L’IA générative dans les entreprises
L’IA générative dans les entreprises
L’IA générative, ce type d’intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, des images, du code et même concevoir des objets en réponse à des demandes (ou « prompts »), a émergé puis progressé rapidement ces derniers mois. Comme la plupart des entreprises, les membres de Futura-Mobility ont vu arriver ces nouveaux outils qui promettent de bouleverser le monde du travail. Ils explorent les utilisations possibles des IAs génératives.
Lors d’une séance du think tank réservée aux membres, le 8 septembre 2023, les participants ont partagé sur leurs cas d’usage, leurs questions, les risques et les opportunités qu’ils voient à cette technologie émergente.
Un élément fait consensus : « il faut s’y mettre ! ». Et toutes les entreprises présentes se sont déjà lancées. Aujourd’hui, elles admettent en être aux prémices de l’utilisation des IA génératives, dans une phase d’exploration qui commence d’ailleurs souvent par demander aux métiers quels seraient leurs cas d’usage (hackathon, questionnements, ateliers…). En cette terra incognita, les entreprises sont à la fois conscientes des opportunités – optimiser les fonctions et les processus, gain de précision ou de temps… – et des risques et défis associés à ce nouvel outil – responsabilité, sécurité, confidentialité, droits d’auteur. Curiosité, prudence et questionnement sont leurs mots d’ordre.
En termes de politique associée à ces outils, deux positions opposées sont adoptées par les entreprises. Certaines ont choisi l’ouverture : les salariés utilisent les IAs génératives de façon libre, puis une équipe centrale étudient les cas d’usage et les problèmes potentiels posés. D’autres ont choisi d’être prudentes et de mettre à disposition de leurs équipes une plateforme sécurisée, fermée, avec des données internes maitrisées pour éviter la fuite des données ou mêmes des « prompts » qui pourraient en dire long sur la stratégie de l’entreprise.
Selon The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year, l’enquête annuelle de McKinsey sur l’état de l’IA, un tiers des répondants ont déclaré que l’IA générative était actuellement utilisée dans au moins une de leurs fonctions commerciales
Une question qui suscite un vif débat concerne la propriété intellectuelle de ce qui est généré avec une IA générative. À qui appartiennent les textes, concepts, images, code ou autre qu’une entreprise crée avec ces outils ? Pour le moment, les réponses des fournisseurs à ce sujet sont variées et pas tout à fait concluantes au vu des procès déjà lancés sur le sujet… Microsoft a d’ailleurs annoncé Le 7 septembre dernier, sa décision d’assumer la responsabilité légale de toute violation des droits d’auteur sur les contenus générés par les logiciels d’IA qu’il commercialise auprès des entreprises.
« Comme un marteau, l’IA est un outil qui peut être bien ou mal utilisé »
Luc Julia, directeur scientifique du groupe automobile Renault, et contributeur à la création de l’éditeur Nuance et de l’assistant vocal Siri
Les IAs génératives arrivent en entreprise – pour quoi faire ?
Parmi les cas d’usage évoqués lors de la séance, figure l’analyse de bases documentaires des entreprises pour effectuer plusieurs taches précises : trouver de l’information dans une base importante ; restructurer une information mal exposée ; identifier des contradictions dans des documents (appels d’offres par exemple) ; rendre intelligible à tout un chacun une information technique maitrisée habituellement par des experts.
Les utilisateurs de cette fonctionnalité sont potentiellement nombreux allant des équipes commerciales pour décrypter des appels d’offres, au marketing pour créer des chatbots à mettre face aux clients ou pour améliorer l’expérience voyageur, en passant par les RH pour faciliter l’accès à l’information RH en interne ou mettre en évidence les écarts entre compétences et besoins métiers en interne. Finalement, toute équipe métier pourrait s’en servir pour trouver l’information plus rapidement dans une base documentaire particulièrement fournie ou pour rendre plus intelligible une information technique.
Les intelligences artificielles génératives offrent également plusieurs avantages dans le domaine de la programmation informatique. Elles peuvent donner aux développeurs une productivité accrue en accélérant la production de code ou en permettant de réduire les erreurs – l’IA peut éviter les erreurs courantes, telles que les bugs syntaxiques et les fautes de frappe.
Le design génératif est un autre cas d’usage qui éveille l’intérêt, notamment avec deux applications :
- Créer des données inexistantes mais probables à partir d’autres situations existantes. Par exemple, pour alimenter une IA de deep learning ou des outils de simulation, créer des situations rares ou dangereuses (un enfant qui tombe sur la chaussée par exemple), ou bien modifier la météo ou la mise en scène d’une situation – hiver en été, ville en campagne, etc.
- Générer des concepts innovants à partir du problème à résoudre : l’IA peut générer un design auquel n’auraient pas pensé les ingénieurs. Le problème est que pour le moment, tous les designs créés par des IAs ne sont pas forcément réalisables à l’échelle industrielle ! L’impression 3D pourrait être une piste pour résoudre ce problème-là.
Cette fonctionnalité est à destination des équipes ingénierie, conception, simulation, modélisation…
Ce n’est que le début…
Certes on n’en est qu’au début de l’IA générative en entreprise, mais les cas d’usages évoqués lors de la séance témoignent déjà d’une prise de conscience du potentiel de ces outils pour réaliser des gains de productivité dans les tâches intellectuelles. Tous sont conscients que les entreprises les plus performantes demain seront celles qui auront su tirer tout le potentiel de ces outils d’IA en général et d’IA générative en particulier.
