Intégrer l’intelligence artificielle en entreprise : usages, exemples d’utilisation et conseils de mise en œuvre

Intégrer l'Intelligence Artificielle en entreprise : usage, exemples, et mise en oeuvre

Pouvoir intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans le tissu opérationnel d’une entreprise représente une révolution majeure. Si nous connaissons généralement les avantages et inconvénients de l’IA, il est parfois moins évident de se projeter sur les cas d’usages.

 

Dans cet article, nous explorerons donc les divers usages de l’IA en entreprise, mettant en lumière quatre catégories distinctes. Avec la classification, la régression, la détection d’anomalies, ou l’analyse prédictive, l’IA offre des solutions innovantes pour améliorer les processus métiers et optimiser les performances. Avant de plonger dans les étapes de mise en œuvre, il est essentiel de comprendre les opportunités qu’offre l’IA et comment elle peut transformer votre entreprise.

Sommaire
 

Quels usages de l’IA pouvez-vous intégrer au sein de votre entreprise ?

Il existe 4 types d’usages majeurs de l’IA à intégrer en entreprise. Ces usages se déclinent dans plusieurs domaines d’activités. Qu’elles soient prédictives ou génératives, toutes les IA ont une vocation commune : l’amélioration des processus métiers et des performances. Avant même de se demander comment intégrer l’intelligence artificielle dans votre entreprise, il faut connaître les possibilités d’opportunités qu’elle vous offre. 

1er usage : La classification

L’IA est en mesure de classer et de traiter des données grâce à une méthode de catégorisation. La classification consiste à attribuer une classe ou catégorie à une entrée qui lui est soumise en fonction de sa proximité à la classe en question selon des critères bien choisis. Cet usage se décline en plusieurs fonctionnalités. 

L’IA peut réaliser de la reconnaissance d’images. En effet, cette reconnaissance d’image permet de générer, ou d’effectuer de nombreuses tâches, comme la reconnaissance de caractères (permettant par exemple la numérisation de documents puis l’extraction d’informations), la détection de visages (reconnaissance faciale), la détection et le suivi d’objets (radars intelligents, conduite autonome), la détection d’événement (prévention médicale, risk management), ou la navigation (pour combler les problèmes GPS avec le “visual positioning  system”). Par exemple, une IA entraînée pour reconnaître certains types d’images par catégories, sera capable de classer une bibliothèque d’images dans des catégories définies (animaux, paysages, plantes…).

Aussi, le NLP (“Natural Language Processing”) analyse les sentiments, permet la reconnaissance vocale, la classification de texte, et la correction grammaticale (utile pour l’utilisation de chatbot par exemple). 

Enfin, la robotique peut aussi aider à la classification, avec la vision, la saisie d’objets, ainsi que la gestion du mouvement et des données. 

Notez toutefois que, depuis l’adoption de l’IA Act en mars 2024, la classification et/ou l’évaluation de personnes physiques ou de groupes d’individus fondée sur leur comportement social ou leurs caractéristiques personnelles, causant un traitement préjudiciable ou défavorable à ces personnes, est interdite (AI Act, article 5.1, c).

Chaque usage de l’IA se doit de respecter la réglementation en vigueur, dans un souci d’éthique, afin d’assurer un traitement équitable et transparent.

2ème usage : La régression 

Les algorithmes de régression apprennent à partir de données, comme les algorithmes de classification, et rendent une valeur en sortie

Par exemple, avec un modèle de régression, la valeur d’une matière première pourra être évaluée et anticipée en fonction des quantités produites, des stocks existants, du prix du transport, du nombre de prospects potentiels et du nombre de consommateurs existants. 

Pour mieux comprendre le fonctionnement de cette pratique, imaginons que nous souhaitons étudier le nombre de pizzas que nous pouvons vendre en fonction du nombre de clients.

La régression linéaire est une technique d’analyse de données qui peut aider à réaliser cette prédiction. C’est une méthode mathématique simple pour modéliser la relation entre deux variables.

La variable X serait le nombre de clients (variable explicative).

Et la variable Y serait le nombre de pizzas vendues (variable à prédire). 

L’équation de la ligne est la formule suivante Y = aX + b.

Voici un schéma qui pourrait correspondre : 

La régression trace une ligne droite qui passe au plus près des points, représentant les données collectées et fournies. Cette ligne représente la relation moyenne entre X et Y.

Dans certains cas, la variable de sortie (y, à savoir le nombre de pizzas vendues), dépend de plus d’une variable (comme le prix). Si le processus reste le même, cette régression linéaire, dite multiple, peut aussi s’appréhender. 

D’autres types de régressions linéaires sont exploitables. Il existe donc de nombreux algorithmes pouvant être utilisés. Pour déterminer l’algorithme le plus adapté à la situation, il convient d’identifier les objectifs cibles, les variables et leurs relations. En effet, la mise en place de l’IA en entreprise nécessite une stratégie adaptée.

La régression est donc un outil puissant pour prédire une une donnée en fonction d’une ou plusieurs variables explicatives. 

3ème usage : La détection d’anomalies 

Une intelligence artificielle peut servir à corriger des “anomalies”

Prenons l’exemple d’un aéroport. Ce dernier se doit de vérifier qu’aucune bombe n’est transportée au sein de valises. Une IA est entraînée pour reconnaître les objets. Si L’IA prédit qu’il y a une anomalie à 85%, un contrôle est effectué. Le service de contrôle peut choisir de contrôler les bagages dès que le seuil de 50% est atteint. 

D’un point de vue informatique, il existe aussi des AIOps (intelligence artificielle aux services de l’IT). Ces AIOps automatisent des tâches IT, identifient les problèmes avant qu’ils n’arrivent, et les résolvent automatiquement.

De plus, le monitoring d’applications (ou “APM”, pour l’acronyme Application Performance Monitoring) est aussi utilisé pour contrôler des applications. Cette intelligence artificielle s’assure que les services sont au niveau requis et détecte tout problème de performance ou de sécurité de manière préventive. Les avantages sont multiples : amélioration de l’expérience client avec usage fluide du SI, déclenchement d’alertes pour prévenir d’un problème et identifier sa cause, etc.

4ème usage : L’analyse prédictive

Fonctionnement et exemples 

L’analyse prédictive est une IA à forte valeur ajoutée, applicable dans de nombreux secteurs et domaines d’activité. L’objectif étant de collecter des données, les traiter, puis prédire des comportements, des événements, des utilisations, des diagnostics… Cela permet une meilleure prévention des risques et de leurs solutions.

Voici quelques exemples : 

Marketing et ventePrévision sur l’acquisition, amélioration du taux de conversion, optimisation du coût d’acquisition…
E-commerceRecommandation de produits, personnalisation de l’expérience, gestion des inventaires…
Service clientPrédiction des abandons, segmentation client…
FinancePrévention des fraudes, comptabilité, projection des revenus…
CybersécuritéPrévention d’attaques…
Ressources HumainesIdentification de hauts potentiels, prédiction du risque de départ des employés, personnalisation des plans de formation…
Achat et logistiqueOptimisation du coût d’acquisition, assistance achat, gestion des stocks…
Production Processus de production, robotisation, maintenance prédictive, conformité, supply chain… 

Focus sur les attentes des français en terme de parcours d’achat

Selon IBM, environ 72% des français n’ayant jamais utilisé l’IA pour leurs achats se disent intéressés par son utilisation. La principale raison qui donne envie aux français d’accéder à l’IA est l’amélioration de leur expérience d’achat. L’intelligence artificielle sert donc d’amélioration des processus internes, mais aussi en externe. Elle peut impacter le secteur de la vente, l’e-commerce, être intégrée à des applications, moduler les attentes d’expérience client, etc.

De ce fait, près de la moitié des français indiquent être impatients de bénéficier des améliorations apportées par l’IA, comme les assistants virtuels (49 %) et les applications de l’IA (48 %), lorsqu’ils font leurs achats. 

Dans votre quotidien, vous trouverez facilement des exemples, comme la recommandation de produits sur Amazon.

Les marques elles-mêmes, comme Netflix, affichent une transparence totale sur les critères de fonctionnement de leur IA. En consultant le processus de recommandation de Netflix, nous comprenons que les données collectées sont nombreuses (moment de la journée auquel vous regardez Netflix, appareils utilisés, durée des visionnages…). Ces critères expliquent la personnalisation avancée pour vous proposer des films qui pourraient vous intéresser. 

Comment intégrer l’IA pour améliorer ses processus métiers et performances en entreprise ?

L’IA possède de nombreux cas d’usages qui favorisent l’accélération de la digitalisation d’une entreprise. Mais comment procéder pour mettre en place une intelligence artificielle au sein de votre entreprise ? Voici 6 étapes majeures pour assurer la réussite de l’intégration de l’intelligence artificielle dans votre structure.

Étape 1 : Choisir les fonctionnalités, le support et l’IA

Intégrer de l’intelligence artificielle doit satisfaire un objectif précis. La première étape consiste donc à déterminer les actions que l’on souhaite réaliser grâce à une IA. 

Dans le cas où vous souhaiteriez développer en sur-mesure votre propre IA, il faudra déterminer la meilleure stratégie qui s’offre à vous au regard de vos objectifs et de vos ressources. Vous devrez choisir les sources de données pertinentes à sélectionner. Puis, des experts qualifiés devront entraîner l‘intelligence artificielle. Il faudra réaliser des vérifications, à court, moyen et long terme, de la pertinence de cette intelligence artificielle. Un business analyst aide au choix des données, des usages possibles, et au type d’IA à créer, entraîner et contrôler. 

Bien que lancer un nouveau modèle d’intelligence artificielle est coûteux pour les entreprises, il reste possible de créer votre propre IA en utilisant des modèles disponibles.   Vous pouvez ainsi faire le choix d’intégrer dans votre application une IA existante (comme ChatGPT ou Google Vertex). Un prestataire en développement logiciel, bénéficiant d’une expertise en IA, peut répondre à cette demande. Il évaluera ainsi vos besoins et votre contexte, étudiera le jeu de données en entrées, conseillera dans le choix de la technologie de l’IA, testera les modèles, et pourra vous accompagner dans la prise en main de l’outil développé. Vous pouvez facilement contacter un de nos experts IA pour votre projet en demandant un rendez-vous ici.

Plusieurs avantages résident dans le choix d’intégration d’IA existantes. Le plus notable est son coût d’intégration qui est moindre par rapport au développement d’un LLM (“grand modèle de langage”). En effet, développer une IA sur-mesure nécessite le traitement et l’analyse d’un grand volume de données. Ce traitement nécessite une certaine puissance d’analyse, d’infrastructures permanentes, etc. Afin d’entraîner l’IA, les données doivent aussi exister, ou alors être achetées. 

Même des grandes structures comme Carrefour ont préféré faire le choix d’intégrer ChatGPT pour créer de nouvelles applications. 

Étape 2 : Mesurer le coût réel

Le coût de conception et d’intégration est à calculer. Dans le cas où vous envisageriez de déployer l’IA dans une application existante ou à développer, pensez à demander un diagnostic pour évaluer l’étendue du projet, vos besoins et la tarification.

Le coût de l’intégration doit se confronter au bénéfice de la mise en place. Calculer le coût d’opportunité permet de légitimer, ou non, l’investissement (innovation, différenciation, amélioration, expérience client, fidélisation…). 

En 2024, une étude est parue sur ce sujet par des chercheurs issus du MIT FutureTech, du Productivity Institute, et de l’Institute for Business Value d’IBM. Ils ont analysé, dans leur modèle, 1000 tâches issues de 800 métiers (dont des professeurs, des boulangers, des professionnels de l’immobilier…). Selon cette étude, 23% des coûts salariaux associés pourraient être remplacés par l’IA de manière rentable. Si ce chiffre est encourageant pour certains, d’autres déplorent ces résultats. Perçu comme étant trop bas, ce chiffre, et l’étude dont il résulte, rappellent aux lecteurs qu’intégrer une IA nécessite un investissement réfléchi. 

D’autant plus que d’autres bénéfices intangibles sont aussi à prendre en compte pour choisir d’intégrer une IA (réduction de la pénibilité au travail, prévention des risques, augmentation de la satisfaction et de la fidélisation des collaborateurs…).

Étape 3 : Étudier votre capacité d’intégration

Une fois que vous avez déterminé les fonctionnalités souhaitées et le budget que vous souhaitez allouer, vous devez réfléchir à la manière dont vous allez intégrer l’IA dans vos solutions. Vous avez le choix entre : intégrer l’IA en interne, ou vous tourner vers un prestataire. 

Les avantages d’intégrer l’IA en interne, au sein de votre entreprise

Intégrer en interne son IA possède plusieurs avantages, comme :

  • Un contrôle total : vous définissez les besoins, les fonctionnalités et le planning de développement.
  • Une confidentialité : vos données ne sont pas partagées avec des tiers.
  • Une montée en compétences : vous pouvez former vos propres ressources internes pour les faire évoluer sur ces sujets. 

Intégrer l’IA en interne est donc une solution possible si vous disposez de moyens humains qualifiés et démontrant une certaine expertise. Peut-être n’avez vous pas besoin de ressources humaines expertes en IA à temps plein, d’autant plus que ce profil est difficile à recruter, auquel cas, externaliser pourra être un choix pertinent pour vous.

Les avantages à choisir un prestataire spécialisé

Un prestataire externe va au-delà des axes d’intégration en interne, et possède des avantages considérables, comme :

  • Un contrôle total renforcé : une vision extérieure élargit les champs de vision et favorise les recommandations objectives.
  • Une efficacité et une visibilité éclairée sur la faisabilité : un prestataire doit honorer ses engagements. Il sera donc en mesure d’étudier la faisabilité de votre projet et de vous orienter. Un prestataire aguerri saura vous proposer une feuille de route claire et détaillée. 
  • Une diminution des coûts : un prestataire nécessite moins d’investissement initial en infrastructure et en personnel. Vous ne payez que pour ce dont vous avez besoin.
  • Une expertise et des compétences : vous n’avez pas à développer une expertise en IA au sein de votre équipe et bénéficiez directement de l’expertise de votre prestataire.
  • Une sécurité permanente : le prestataire assume la responsabilité du développement et de la maintenance de l’IA.
  • Une confidentialité engagée et respectée : si une clause de non-concurrence peut vous coûter cher pour un salarié formé en interne, une clause de confidentialité avec un prestataire est gratuite. Chez AxioCode, nous délivrons une déclaration de non-divulgation sur demande, dès le premier contact et tenons nos engagements.
  • L’amélioration de la qualité : les prestataires sérieux disposent d’une charte d’engagement.

Ce choix stratégique d’intégration vous appartient. Afin de prendre la bonne décision, étudiez vos ressources actuelles et futures (disponibilités planning,  ressources financières, moyens humains…).

Étape 4 : Choisir un prestataire ou intégrer l’IA en interne

Voici quelques questions à se poser pour vous aider à choisir :

  • Avez-vous des besoins spécifiques en matière d’IA ?
  • Disposez-vous des ressources et de l’expertise nécessaires pour développer et maintenir une IA en interne ?
  • Quel est votre budget pour le développement et la maintenance de l’IA ?
  • Quelle est votre ou vos priorités (rigeur, qualité, délais, budget…) ?

Il est important de bien analyser vos besoins et de comparer les différentes options avant de prendre une décision.

Si besoin, pour vous aider dans ce choix, pensez à demander un diagnostic de projet.

Gardez aussi à l’esprit que des prestataires peuvent renforcer des compétences déjà présentes dans l’entreprise en apportant une expertise dans le cadre d’autres prestations (conseil, développement, manipulation de jeux de données, entraînement et déploiement de modèles et systèmes de machine learning dédiés à des processus d’entreprise spécifiques, etc). Chez AxioCode, nous disposons d’experts logiciels formés à l’intelligence artificielle et à son intégration en entreprise.

Étape 5 : Rassurer les salariés et les utilisateurs 

Comprendre le paradoxe majeur 

Une étude réalisée par l’IFOP indique qu’en 2024, 22% des salariés ont déjà utilisé une IA pour leur travail, contre 14% en 2019. Si ce chiffre a nettement progressé à la hausse, prouvant une utilisation croissante, son adhésion, elle, est plus réservée. 

Aujourd’hui, l’IA est concrète pour la majorité des Français, mais leur perception reste la même. Tout comme en 1972, lorsque 91% des personnes interrogées disaient ne pas souhaiter qu’une évolution de ce type puisse se produire un jour, elles sont 87% à penser la même chose en 2024.

Il est donc crucial de les rassurer et de les accompagner dans ce changement qui bouleverse le monde du travail. En effet, pour les salariés, l’usage de l’intelligence artificielle est à la fois un enjeu de pouvoir et un moyen d’obtenir de la reconnaissance en entreprise. Les salariés qui utilisent déjà l’intelligence artificielle dans leur quotidien au travail le démontrent. Ils n’ont pas attendu l’accord de leur organisation pour l’utiliser. Près de 70% des utilisateurs des IA grand public le cachent à leurs managers, puisqu’ils y ont vu des gains de performance inégalés. Ils ont développé ainsi des pratiques qui les rendent indispensables au sein de l’organisation et qui les distinguent de leurs collègues.

L’IA favorise également l’autonomie, d’où la montée en puissance du “IA DIY” (“Do It Yourself with AI”). Cette volonté d’utilisation se confronte à la peur des impacts négatifs ou des dérives de l’IA, comme le remplacement des métiers, l’inexactitude des réponses, la sécurité des données, etc. 

Ce paradoxe, entre volonté d’utilisation et peur, doit être maîtrisé. Il est donc pertinent pour les entreprises de prendre des décisions au regard de l’usage de l’IA en entreprise et d’éduquer et accompagner leurs collaborateurs.

Mettre en place des actions

Pour rassurer les employés sur l’utilisation de l’IA, voici 3 conseils majeurs lors de l’intégration de l’IA dans votre entreprise. 

  1. Avoir une communication transparente et proactive
  • Informer et expliquer : 

Organisez des réunions et des ateliers pour expliquer les objectifs de l’intégration de l’IA, ses impacts potentiels sur les métiers et les tâches quotidiennes.

  • Répondre aux questions et aux inquiétudes : 

Mettez en place des canaux de communication dédiés pour répondre aux questions et aux inquiétudes des parties prenantes. Encouragez le dialogue et soyez transparent sur les implications de l’IA.

  • Mettre l’accent sur les avantages : 

Communiquez sur les avantages concrets de l’IA pour l’entreprise et ses salariés (gains d’efficacité, réduction des tâches répétitives, meilleures prises de décisions, etc).

  1. Implication et participation 
  • Associer toutes les parties prenantes dès le début : 

Impliquez les représentants des salariés dans le processus d’intégration de l’IA. Recueillez leurs avis et suggestions pour mieux prendre en compte leurs besoins et préoccupations.

  • Favoriser l’expérimentation : 

Laissez les employés tester et expérimenter l’IA pour qu’ils puissent se familiariser avec la technologie et en comprendre les potentialités. Pensez toutefois à sensibiliser aux bonnes pratiques pour éviter toute fuite de données.

Étape 6 : Former en interne

Dans un rapport (Gen-AI and the Future of Work), le FMI soutient que l’IA va impacter 40% des emplois dans le monde, voire 60% des emplois dans nos économies occidentales. Si rassurer vos collaborateurs est important, les former l’est tout autant. 

  1. Accompagnement et développement des compétences
  • Identifier les risques et les impacts potentiels : 

Analysez les risques de substitution des emplois. Accompagnez les salariés individuellement dans leur transition professionnelle et, si besoin, proposez des solutions de reconversion ou d’évolution de carrière. 

  1. Formations approfondies
  • Former les salariés : 

Proposez des formations adaptées aux différents niveaux d’expertise pour que les salariés puissent comprendre et utiliser les outils d’IA de manière optimale pour les rendre autonomes.

  • Mettre en place un suivi individualisé :

Proposez des formations pour développer les compétences complémentaires nécessaires pour travailler avec l’IA, telles que la créativité, la résolution de problèmes complexes et la pensée critique.

Conclusion

En conclusion, l’adoption de l’intelligence artificielle au sein de votre entreprise peut être un catalyseur de changements majeurs. Des possibilités de classification en passant par les analyses prédictives, les avantages sont vastes. Cependant, il faut suivre des étapes clés pour garantir une intégration réussie.

La transparence, la communication proactive, et la formation interne sont des piliers essentiels pour surmonter les appréhensions des employés et assurer une transition fluide vers un futur alimenté par l’IA. En embrassant ces avancées, les entreprises peuvent non seulement rester compétitives, mais également promouvoir un environnement de travail dynamique et innovant.
Pour améliorer vos processus métiers et gagner en performances en intégrant l’IA, contactez-nous pour un diagnostic de projet et bénéficiez de notre expertise.

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