L'IA générative au sein de l'intranet

: Définitions, cas d'usage et outils

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui a explosé au tournant des années 2020 avec des têtes de proue telles que Dall-e, Midjourney et surtout ChatGPT. Pour les organisations, les outils d’intelligence artificielle représentent un important levier de performance et de compétitivité. Dans les DSI, les DAF, les DRH, les services clients ou encore les départements marketing et communication, la transformation est déjà en marche.

Vous souhaitez vous aussi profiter des opportunités offertes par l’IA ? Dans cet article, Mozzaik vous donne les clés pour comprendre les tenants et les aboutissants de l’intelligence artificielle et préparer votre structure à embrasser ce changement dans les meilleures conditions. Bonne lecture !

Intelligence artificielle : définition et histoire

L’intelligence artificielle est une notion vieille de plus de 70 ans. Présentation.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Définition.

La notion d’intelligence artificielle, ou IA, renvoie aux différents outils qui utilisent des algorithmes de calcul pour imiter ou simuler l’intelligence humaine. En d’autres termes, une IA est un programme informatique qui exploite des données pour réaliser automatiquement une tâche telle que résoudre une équation, créer une illustration ou encore rédiger un texte.

L’histoire de l’intelligence artificielle en bref

L’intelligence artificielle est une notion qui apparaît dans les années 1950. Le mathématicien britannique Alan Turing explore alors la capacité des machines à reproduire l’intelligence humaine. Le chercheur élabore un test, le « test de Turing », qui permet de mesurer la faculté d’une IA à simuler l’intelligence humaine au cours d’une conversation. La paternité de l’expression « intelligence artificielle »" est cependant attribuée au mathématicien et informaticien américain John McCarthy et datée de 1955. Au cours de la seconde partie du 20e siècle, les projets de recherche relatifs à l’intelligence artificielle se poursuivent avec un succès mitigé. En 1997, la victoire de l’ordinateur Deep Blue, développé par la société IBM et spécialisé dans le jeu d’échecs, sur Garry Kasparov, champion du monde de la discipline, fait date. Cet événement témoigne des progrès de l’IA et relance le débat concernant la capacité de la machine à surpasser l’intelligence humaine.  

Durant les années 2010, la discipline connaît des développements majeurs avec l’essor du Machine learning (apprentissage automatique) et du Deep learning (apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels). L’IA fait également son entrée dans le quotidien des individus avec la reconnaissance vocale, les moteurs de recherche personnalisés, les premiers véhicules autonomes, la traduction automatique ou encore les Deepfakes (vidéos altérées au moyen de l’IA).  

Les années 2020 marquent un tournant dans l'histoire de l'intelligence artificielle. Le grand public a accès à la technologie à travers des outils tels que les IA génératives d'images Dall-e, Stable Diffusion et Midjourney. Surtout, fin 2022, la société américaine OpenAI  met à disposition des internautes un agent conversationnel basé sur l'IA : ChatGPT. En seulement deux mois, ce chatbot atteint 100 millions d’utilisateurs actifs mensuels, ce qui en fait l’application avec la croissance la plus rapide de l’histoire. Professionnels et particuliers utilisent désormais ChatGPT pour trouver des réponses à leurs questions, brainstormer, résumer des textes, traduire des documents ou encore rédiger des fiches produits, des courriers ou des publications pour les réseaux sociaux.

Dans la foulée de ChatGPT les outils d'IA générative se multiplient avec des cas d’usage variés : aide à la rédaction, aide à la création de visuels, édition de photos, édition de vidéos, création de chatbots, génération de présentations, génération de musiques, génération de voix off, etc.

Les différents types d’intelligence artificielle

Les chercheurs identifient deux grands types d’intelligence artificielle, ou plutôt deux stades d’IA :

1.L’Intelligence artificielle étroite (Artificial Narrow Intelligence ou ANI) : également dénommée intelligence artificielle « faible », est une IA entraînée pour réaliser des tâches spécifiques, mais ne possède pas de capacité de raisonnement ou de conscience propre. La plupart des IA actuelles sont des ANI, à l’instar de ChatGPT, de l’assistant virtuel Siri d’Apple, du moteur de recherche Google ou encore des logiciels qui analysent les données pour optimiser les fonctions métier.

2. L’intelligence artificielle Forte ou « IA Forte » renvoie à deux catégories d’IA qui n’existent pas encore : I’Intelligence artificielle générale (AGI) et la Superintelligence Artificielle (ASI). L’AGI correspondrait à une IA dotée d’une intelligence et d’une conscience équivalentes à celles d’un humain. L’ASI correspondrait quant à elle au stade ultime de développement de l’IA, celui où l’intelligence artificielle surpasserait l’intelligence humaine. L’AGI et, a fortiori, l’ASI sont aujourd’hui une source de préoccupation tant pour les chercheurs en IA que pour les ONG et les gouvernements qui appellent à leur encadrement préventif.

Les opportunités business et enjeux associés à l’intelligence artificielle

Les nouveaux outils basés sur l’intelligence artificielle sont susceptibles d’apporter de nombreux bénéfices aux entreprises. Mais attention, cette technologie comporte également des risques qu’il convient d’anticiper.

Les opportunités business ouvertes par l’intelligence artificielle

Selon le Global Technology Report 2023 de KPMG, ll’intelligence artificielle est « la technologie la plus importante pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs au cours des prochaines années ». Et pour cause :

• L’intelligence artificielle est un levier d’augmentation de la productivité. Elle permet d’automatiser des tâches répétitives, aide les salariés à exécuter plus efficacement les missions liées à leur cœur de métier (gestion du risque, analyses prédictives, conception de campagnes marketing, etc.) et permet aux décideurs de prendre des décisions plus éclairées.
• L’IA est aussi un vecteur d’amélioration de l’expérience collaborateur. Grâce à elle, les employés sont délestés de leurs besognes les plus fastidieuses, réalisent plus facilement leurs activités complexes, gagnent du temps lorsqu’ils recherchent des connaissances, reçoivent rapidement des informations claires et personnalisées concernant les processus RH ou encore accèdent à des formations adaptées à leurs besoins individuels.
• Enfin, l’IA est une précieuse alliée pour optimiser la connaissance client, offrir une meilleure expérience client, accroître la satisfaction des consommateurs et fidéliser la clientèle. Les attentes des clients concernant les produits, les services ou encore les actions marketing sont mieux appréhendées par les équipes. Celles-ci peuvent dès lors affiner l’offre et la communication. Grâce aux Chatbots et aux Voicebots de relation client, les acheteurs peuvent en outre bénéficier d’un service client rapide et personnalisé sans surcharger les équipes commerciales. 
  

Les enjeux liés à l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise

Si l’intelligence artificielle permet d’accroître l’efficacité opérationnelle et la performance globale de l’organisation, elle n’est pas dénuée de risques. Les enjeux liés à l’adoption de l’IA sont importants :

• Les IA peuvent reproduire voire accentuer des biais et faire des erreurs ou soulever des problèmes d’ordre éthique, notamment lorsque l’algorithme repose sur une hypothèse de base faussée, de mauvais critères ou a été entraîné sur une base de données non représentative. Amazon a malencontreusement fait l’expérience d’une IA biaisée avec son logiciel de recrutement discriminant les femmes (désormais abandonné).
  
• Le fonctionnement des IA est opaque ce qui, comme le souligne le cabinet de conseil Deloitte, place les entreprises dans une position de dépendance à l’égard des tiers. Un manque de transparence qui pose également des questions en matière de protection des données confidentielles, de secret des affaires, de protection des données personnelles des salariés et des clients ou encore de droit d’auteur.
• Enfin, l’adoption des outils basés sur l’IA par les organisations devrait provoquer un bouleversement sur le plan humain. Selon la banque d’investissement Goldman Sachs, pas moins de 300 millions d’emplois dans le monde devraient être automatisés. L’Europe et les États-Unis sont particulièrement concernés. Dans ces régions, deux tiers des emplois seraient en effet exposés à l’automatisation. À rebours, comme le souligne à nouveau Deloitte, les entreprises devront former ou recruter des collaborateurs afin de se doter de compétences (encore rares) liées à la mise en place, au test et à la gestion des outils d’intelligence artificielle.
  

Comment préparer l’arrivée de l’IA en entreprise ?

Pour tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle, réduire les risques qui lui sont associés et en faire un véritable avantage compétitif, les organisations doivent préparer dès à présent l’arrivée de la technologie en leur sein. En ce sens, deux pistes doivent indéniablement être explorées :

Former les collaborateurs à l’intelligence artificielle

L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les entreprises va transformer les manières de travailler, bouleverser le marché de l’emploi et soulever des enjeux en matière de sécurité et de recrutement. Pour faciliter le changement et vous prémunir contre les risques liés à l’adoption de l’IA, il est essentiel de former vos équipes à l’utilisation de la technologie, mais aussi de les sensibiliser aux opportunités et aux risques qui lui sont associés (protection des données confidentielles, biais algorithmiques, risques légaux, etc.).

Selon un sondage Ifop-Talan publié en mai 2023, « 68 % des Français qui utilisent les IA génératives en entreprise le cachent à leur supérieur hiérarchique ». Pour éviter les dérives, il est donc nécessaire de mettre en place dès à présent une politique relative à l’usage de l’IA et à la protection des données sensibles, même si vous n’avez pas encore adopté cette technologie. Le besoin est bien réel puisque, selon la même source, « 72 % des Français estiment ne pas avoir les connaissances suffisantes pour utiliser les IA génératives ».

Structurer la donnée de son entreprise

Pour déployer un projet IA, il est possible d’utiliser des données externes et/ou des données internes, c’est-à-dire des éléments d’information produits et stockés par l’entreprise (liste de clients, contrats, reporting des ventes, etc.). Pour pouvoir être exploitées par l’intelligence artificielle, ces données doivent faire l’objet d’un traitement préliminaire.  

En résumé, pour rendre les données brutes exploitables par l’IA, plusieurs opérations doivent être réalisées :

• Nettoyer les données, c’est-à-dire supprimer ou corriger les données fausses ou incomplètes. Cette étape permet d’obtenir une base de données fiables (représentatives) pour entraîner l’intelligence artificielle.
• Structurer les données, c’est-à-dire organiser les données selon un format spécifique, adapté au type de données et aux contraintes algorithmiques en présence, afin de permettre à l’IA de les traiter plus facilement.
• Annoter les données, c’est-à-dire marquer ou étiqueter les données au moyen de métadonnées pour permettre aux algorithmes d’apprentissage automatique de les comprendre et de les traiter efficacement.