Le Blog du Salon SME - Solutions pour Mon Entreprise

L’IA générative s’invite progressivement dans de nombreuses professions, transformant les méthodes de travail et les processus décisionnels. De la recherche juridique à la création de contenu marketing, en passant par l’analyse de données dans le secteur financier, ces technologies s’intègrent dans les pratiques quotidiennes de nombreux corps de métier.

Cette section explore comment l’IA générative est utilisée dans divers secteurs professionnels, mettant en lumière les usages spécifiques, les taux d’adoption et les impacts sur l’efficacité et la qualité du travail dans ces domaines. Chaque profession adopte l’IA générative à son rythme et selon ses besoins propres, révélant une diversité d’approches et de degrés de maturité dans l’intégration de ces outils.

Secteur de la consommation et du e-commerce

Pour les entreprises du secteur de la consommation, l’IA générative offre un vaste potentiel d’amélioration et de renforcement des interactions, de création de contenus attrayants à la demande et d’analyse de données d’entreprise à grande échelle. Qu’il s’agisse d’aider les clients à trouver les réponses et les produits dont ils ont besoin ou de permettre un niveau d’analyse du marché avec une granularité et une rapidité qui n’étaient pas réalisables auparavant, l’IA générative sera probablement au cœur de l’activité des entreprises du secteur de la consommation.

Autre exemple, Carrefour a lancé Hopla, un chatbot basé sur ChatGPT qui a été intégré au site Carrefour.fr dès juin 2023. Dans l’idée, les clients doivent pouvoir utiliser l’IA pour les aider à faire leurs courses au quotidien. Ils le trouvent sur la page d’accueil du site et peuvent lui demander de les aider à choisir les produits de leur panier, en fonction de leur budget, de leurs contraintes alimentaires ou de leurs idées de menus. Le chatbot peut également suggérer des solutions anti-gaspillage pour réutiliser les ingrédients et composer les recettes et les paniers associés. Il est connecté au moteur de recherche du site et propose aux clients des listes de produits en rapport avec leur discussion, jusqu’à ce qu’ils effectuent leur achat.

Secteur du droit et des services juridiques

L’IAG favorise tout particulièrement la recherche d’information et la rédaction de documents. L’éditeur juridique LexisNexis s’intéresse particulièrement à l’IA dont l’IA générative. Sur la seule année 2022, LexisNexis France a investi 20 millions d’euros au service de l’intégration des apports de l’intelligence artificielle et devrait développer différents cas d’usage au service des professionnels du droit français. LexisNexis a également annoncé en mai 2023 le lancement de Lexis + AI, un produit qui utilise des grands modèles de langage (LLM) pour répondre à des questions de recherche juridique, résumer des questions juridiques et générer des projets de documents tels que des lettres de demande ou des courriels de clients. LexisNexis déploie maintenant le service Microsoft Azure OpenAI pour les clients de Lexis +. Il est disponible en France depuis juillet 2024. Enfin, l’entreprise nous révèle les résultats français de son étude internationale portant sur l’impact des IA génératives dans le domaine juridique.

Voici ce qu’on retient :

• Près de 4 professionnels du droit sur 5 estiment que les outils d’IA générative renforceront leur efficacité.
• Mais 85 % expriment des préoccupations éthiques quant à l’impact de l’IA générative sur leur pratique.
• Parmi les 19 % d’utilisateurs actuels au sein des professions juridiques, plus de la moitié l’utilise déjà comme un outil d’aide à la rédaction.

L’IA générative gagne du terrain au sein des métiers juridiques, principalement en tant qu’outil de recherche d’informations. Mais cette utilisation est plus ou moins développée : parmi les 19 % de professionnels juridiques utilisateurs, 78 % des entreprises et 69 % des avocats déclarent se servir de l’IA générative pour cet usage versus 40 % pour les notaires. Elle se distingue également comme un outil majeur d’aide à la rédaction, utilisé par plus de la moitié de ces professionnels du droit pour la création de documents, et par un tiers d’entre eux pour la rédaction d’e-mails. Les notaires, quant à eux, adoptent une approche différente, privilégiant davantage l’utilisation de l’IA générative pour la rédaction (45 %) et l’analyse (45 %) de documents, au détriment de la recherche (source : Le Monde du droit).

Secteur médical

L’IA générative est utilisée dans le domaine médical pour améliorer le diagnostic, la découverte de médicaments et la personnalisation des soins de santé. Elle permet d’automatiser l’analyse d’images médicales, de développer de nouveaux outils de diagnostic et de personnaliser les traitements en tenant compte des caractéristiques individuelles des patients.

Des exemples incluent l’utilisation de l’IA générative pour identifier les lésions cancéreuses du sein, prédire le risque de maladies cardiaques et développer de nouveaux médicaments contre le cancer. L’IA générative peut également être utilisée pour simuler des expériences biologiques, personnaliser les traitements et améliorer la qualité de vie des patients.

Par exemple, on peut mentionner l’algorithme développé par Google AI qui identifie les lésions cancéreuses du sein avec une précision de 99 % (par rapport à 62 % par des médecins humains)16 ou encore l’algorithme d’IA générative développé par DeepMind qui peut prédire avec une précision de 90 % le risque de développer une maladie cardiaque. Quant à l’université de Cambridge, elle utilise l’IAG pour prédire la réponse des patients à la chimiothérapie

Secteur de la formation

De nos jours, les enseignants et les professionnels de la formation et des ressources humaines peuvent également créer des formations en un temps record et réduire au maximum les coûts.

Alors qu’auparavant il fallait embaucher des personnes pour faire la voix off des modules d’e-learning et bien souvent s’entourer d’une équipe pour se charger du montage des vidéos, il est maintenant possible d’utiliser des outils basés sur l’IAG comme HeyGen qui permet la création d’avatars et dispose d’une librairie de voix synthétiques ou Play.ht ou Synthesia pour générer sa propre voix synthétique.

Prenons l’exemple de Safran. Cette entreprise expérimente activement avec l’IA générative pour former ses collaborateurs. Elle utilise l’IAG pour concevoir, rédiger et synthétiser du texte et des documents. Ici l’agent conversationnel assiste les formateurs dans l’écriture d’article en proposant des idées complémentaires.

Ce duo formateur humain et assistant IA permet d’éviter le syndrome de la page blanche et d’enrichir les rédactions. De plus, ils utilisent l’IA pour rédiger des biographies affichées dans les salles de formation, créer des lettres de nomination, des slogans de formation et générer des quiz. Pour Safran University et MBDA, l’usage créateur permet de :

• concevoir un déroulé pédagogique, en identifiant les étapes clés et la pédagogie associée ;
• créer des contenus de formation (via le recours à Midjourney pour la création d’images et de vignettes catalogues, à Veed.io pour des soustitrages automatiques ou à HeyGen pour de la traduction instantanée…);
• générer un contenu de validation des acquis à base de quiz générés par l’IA ;
• produire un scénario pour mettre en place une conversation simulée.

L’usage formateur consiste à :

• présenter un sujet ou concept complexe, en demandant à l’IA de produire une analogie ;
• identifier une typologie de comportements pour un jeu de rôles ;
• ajouter de l’interactivité à des sessions de formation ;
• développer l’engagement des apprenants, en s’assurant de l’impact de leurs projets.

Quant à l’usage apprenant, il peut se traduire par :

• la construction d’un plan de développement personnel ;
• la validation des savoirs ;
• la confrontation interactive des savoirs.

Enfin, l’usage permet de

• sonder une tendance et faire le plein d’idées ;
• réaliser un benchmark (par exemple via ChatGPT connecté à Internet) ;
• écrire un cahier des charges en un temps record (sous réserve de le relire…) ;
• identifier une approche pédagogique pertinente ;
• réaliser un brainstorming

Secteur des ressources humaines

Dans le domaine de la formation, les IA génératives se révèlent également très utiles. Elles facilitent la rédaction des documents pédagogiques et peuvent être utilisées en activités pédagogiques en classe, stimulant ainsi l’apprentissage des apprenants. Cependant, l’évolution rapide de ces technologies soulève une question cruciale : comment est-ce que les RH peuvent rester à jour alors que l’accélération de ces outils (l’IA et l’IAG) est presque inhumaine ?

Secteur de l’édition

L’éditeur UiPath démontre comment l’IAG peut être exploité pour classer et pré-étiqueter des documents.

Éditeur leader dans le domaine, UiPath exploite l’IA générative dans ses solutions Document Understanding et Communications Mining. La première utilise les capacités des grands modèles de langage pour améliorer la classification et le pré-étiquetage des documents, la seconde pour suggérer des étiquettes et ainsi accélérer l’entraînement des modèles d’automatisation. UiPath a par ailleurs lancé le projet « Wingman » pour créer des automatisations à partir d’invites en langage naturel, grâce à l’intégration de technologies basées sur la technologie GPT. Par exemple, l’IA identifie si un manuscrit appartient au genre « essai », « roman policier » ou « science-fiction », et l’oriente directement vers le bon département ou comité de lecture. De plus, elle propose des mots-clés pertinents pour enrichir les métadonnées des documents, facilitant ainsi leur recherche et leur utilisation ultérieure.

Un éditeur peut aussi demander : « Automatise l’envoi des manuscrits non classés vers l’assistant éditorial ». L’IA configure alors automatiquement le processus, sans nécessiter de compétences techniques avancées. Ces technologies permettent aux maisons d’édition de traiter un volume important de données textuelles en un temps record, tout en limitant les erreurs humaines.

Secteur financier

Le secteur des services financiers a été l’un des premiers à adopter la technologie de l’IA générative. Elle est utilisée pour diverses applications, notamment les chatbots et l’automatisation du service client.

Les modèles comme GPT ou PaLM peuvent être utilisés pour générer des prévisions de marché ou des analyses de tendances en traitant des quantités massives de données financières, y compris des nouvelles, des rapports économiques et des tendances des marchés. Par exemple, une banque ou une entreprise de trading pourrait utiliser ces modèles pour générer des scénarios prévisionnels, analyser des tendances de trading ou même pour la rédaction automatique de rapports financiers.

L’intégration de l’IA générative dans la pile technologique plus large d’une organisation peut améliorer la gestion des clients, accélérer le développement de modèles utilisés dans les analyses comme la modélisation du risque climatique, analyser plus rapidement les données entrantes et assurer la transformation numérique à l’échelle de l’entreprise pour réduire les délais, les coûts et les risques.

Par exemple, Deutsche Bank teste, à grande échelle, l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) de Google afin de fournir de précieuses informations aux analystes financiers et favoriser l’efficacité opérationnelle et la rapidité d’exécution. En réduisant considérablement le temps nécessaire à l’exécution des opérations bancaires, les analystes financiers peuvent voir leur productivité augmenter tout en préservant la confidentialité des données clients, l’intégrité des données et la sécurité du système.

De même, la société de services financiers Intuit est depuis longtemps à l’avantgarde de l’intégration de l’IA dans sa suite de produits, notamment TurboTax et QuickBooks. Aujourd’hui, l’entreprise est prête à exploiter la puissance de l’IA générative.

En mai 2023, l’entreprise a lancé GenStudio, un laboratoire d’IA générative pour les employés de différents horizons – ingénieurs, data scientists et gestionnaires de produits – afin d’explorer et d’expérimenter l’IA générative à plus grande échelle. Cette initiative vise à exploiter le potentiel créatif de la main-d’œuvre d’Intuit et à développer l’IA générative de manière systématique, en intégrant dès le départ des garanties essentielles contre les risques de l’IA générative dans son architecture technologique.

Secteur de la presse

L’IAG s’invite également chez les journalistes. Par exemple, dans le dernier rapport Generating Change17 de Google, l’étude a révélé qu’environ 85 % des répondants à l’enquête – dont des journalistes, des technologues et des responsables d’organismes de presse – ont au moins expérimenté l’IA générative pour les aider dans des tâches telles que l’écriture de codes, la génération d’images et la rédaction de résumés.

Près des trois quarts (73 %) des organismes de presse interrogés estiment que les applications d’IA générative, telles que Bard (maintenant Gemini) ou ChatGPT, offrent de nouvelles opportunités pour le journalisme.

Certaines personnes interrogées ont noté que l’IA peut aider à libérer des capacités pour un travail plus créatif en aidant à des tâches qui prennent beaucoup de temps, comme la transcription d’interviews et la vérification des faits. Les répondants ont souligné que l’IA générative est accessible, qu’elle exige peu de compétences techniques et qu’elle est capable de comprendre le « contexte ». Selon eux, l’IA générative se distingue ainsi des autres technologies d’IA qui nécessitent généralement des compétences spécialisées approfondies dans des domaines tels que la programmation.

Malgré ces possibilités, les personnes interrogées ont reconnu la nécessité de faire vérifier par un être humain tout contenu généré par l’IA afin d’atténuer les préjudices potentiels tels que la partialité et l’inexactitude. Plus de 60 % des personnes interrogées ont fait part de leurs préoccupations quant aux implications éthiques de l’IA sur les valeurs journalistiques, notamment l’exactitude, l’équité et la transparence, ainsi que sur d’autres aspects du journalisme.

Pour les développeurs

Pour les codeurs, l’IAG aide à générer du code, à réaliser rapidement le design des interfaces utilisateurs ou à générer des données synthétiques pour améliorer des modèles.

Les applications actuelles donnent un coup de fouet aux développeurs et les rendent beaucoup plus productifs : GitHub Copilot génère aujourd’hui près de 40 % du code dans les projets où il est installé. Mais l’opportunité la plus importante pourrait être d’ouvrir l’accès au codage aux consommateurs.

Pour les manageurs

L’ensemble des tâches d’un manager peuvent être optimisées par l’IA générative. Ce domaine est au cœur de notre observatoire sur l’innovation managériale et RH. L’IA générative transforme les modes de décision, de motivation, de gestion des talents et de gestion des crises. C’est un sujet à part entière que nous développons dans nos conférences et un prochain livre spécifique sur ce sujet.

Cet article est extrait du livre : Ce sera l’IA générative et moi de Cécile Dejoux paru chez Vuibert.

Article publié en partenariat avec Vuibert.

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