Comment la FDJ économise des milliers d'heures de travail avec l'IA et l'automatisation
100% des gagnants ont tenté leur chance. Cette règle vaut également pour l'IA générative en entreprise : seules les organisations qui passent à l'expérimentation concrète parviennent à générer une valeur mesurable. La Française des Jeux (FDJ) en fait partie. Le groupe a mis en production des agents intelligents combinant automatisation et IA générative pour transformer ses processus métier les plus chronophages.
10 000 mails traités avec l'IA par an
C'est le cas avec le retour sur investissement le plus direct pour la FDJ. Le département procure-to-pay de la FDJ reçoit annuellement 10 000 emails de fournisseurs sur des sujets récurrents : demandes de statut de paiement, transmission de factures ou réclamations diverses. Le groupe a alors développé un pipeline automatisé qui mobilise successivement un robot logiciel et l'IA générative : le robot extrait le mail de la boîte de réception, un LLM catégorise le mail selon des règles métier prédéfinies. Enfin, en fonction de la catégorie du message, un robot récupère les données associées et les fournit au LLM pour rédiger une réponse. Le tout est 100% automatisé. Un système de fallback reste toutefois en place pour rediriger vers un humain les réponses non catégorisables.
"10 000 mails par an, c'est beaucoup, mais ce n'est pas suffisant pour arriver à entraîner de manière satisfaisante un modèle de classification", explique Nicolas Bouttier, head of automation chez FDJ. Contrairement aux modèles d'IA classiques qui nécessitent des milliers d'exemples étiquetés pour chaque catégorie, l'IA générative comprend directement les consignes formulées en langage naturel. "Ce qui nous permet d'aller beaucoup plus vite en termes de développement, parce qu'on n'a pas de temps d'entraînement", précise le responsable.
La FDJ s'appuie exclusivement sur les modèles d'IA générative proposés par la société UiPath via un AI Trust Layer. Cette brique, développée par la multinationale, agit comme un mur de sécurité entre les données de l'entreprise et les modèles d'IA générative externes. "En utilisant l'AI Trust Layer, on est garanti que les données qui vont être exposées resteront dans un environnement privé, qu'elles ne se retrouveront pas sur Internet", explique Nicolas Bouttier. Concrètement, l'architecture permet d'exploiter la puissance de modèles GPT ou Claude tout en conservant les données dans l'infrastructure privée de l'entreprise, sans transit vers les serveurs des fournisseurs d'IA.
Contrôle de la conformité des contrats
Autre cas d'usage où l'IA générative excelle chez FDJ, la vérification de conformité des contrats de fournisseur. Le groupe est dans l'obligation d'auditer annuellement les contrats de ses 300 fournisseurs stratégiques pour vérifier la présence de huit clauses obligatoires : RGPD, assurance, sécurité, etc. "Nous avons une faible volumétrie de contrat concernés. Donc, là encore, entraîner un modèle de classification, c'était assez compliqué", explique Nicolas Bouttier.
L'utilisation de l'IA générative permet alors d'expliquer directement en langage naturel les clauses à rechercher, sans phase d'apprentissage. Un robot récupère automatiquement la liste des fournisseurs dans l'ERP, soumet les contrats PDF à l'IA générative qui extrait les informations requises et génère un rapport de conformité au format Excel. Le rapport détaille pour chaque fournisseur le statut de conformité clause par clause, permettant aux équipes achats d'identifier immédiatement les contrats nécessitant une mise à jour.
Computer vision pour le contrôle du visual branding
Enfin et plus classiquement, la FDJ utilise un modèle de computer vision pour contrôler le déploiement de sa nouvelle identité visuelle dans ses 27 000 points de vente. Le groupe a récemment fait évoluer son identité visuelle et devait s'assurer du déploiement correct des nouveaux éléments graphiques (logos, couleurs, signalétique). Plutôt que d'effectuer des contrôles manuels sur site, la FDJ a automatisé cette vérification avec un modèle de computer vision Microsoft. "L'IA est entraînée à reconnaître les photos déposées par les installateurs sur notre site de manière à vérifier qu'effectivement, la nouvelle identité a bien été déployée", rappelle Nicolas Bouttier. Le système analyse automatiquement chaque photo et génère un taux de confiance pour valider ou non la conformité visuelle.
Pour calculer le ROI concret de l'IA générative, la FDJ applique une règle de calcul standardisée : "Nous évaluons d'abord le temps que consacrait un employé à cette tâche, nous le multiplions par son coût journalier, puis nous déduisons l'investissement total en développement et en licences", nous détaille Nicolas Bouttier. Le département automation de la FDJ, créé en 2021, a déjà démontré l'efficacité de cette approche avec 8 500 heures économisées sur ses 70 processus automatisés traditionnels.