VIDÉO | Intégrer efficacement l’IA générative dans l’entreprise

Aujourd’hui, nous vous faisons redécouvrir l’atelier dédié à l’IA générative, que vous avez largement sollicité lors de Big Data & AI Paris 2023. Vous n’avez pas pu y assister ou souhaitez le revoir ? La séance de rattrapage est ouverte ! Pourquoi l’IA générative est un tournant majeur ? Comment démarrer en entreprise ? Réponses…

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Matinale Data & IA

05 Déc 2024 |08h30 – 14h00 Paris

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Pourquoi l’IA générative est-elle un tournant majeur ?

Les différentes technologies apparues récemment, comme le métavers ou l’informatique quantique, sont des technologies disruptives. Le métavers a cependant été très peu adopté, et son accessibilité est limitée puisque cela nécessite un casque de réalité virtuelle. De son côté, l’informatique quantique n’est aujourd’hui pas – ou quasiment pas – déployée en entreprise.

En revanche, l’IA générative coche elle toutes les cases, et c’est ce qui différencie cette disruption de marché par rapport à d’autres technologies que l’on a vu apparaître récemment.

Où en sont les entreprises sur l’IA générative ?

On constate chez nos clients qu’ils ont globalement envie d’aller vers l’IA générative. Néanmoins, il y a aussi une certaine crainte de mal faire ou d’exposer des données confidentielles de l’entreprise qui pourraient poser des problèmes de sécurité ou d’éthique. Il y a également des considérations d’écologie qui entrent en ligne de compte.

Les fondamentaux de l’IA générative

• L’IA générative est une innovation comparable à l’avènement d’internet.
• Elle est sur le point de transformer la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs et le monde numérique en général.
• Elle combine plusieurs modes d’apprentissage de l’IA qui étaient auparavant utilisés séparément, ce qui en fait un outil puissant pour traiter et générer des réponses semblables à celles de l’homme.
• À mesure que l’IA générative progresse, elle devrait stimuler l’innovation dans de nombreux secteurs, disrupter la dynamique traditionnelle du marché et remodeler le paysage numérique.

Peut-on utiliser des applications telles que ChatGPT, Bing ou Google Bard en entreprise ? La réponse est non !

Cas d’usage et applications

Beaucoup de cas d’usage sont disponibles et possibles dès à présent :

• Traitement général du langage
• Synthèse de textes multilingues
• Comparaison de contrats
• Amélioration de contenu
• Génération de matériel promotionnel
• Descriptions de produits et contenu PIM (Product Information Management)

D’autres applications devraient pouvoir être mises en place très prochainement mettre en place grâce à l’IA générative, y compris dans un cas B2B pour l’entreprise. Les applications possibles dans un futur proche :

• Réponse automatisée aux questions
• Chatbots intelligents
• Assistants virtuels
• Création de contenu visuel
• Génération et animation d’avatars
• Ecriture de code source
• Fabrication de site web

L’IA générative va ainsi fortement impacter les métiers de l’entreprise, dans pratiquement tous les secteurs d’activité.

Des positionnements différents entre les acteurs

L’IA générative irrigue les sphères B2B et B2C. En B2B, les outils du marché concernent les utilisateurs finaux (métiers) et la DSI.

ChatGPT, Bing ou Google Bard sont fondamentalement, à l’heure actuelle, des applications B2C. Peut utiliser ces applications-là en entreprise ? La réponse est non !

Ces applications posent un problème de confidentialité des données soumises à ces moteurs. Il n’y a aucune garantie que les données transmises ne vont pas être réutilisées par un autre utilisateur qui peut être potentiellement un de vos concurrents. Ces outils sont accessibles extrêmement facilement voire gratuits, mais sont sans garanties de sécurité.

L’offre peut être segmentée aujourd’hui en trois catégories :

• Outils type ChatGPT, Bing ou Google Bard : ce sont principalement des outils B2C, utilisables par tous, accessibles facilement, mais sans garanties de sécurité.

• Outils B2B mis à disposition principalement aujourd’hui par Microsoft et Google pour améliorer la productivité : Copilot et Workspace par exemple.

• De nouveaux outils qui arrivent sur le marché et qui vont pouvoir être utilisés en entreprise.
  Ils comprennent des modes de fonctionnements différents et des garanties sur la confidentialité spécifiques, à disposition des utilisateurs professionnels.
  Ex. parmi les grands acteurs : Microsoft Azure Open IA, PaLM 2 (Google), LLama 2 (Meta), Amazon Bedrock. Parmi les acteurs plus petits : Aleph Alpha, LightOn et Hugging Face proposent soit des modèles en open source, soit des modèles propriétaires mais qui restent au sein de la Communauté européenne et qui sont donc potentiellement des outils souverains.

L’IA générative va fortement impacter les métiers de l’entreprise, dans pratiquement tous les secteurs d’activité.

Enjeux, risques et défis

L’IA générative comprend de forts enjeux mais aussi des risques et des défis qu’il est essentiel de prendre en compte.

Les risques

• La confidentialité des données
• Les données d’entraînement obsolètes
• Les données d’entraînement fausses
• Les hallucinations
• Les biais liés à l’apprentissage par renforcement

Les enjeux

• Propriété intellectuelle, notamment sur les données ayant servi à l’entraînement
• Consommation d’énergie lors de l’apprentissage (6 GWh) : les GAFAM prennent en charge les coûts sur leurs modèles, en revanche, les coûts d’apprentissage pour les modèles Open Source sont répercutés sur les entreprises.
• Complexité et manque de transparence des modèles
• Responsabilité éthique
• Règlementation : l’IA Act au sein de l’Union européenne

Les perspectives

• Conception assistée par ordinateur
• Développement de scénarios pour les jeux vidéo et les films
• Automatisation de présentations et d’animations
• Génération automatique de contrats
• Synthèse moléculaire
• Génération de vidéos
• Génération de contenus didactiques

IA générative : comment démarrer en entreprise ?

Le déploiement de l’IA générative dans l’entreprise peut se faire avec une démarche en 4 grandes étapes :

Étape #1 : Acculturation

La première étape est celle de l’acculturation : faire des conférences, des formations, des ateliers interactifs avec tous les membres de l’entreprise, en commençant par le COMEX.

L’idée est d’expliquer ce qu’est l’IA générative, ce qu’elle peut faire, ses usages dans l’entreprise, mais aussi ce qu’elle ne peut pas faire ou quels en sont les risques et les limites. Cette étape peut être faite assez rapidement. Comptez entre ½ journée et quelques demi-journées d’acculturation. Si vous êtes intéressés, n’hésitez pas à nous solliciter, nous proposons des prestations.

Étape #2 : Idéation

Vient ensuite l’étape d’idéation, soit des ateliers avec les métiers pour les aider à imaginer comment utiliser l’IA générative. Cela passe par l’identification et la priorisation des cas d’usage. Cela peut par exemple être la génération de contenus pour un service marketing : à partir d’une description de produit basique, il est possible d’en faire une fiche produite attractive destinée à une page web présentant le produit au client. Cette étape peut également se faire rapidement en atelier d’une demi-journée ou une journée.

Étape #3 : Projet

Ensuite, il faut démarrer un projet. A cette étape, vous devez définir un fournisseur d’IA générative. Le plus simple est de commencer avec une offre complète et facilement intégrable dans les outils de l’entreprise, telles que Microsoft Azure ou Google.

Ne mettez surtout pas ChatGPT, la solution grand public d’Open AI, auprès des utilisateurs de l’entreprise parce que vous n’aurez aucune garantie de sécurité. Sans forcément l’interdire, il est essentiel de bien former les utilisateurs sur le fait qu’ils ne doivent pas indiquer dans ChatGPT des informations confidentielles. Certaines entreprises en ont fait les frais et ont retrouvé certaines de leurs données chez des concurrents.

Pour utiliser les offres d’OpenAI, vous devez passer par une solution Azure. Celle-ci nécessite l’intervention du service IT ou d’un prestataire comme une entreprise du service du numérique (ESN).

C’est assez facile à mettre en place et il est possible de procéder par étapes :

• Étape 0 shot, qui consiste à mettre l’outil à disposition des utilisateurs.
• Mettre en place des use cases, avec des applications préprogrammées pour les utilisateurs, en utilisant par exemple Microsoft Azure ou (plus complexe) un outil Open Source.

Étape #4 : Change

Enfin, pensez bien à l’accompagnement au changement. L’idée n’est pas que l’IA générative remplace des personnes mais des tâches. Ainsi ce qui va être généré par l’IA générative nécessite des vérifications humaines. Cela va impliquer des changements métiers, qui doivent donc être accompagnés. Nos experts sont disponibles pour échanger à ce sujet. Contactez-nous !

💡 Conseils pour bien démarrer
📌 Se faire accompagner par une ESN
📌 Commencer par acculturer le COMEX
📌 Démarrer avec un acteur proposant une offre B2B
📌 Proposer un mode zéro shot sécurisé aux utilisateurs
📌 Former les utilisateurs
📌 Proposer le développement d’applications simples en mode prototypes

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