Vous avez testé ChatGPT ou Bing, découvert ses capacités fascinantes, imaginé plusieurs pistes de mise en œuvre dans votre métier (et si ce n’est pas encore le cas, quelques suggestions en fin d’article…).
Et maintenant, comment avancer concrètement ?? Voici une proposition d’approche pratique, testée avec succès avec nos clients et partenaires, pour mettre l’IA en application dans votre organisation.
Expérimenter en autonomie, via le “chat” de Bing ou de ChatGPT est une étape incontournable pour évaluer le potentiel et se conforter par des premiers résultats enthousiasmants.
Rapidement cependant, on réalise qu’un “chat” ne fait pas une application intégrée : il faut recopier dans la fenêtre de saisie les données de l’application source, saisir les instructions en veillant soigneusement à leur clarté et à leur précision, analyser et traiter les réponses. C’est fastidieux, sujet à erreur et très dépendant de la rigueur (ainsi que de la bonne volonté) des utilisateurs.
Pour générer de la valeur ajoutée pérenne pour son métier, il est nécessaire d’intégrer cette application dans son environnement applicatif :
- Connecter l’IA à vos processus / logiciels métier existants, pour :
- Éviter les doubles saisies
- Assurer que les demandes à l’IA soient optimisées et ne dépendent pas de l’utilisateur et de son expertise à questionner l’IA ;
- Tirer le meilleur parti des réponses de l’IA, les intégrer dans les processus métiers existants, ajustés pour tenir compte des nouvelles possibilités.
- Tester sur de vraies données couvrant la diversité des cas d’usage puis améliorez la valeur livrée en ajustant les instructions données à l’IA.
Par quoi commencer ? Ces différents points peuvent être expérimentés via un “POC rapide”, une maquette logicielle qui évaluera la réalité de la valeur ajoutée apportée sur un premier usage. Dans la grande majorité des cas, cela peut être réalisé en moins de 4 semaines.
Avec qui ? Choisissez un prestataire avec une triple expertise :
- IA appliquée : a déjà mis en oeuvre l’IA dans des processus métier
- UX : sait concevoir et réaliser une expérience utilisateur de qualité
- API : sait interconnecter tous types de systèmes entre eux.
🎁 Bonus: identifier des sujets où l’IA pourrait générer de la valeur rapide pour votre métier
1. D’abord listez, remettez à jour, hiérarchisez “là où ça fait mal” dans les processus métier, les sujets qui génèrent de l’insatisfaction, de la surcharge, de l’inefficacité… ou à l’opposé des ambitions spécifiques d’améliorations ou de différenciations.
2. Récoltez des idées d’usages pertinents de l’IA… grâce à l’IA. Essayez différentes formulations de demande. Exemple : “5 idées d’applications de l’IA pour le service clients en B2B”. Voici une des cinq propositions (rapide à intégrer dans notre expérience) : « L’analyse des sentiments: l’IA peut détecter le ton, l’émotion, l’intention et la satisfaction des clients à partir de leurs messages, de leur voix ou de leur visage. Cela permet d’adapter le discours, le canal et la stratégie du service client en fonction du contexte et de l’humeur du client. »
3. Faites émerger les opportunités en croisant ces deux recherches, exercez votre esprit critique, travaillez en équipe, montez en compétence collectivement par la même occasion.
Quelques retours d’expérience:
- Restez souples et ouverts d’esprit car souvent ce n’est pas la première idée qui est la plus pertinente mais une qui naîtra sur le chemin de la découverte comme meilleur compromis entre faisabilité, valeur livrée et simplicité de mise en œuvre.
- Évitez l’IA pour des usages qui requièrent une réponse 100% fiable, qui fasse autorité, qui engage l’entreprise exemple “suis-je assuré dans tel cas ?”. L’IA ne répond jamais “je ne sais pas”, elle produit toujours une réponse, qui peut être différente à chaque fois, voire erronée ou dépassée.
- A l’inverse, utilisez l’IA pour aider l’humain plutôt que pour le remplacer. Cette approche a deux bénéfices concrets, outre les aspects éthiques :
- Plus réaliste et efficace rapidement (toute réponse peut être contrôlée) ;
- Facilite l’adhésion des équipes non seulement pour l’utiliser mais d’abord pour co-construire la solution, en particulier comprendre les subtilités des cas à traiter et les intégrer dans l’application.
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