Où l’intelligence artificielle peut-elle réellement vous faire gagner du temps ?
L’intelligence artificielle est partout.
Chaque logiciel annonce désormais des fonctions IA et les possibilités semblent presque illimitées.
Pour une entreprise, la question utile n’est pourtant pas :
« Comment utiliser l’IA ? »
mais plutôt :
« Dans quelles tâches l’IA ou l’automatisation peuvent-elles réellement améliorer notre fonctionnement ? »
C’est l’objectif de notre audit IA & automatisation.
Nous analysons vos processus, vos outils et certaines tâches répétitives afin d’identifier les opportunités qui présentent une véritable utilité.
Nous commençons sans parler d’IA
Cela peut sembler paradoxal.
Pourtant, la première étape d’un projet d’intelligence artificielle consiste souvent à oublier l’intelligence artificielle.
Nous cherchons d’abord à comprendre :
- quelles tâches sont effectuées régulièrement ;
- lesquelles prennent beaucoup de temps ;
- où se trouvent les doubles saisies ;
- quelles informations doivent être recherchées manuellement ;
- quels documents sont traités ;
- quelles décisions reposent sur des règles répétitives ;
- quelles données sont disponibles ;
- quels outils sont déjà utilisés.
Ensuite seulement, nous cherchons la meilleure réponse.
Elle peut utiliser de l’intelligence artificielle.
Mais elle peut également être une automatisation classique, une API, une meilleure organisation des données ou simplement une modification du processus.
L’IA est une solution possible. Elle n’est pas le point de départ.
Identifier les tâches répétitives
Certaines opérations constituent de bonnes candidates à l’automatisation.
Par exemple :
- recopier des informations ;
- vérifier périodiquement une donnée ;
- classer des demandes ;
- envoyer des notifications ;
- générer des rapports ;
- préparer des relances ;
- rapprocher plusieurs sources ;
- extraire des informations de documents ;
- rechercher dans une documentation ;
- préparer une synthèse.
Nous regardons notamment la fréquence de la tâche, le temps qu’elle mobilise et le niveau de jugement humain nécessaire.
Une tâche répétée cinq minutes tous les jours peut parfois être plus intéressante à automatiser qu’une tâche complexe réalisée deux fois par an.
Automatisation classique ou intelligence artificielle ?
Toutes les automatisations n’ont pas besoin d’IA.
Si une règle peut être écrite précisément :
si A et B sont vrais, alors effectuer C
un programme traditionnel sera souvent plus fiable, plus rapide et moins coûteux.
L’intelligence artificielle devient particulièrement intéressante lorsque le système doit travailler sur des éléments moins structurés :
- comprendre un texte ;
- analyser un document ;
- classer une demande ;
- produire une synthèse ;
- rechercher une information par le sens ;
- interpréter des formulations différentes.
Nous utilisons le déterministe lorsqu’une règle suffit et l’IA lorsqu’elle apporte réellement une capacité supplémentaire.
Étudier les données disponibles
Une intelligence artificielle ne résout pas automatiquement un problème de données.
Si les informations sont dispersées, contradictoires ou incomplètes, il peut être nécessaire de commencer par les structurer.
Nous examinons donc :
- où se trouvent les données ;
- sous quelle forme ;
- leur qualité ;
- leur sensibilité ;
- les droits d’accès ;
- la fréquence de mise à jour ;
- la manière dont elles peuvent être utilisées.
La qualité d’une automatisation dépend souvent de la qualité des informations qu’elle reçoit.
Évaluer le risque d’erreur
Toutes les tâches ne tolèrent pas le même niveau d’incertitude.
Une IA qui propose le classement d’un document peut éventuellement se tromper si un humain valide ensuite son choix.
Une IA qui déclenche automatiquement une opération irréversible nécessite beaucoup plus de précautions.
Nous cherchons donc à déterminer pour chaque cas :
- quelles erreurs sont possibles ;
- quelles conséquences elles auraient ;
- si le résultat peut être contrôlé ;
- si une validation humaine est nécessaire ;
- si l’action peut être annulée.
Plus l’impact potentiel est important, plus le contrôle doit être fort.
Garder l’humain dans la boucle
L’automatisation n’est pas binaire.
Un système peut simplement assister.
Il peut préparer une réponse.
Il peut proposer une classification.
Il peut effectuer l’opération puis demander une validation.
Ou il peut travailler entièrement automatiquement lorsque le risque est faible et les règles suffisamment maîtrisées.
Nous cherchons donc le bon niveau d’autonomie.
Automatiser ne signifie pas abandonner le contrôle.
Identifier les gains potentiels
Une automatisation doit apporter quelque chose de mesurable.
Le gain peut être :
- du temps ;
- une réduction des doubles saisies ;
- moins d’erreurs ;
- un délai de réponse plus court ;
- une meilleure disponibilité de l’information ;
- une capacité de traitement supérieure ;
- un meilleur suivi ;
- un nouveau service proposé aux utilisateurs.
Nous cherchons à estimer ce bénéfice avant de développer une solution disproportionnée.
Le meilleur projet IA n’est pas le plus spectaculaire. C’est celui dont l’utilité est évidente.
Prioriser les opportunités
À l’issue de l’analyse, nous pouvons classer les opportunités selon plusieurs critères :
Gain potentiel
Combien de temps ou de valeur l’automatisation peut-elle apporter ?
Complexité
Est-elle simple à mettre en œuvre ou nécessite-t-elle une transformation importante ?
Risque
Que se passe-t-il en cas d’erreur ?
Données
Les informations nécessaires sont-elles disponibles et exploitables ?
Coût
Le bénéfice attendu justifie-t-il la mise en œuvre et le fonctionnement ?
Cette grille permet d’identifier les premiers projets à tester.
Commencer par un cas concret
Nous préférons souvent commencer par un périmètre limité.
Choisir une tâche.
Construire un prototype.
Le tester sur des cas réels.
Mesurer les résultats.
Corriger.
Puis décider s’il faut généraliser.
Cette approche permet d’apprendre rapidement sans engager immédiatement une transformation importante.
Une petite automatisation qui fonctionne vaut mieux qu’un grand projet IA qui reste dans une présentation PowerPoint.
Et après l’audit ?
L’audit peut déboucher sur plusieurs conclusions.
Ne rien automatiser pour le moment.
C’est une conclusion parfaitement acceptable si le bénéfice n’est pas suffisant.
Améliorer d’abord le processus ou les données.
Le problème n’est pas toujours technologique.
Mettre en place une automatisation classique.
Lorsque des règles précises suffisent.
Intégrer une fonction d’intelligence artificielle.
Lorsque l’analyse de contenus ou la compréhension du langage apporte une valeur supplémentaire.
Construire un agent IA.
Lorsque plusieurs outils, informations et actions doivent être coordonnés dans un processus plus évolué.
Un plan d’action concret
Notre audit doit permettre de répondre à quatre questions :
Que pouvons-nous améliorer ?
Quelle technologie est réellement nécessaire ?
Quel bénéfice pouvons-nous attendre ?
Par quoi devons-nous commencer ?
Selon le périmètre, nous pouvons restituer :
- les processus analysés ;
- les opportunités identifiées ;
- leur niveau de priorité ;
- les risques ;
- les données nécessaires ;
- les outils envisageables ;
- les premières recommandations techniques ;
- une proposition de prototype ou de mise en œuvre.
Vous vous demandez ce que l’IA pourrait réellement apporter à votre entreprise ?
Ne commençons pas par choisir un modèle d’intelligence artificielle.
Commençons par regarder comment vous travaillez.
Montrez-nous les tâches répétitives, les documents, les informations et les opérations qui vous font perdre du temps.
Nous chercherons ensuite ce qui mérite réellement d’être automatisé.