Briser les silos et connecter les systèmes : l'IA au cœur de la transformation des entreprises

Selon une étude du cabinet McKinsey, 72 % des entreprises interrogées ont mis en place de l'intelligence artificielle (IA) dans leurs processus commerciaux.

En outre, près de 65 % ont adopté des outils d’IA générative. En effet, le machine learning (ML) et l’IA peuvent créer de nouvelles opportunités technologiques afin d’accélérer les décisions stratégiques, accroître la productivité des équipes ou encore de bénéficier d’analyses précieuses pour la croissance des entreprises. D’après PwC, les secteurs les plus exposés à l’IA connaissent une hausse de la productivité 5 fois supérieur aux autres. Que ce soit lors de réunions professionnelles ou privées, la plupart des individus ont probablement entendu parler de l’IA. L’essor des modèles d’IA générative, tels que ChatGPT, marque en effet le début d’une nouvelle ère dans toutes les dynamiques professionnelles.

Toutefois, les informations sur l’IA sont parfois contradictoires, ce qui peut prêter à confusion. Les capacités de cette technologie se classent en deux catégories : d’une part, apporter un supplément de précision et de rapidité aux outils informatiques actuellement utilisés pour guider les entreprises dans leurs prises de décision, et ce, principalement via l’automatisation, et, d’autre part, offrir des capacités inédites pour améliorer les conditions de travail des employés et l’expérience des clients.

Les directions et conseils d’administration sont aujourd’hui sommés de déterminer où et comment introduire l’IA dans leur organisation afin qu’elle ait le plus grand impact possible sur la croissance de leur activité, dans un contexte difficile de déficit de compétences, d’importantes turbulences économiques et de féroce pression concurrentielle. La clé consiste à opérationnaliser ce nouvel outil, c’est-à-dire à intégrer des technologies basées sur l’IA dans l’infrastructure et les systèmes existants. L’IA générative, les solutions alimentées par de grands modèles de langage et le traitement du langage naturel pourront ainsi devenir plus accessibles et valoriser les investissements des entreprises.

Anticiper les interventions de maintenance 

Avec la capacité de collecter, d’analyser et d’apprendre à partir de sources de données multiples et disparates provenant de tous les départements d’une entreprise, une nouvelle classe d’outils très performants peut déployer l’IA pour une observabilité approfondie afin de supprimer le besoin de supervision humaine ou de synthèse manuelle des données ainsi recueillies.

Certains workflows et processus complexes peuvent être automatisés et, grâce à l’IA générative et à l’observabilité, les équipes d’exploitation IT en place aujourd’hui peuvent devenir expertes du système par le biais d’AIOps pour prendre la décision de mettre en place des actions prédictives et préventives, voire proactives, afin d’éliminer les pannes, les temps d’arrêt et les perturbations de l’activité.

Automatiser l’analyse de données à très grande échelle

L’IA repose sur des données, à condition que ces données soient de bonne qualité. En 2022, selon Statista, une entreprise ordinaire utilisait en moyenne 130 applications SaaS. Or, comme le volume d’informations en circulation augmente de façon exponentielle avec chaque nouveau processus, workflow et utilisateur, d’énormes quantités de données restent inexploitées.

L’IA élimine les problèmes posés par la complexité des données pour aider les entreprises à en tirer de la valeur. Grâce aux modèles actuels d’intelligence artificielle, nous pouvons désormais réagir rapidement face à toute anomalie, nouvelle tendance ou besoin émergent, et en tirer très vite les leçons si nécessaire. Une banque peut ainsi anticiper et détecter une augmentation de l’utilisation de ses applications mobiles et faire en sorte qu’elles continuent de transmettre des informations correctes à leurs utilisateurs sans interruption de service.

Simplifier le langage des interfaces

Dans les années 1970, les ordinateurs étaient réservés aux informaticiens et aux ingénieurs. Les premières interfaces utilisateurs graphiques ont ouvert une nouvelle ère d’innovation, mettant la puissance de traitement informatique entre les mains de tous. Elles ont ainsi démocratisé un nombre sans précédent de tâches, de la comptabilité des petites entreprises à la publication assistée par ordinateur (PAO).

Une révolution du même type s’annonce avec la capacité de l’IA à générer du langage naturel et à y répondre, rendant ainsi accessible des tâches qui demandaient une certaine expertise technique. Dans le domaine des opérations informatiques, l’IA peut donc fournir des résumés clairs et faciles à comprendre des problèmes au lieu de codes d’erreur sibyllins. Ses modèles de langage de grande taille (LLM) pour l’IA générative peuvent même y apporter une solution. Aujourd’hui, les développeurs peuvent ainsi travailler plus rapidement et plus facilement sur différents systèmes, et même obtenir de l’aide pour résoudre des problèmes de code.

Améliorer l’expérience client

Chaque interaction avec un client est une opportunité de lui faire bonne impression. En analysant les historiques de chats, les agents intelligents effectuent un apprentissage qui leur permet d’améliorer leurs réponses et leurs actions en continu. Ceci garantit des interactions plus efficaces, répondant plus précisément aux attentes des utilisateurs. En intégrant les LLM à l’IA générative, les marques peuvent générer un dialogue plus précis et plus personnalisé donnant aux consommateurs davantage de choix et une plus grande latitude d’action, ce qui se traduira par des ventes et une meilleure fidélisation.

Il est aujourd’hui possible de parler de l’ère de l’IA. Les entreprises peuvent en effet désormais connecter toutes leurs opérations numériques afin de transformer leurs systèmes d’enregistrement en systèmes d’action, afin d’en faire un véritable catalyseur de croissance. Toutefois, l’avenir ne se résumera pas au déploiement de l’IA dans telle ou telle division de l’entreprise. L’avenir s’oriente plutôt vers un environnement aux systèmes connectés où les silos sont brisés et les données sont rendues opérationnelles pour l’ensemble des activités de chaque grande structure. Ce n’est qu’à cette condition que des opportunités inédites seront débloquées et permettront de dégager la valeur réelle de cette nouvelle technologie.