Exploration de l’usage de l’IA générative dans les grandes entreprises : une plongée dans les expériences du crédit agricole, de Veolia et du Club Med

Introduction à l’IA générative dans les environnements de travail #

Qu’il s’agisse du Crédit Agricole, de Veolia ou du Club Med, ces acteurs majeurs ont été des précurseurs dans l’adoption de cette technologie.

Depuis 2022, le phénomène ChatGPT a envahi l’espace numérique, touchant inévitablement le monde de l’entreprise. Cependant, en raison de ses caractéristiques particulières, telles que les hallucinations fréquentes et l’exfiltration des données intégrées dans les prompts, cet outil n’est pas toujours adapté aux contraintes professionnelles.

Stratégies d’implémentation de l’IA générative dans les grandes entreprises #

Face à ces défis, les grandes entreprises ont élaboré des stratégies spécifiques pour intégrer l’IA générative. Ces stratégies s’orientent généralement vers l’amélioration de la productivité interne. Par exemple, le Crédit Agricole a choisi de se concentrer d’abord sur les usages internes, en évitant par exemple d’ouvrir un chatbot à destination des clients.

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De son côté, Veolia a développé une application pour tester les différents usages de l’IA générative parmi ses plus de 100 000 employés. Cette application, baptisée SecureGPT, permet de converser avec un LLM, de traduire des documents et de charger ses propres documents de travail pour les interroger.

Applications de l’IA générative : exemples concrets #

Passons maintenant à des exemples concrets de l’application de l’IA générative. Au Crédit Agricole, les expériences avec Microsoft Copilot touchent 300 collaborateurs dans divers métiers. Parmi les fonctionnalités appréciées, citons les comptes-rendus de réunion, les résumés de conversations, et la capacité à rattraper les premiers échanges d’une réunion à laquelle on arrive en retard.

Le Club Med, quant à lui, a exploré les capacités multimodales de l’IA générative pour étiqueter automatiquement les images avec Gemini, le LLM de Google. Les résultats ont été jugés très satisfaisants, surpassant même l’indexation manuelle.

Les défis et considérations pour l’avenir #

Malgré les succès, l’intégration de l’IA générative pose encore des défis. La qualité et la disponibilité des données sont des facteurs essentiels pour le succès des déploiements. En outre, la technologie n’est pas totalement clef en mains, malgré ce que laissent entendre les discours marketing des éditeurs.

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Enfin, malgré les avancées, il est important de maintenir un esprit critique vis-à-vis des résultats fournis par la technologie. Comme le souligne le CDO du Crédit Agricole, « Nous sommes dans une logique de gain de productivité, mais le collaborateur reste responsable du contenu produit. »

Voici quelques points clés à retenir :

• L’IA générative offre des promesses de gains de productivité
• Les grandes entreprises ont mis en place des stratégies spécifiques pour son intégration
• Des applications réelles de l’IA générative sont déjà en place dans de nombreuses entreprises
• Malgré les avancées, il existe encore des défis à relever
• Il est crucial de maintenir un esprit critique vis-à-vis des résultats fournis par la technologie