La promesse de l’IA générative pour l’efficacité au travail #
Dans des secteurs aussi divers que la finance, les services environnementaux et le tourisme, des entreprises pionnières comme Crédit Agricole, Veolia et Club Med explorent les avantages potentiels de cette technologie. Leur objectif principal ? Augmenter la productivité de leurs employés en automatisant certaines tâches et en facilitant l’accès à l’information.
Depuis 2022, le déploiement des modèles de langage à grande échelle (LLM), tels que ChatGPT, a transformé le paysage numérique. Cependant, ces outils ne sont pas sans défis, en particulier pour les entreprises. Des problèmes tels que les hallucinations fréquentes et l’exfiltration des données intégrées aux prompts rendent ces technologies moins adaptées aux contraintes professionnelles. Malgré ces obstacles, les entreprises sont déterminées à exploiter le potentiel de l’IA générative.
L’approche stratégique de Crédit Agricole, Veolia et Club Med #
Crédit Agricole a choisi une approche prudente, se concentrant d’abord sur les usages internes et évitant des applications sensibles comme les chatbots pour les clients. L’entreprise a travaillé à la compréhension de la technologie, à la définition d’un cadre pour l’expérimentation et à l’identification des cas d’usage les plus prometteurs. Veolia, de son côté, a développé une application appelée SecureGPT pour tester l’IA générative auprès de ses plus de 100 000 collaborateurs. Cette application est devenue une plateforme d’API, permettant aux collaborateurs de construire des architectures modulaires.
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Club Med, quant à lui, a utilisé l’IA générative pour améliorer l’expérience client et l’efficacité interne. L’entreprise a développé un chatbot pour ses conseillers, facilitant la recherche d’information en langage naturel. En outre, Club Med a utilisé Gemini, le LLM de Google, pour indexer les images automatiquement. Malgré les succès, l’entreprise reconnaît que l’IA générative soulève des préoccupations parmi les collaborateurs.
Des résultats prometteurs mais des défis persistent #
Les premiers résultats de l’expérimentation de l’IA générative dans ces entreprises sont encourageants. Par exemple, le chatbot de Club Med est capable de gérer seul 40% des demandes des clients relatives aux questions sur leurs resorts et les clients sont satisfaits à 80% des réponses apportées. Cependant, ces expériences ont également révélé que l’IA générative n’est pas une solution clé en main. La qualité des données et leur disponibilité sont des facteurs essentiels dans le succès des déploiements.
Malgré ces défis, l’IA générative offre un potentiel immense pour les entreprises. Avec une meilleure compréhension de la technologie et des stratégies appropriées, les entreprises peuvent exploiter l’IA générative pour transformer leurs opérations et augmenter leur productivité. Cependant, cela nécessite un travail préparatoire minutieux et une approche critique de l’évaluation des résultats.
Au vu des expériences de ces entreprises, quelques points clés ressortent :
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- La nécessité d’une stratégie claire et d’une compréhension de la technologie avant de se lancer dans l’IA générative.
- La prudence dans l’expérimentation, en commençant par des usages internes et en évitant des applications sensibles jusqu’à une meilleure maîtrise de la technologie.
- La qualité des données et leur disponibilité sont des facteurs essentiels pour le succès des déploiements.
- L’importance de la formation et de l’accompagnement des collaborateurs dans l’adoption de ces nouvelles technologies.
