Solutions IA

Intelligence artificielle : des solutions utiles, intégrées à votre activité

L’intelligence artificielle transforme progressivement la manière de rechercher une information, produire un contenu, analyser des données, automatiser certaines tâches ou interagir avec des outils numériques.

Mais ajouter de l’IA partout n’est pas une stratégie.

Pour une entreprise ou une organisation, la vraie question est :

où l’intelligence artificielle peut-elle réellement faire gagner du temps, améliorer un service ou faciliter le travail ?

L’Agence des Nouveaux Médias accompagne les entreprises, organisations et professionnels dans l’identification, la conception et l’intégration de solutions d’intelligence artificielle adaptées à leurs usages.

Partir du besoin, pas de la technologie

Nous ne commençons pas un projet en demandant :

Quelle IA voulez-vous utiliser ?

Nous cherchons d’abord à comprendre :

• quelles tâches prennent du temps ;
• quelles informations sont difficiles à retrouver ;
• quelles opérations sont répétitives ;
• quelles données sont disponibles ;
• quels outils sont déjà utilisés ;
• quelles décisions nécessitent une analyse ;
• quelles étapes doivent impérativement rester humaines.

La technologie vient ensuite.

Une solution IA n’a d’intérêt que si elle répond à un problème réel.

Que peut faire l’intelligence artificielle dans une organisation ?

Les usages possibles sont nombreux.

L’IA peut notamment aider à :

• rechercher une information ;
• analyser des documents ;
• résumer des contenus ;
• classer des données ;
• extraire des informations ;
• préparer des réponses ;
• générer des brouillons ;
• comparer des documents ;
• détecter certaines anomalies ;
• assister un utilisateur ;
• exploiter une base documentaire ;
• analyser une veille ;
• automatiser certaines étapes d’un processus.

Ces usages peuvent être intégrés aux outils existants ou donner naissance à de nouveaux outils métiers.

Auditer les usages possibles de l’IA

Avant de développer une solution, il peut être utile d’identifier les usages réellement pertinents.

Notre Audit IA permet d’analyser :

• les processus existants ;
• les tâches répétitives ;
• les flux d’information ;
• les outils utilisés ;
• les données disponibles ;
• les contraintes ;
• les gains potentiels.

L’objectif est d’aboutir à une liste d’opportunités concrètes, classées selon leur intérêt et leur faisabilité.

Découvrir notre Audit IA

Automatiser des tâches avec l’IA

L’intelligence artificielle devient particulièrement intéressante lorsqu’elle est intégrée à un processus.

Par exemple :

une information arrive ;

elle est analysée ;

certaines données sont extraites ;

une action est proposée ;

un utilisateur valide ;

le système poursuit le traitement.

L’IA devient alors un composant d’un processus plus large.

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Créer des agents IA

Un agent IA peut combiner plusieurs capacités :

• comprendre une demande ;
• rechercher une information ;
• utiliser des outils ;
• consulter des données ;
• exécuter certaines actions ;
• préparer une réponse ;
• demander une validation humaine.

Un agent peut par exemple assister :

• un collaborateur ;
• une équipe commerciale ;
• un service communication ;
• un service administratif ;
• un responsable de site ;
• un utilisateur d’une application métier.

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Interroger ses propres documents

Une organisation possède souvent une quantité importante de documents.

Procédures.

Contrats.

Notes.

Comptes rendus.

Documentation technique.

FAQ.

Rapports.

Documents commerciaux.

Archives.

L’intelligence artificielle peut faciliter la recherche dans cette documentation.

Un utilisateur peut poser une question en langage naturel et obtenir une réponse construite à partir des documents disponibles.

Mais cette réponse doit rester rattachée aux sources utilisées.

Nous privilégions donc les systèmes permettant d’identifier les documents ayant servi à produire la réponse.

Créer un assistant documentaire

Un assistant documentaire peut permettre de :

• rechercher dans plusieurs documents ;
• retrouver rapidement une information ;
• résumer un document ;
• comparer plusieurs versions ;
• identifier des passages pertinents ;
• répondre à une question ;
• préparer une synthèse.

Il peut être destiné uniquement aux collaborateurs d’une organisation ou être intégré à un service destiné aux utilisateurs.

Analyser des documents automatiquement

L’IA peut également intervenir lors de l’arrivée de nouveaux documents.

Par exemple :

• identifier le type de document ;
• extraire certaines informations ;
• produire un résumé ;
• proposer une classification ;
• détecter des éléments manquants ;
• orienter le document vers le bon traitement.

Cette automatisation peut réduire certaines opérations manuelles tout en conservant une validation humaine lorsque cela est nécessaire.

Analyser des données textuelles

Une grande partie des informations d’une organisation n’est pas structurée.

Emails.

Commentaires.

Réponses à des formulaires.

Avis.

Demandes clients.

Notes.

Documents.

L’IA peut aider à transformer ces contenus en informations plus facilement exploitables.

Elle peut notamment :

• identifier des thèmes ;
• regrouper des demandes similaires ;
• extraire des éléments ;
• détecter des tendances ;
• préparer des synthèses.

IA et veille numérique

L’intelligence artificielle peut être utilisée pour traiter les informations issues d’une veille.

Elle peut aider à :

• résumer les contenus détectés ;
• éliminer certains doublons ;
• regrouper les sujets proches ;
• classifier les informations ;
• identifier les acteurs cités ;
• estimer la pertinence d’un résultat ;
• préparer une synthèse.

Elle permet ainsi de transformer une masse de contenus en informations plus facilement exploitables.

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IA et communication

L’IA peut également assister certaines activités de communication.

Elle peut aider à :

• explorer des angles ;
• structurer un contenu ;
• préparer un premier brouillon ;
• adapter un texte à différents formats ;
• synthétiser une documentation ;
• préparer une FAQ ;
• analyser des retours.

Mais produire davantage de contenus n’est pas nécessairement produire une meilleure communication.

L’IA doit rester au service d’une stratégie éditoriale et d’une intention humaine.

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IA et sites Internet

L’intelligence artificielle peut être intégrée directement à un site ou à une plateforme.

Par exemple :

• moteur de recherche amélioré ;
• assistant documentaire ;
• aide à la navigation ;
• classification automatique ;
• suggestions de contenus ;
• analyse de formulaires ;
• assistance à la saisie ;
• traitement de demandes.

Ces fonctions peuvent être développées dans le cadre d’un site Internet ou d’une application métier.

IA et moteurs de recherche internes

Un moteur de recherche classique dépend fortement des mots saisis par l’utilisateur.

Les technologies d’IA permettent d’aller plus loin.

Un utilisateur peut exprimer son besoin en langage naturel.

Le système peut alors rechercher :

• des mots proches ;
• des concepts associés ;
• des documents pertinents ;
• des contenus correspondant à l’intention de recherche.

Cette approche peut être particulièrement utile pour les bases documentaires, catalogues, annuaires ou plateformes métiers.

IA et plateformes métiers

Une solution IA devient particulièrement intéressante lorsqu’elle est intégrée à une application qui connaît déjà le contexte métier.

Elle peut alors travailler avec :

• des données structurées ;
• des documents ;
• des règles métiers ;
• des profils utilisateurs ;
• des historiques ;
• des workflows.

Nous pouvons intégrer ces fonctions dans des outils métiers et des plateformes développées sur mesure.

Connecter l’IA aux outils existants

Une solution utile ne doit pas nécessairement remplacer les logiciels existants.

Elle peut s’y connecter.

Selon les outils et les possibilités techniques, nous pouvons travailler avec :

• API ;
• bases de données ;
• CRM ;
• CMS ;
• formulaires ;
• outils métiers ;
• systèmes documentaires ;
• services externes.

L’objectif est d’éviter de multiplier inutilement les interfaces.

Plusieurs modèles d’intelligence artificielle

Il n’existe pas un seul modèle adapté à tous les besoins.

Selon le projet, différents critères doivent être étudiés :

• qualité des résultats ;
• rapidité ;
• coût ;
• confidentialité ;
• capacités techniques ;
• langues ;
• volume ;
• possibilité d’hébergement ;
• intégration par API.

Nous évitons donc autant que possible de construire une architecture dépendant inutilement d’un seul fournisseur.

Le rôle essentiel des données

La qualité d’une solution IA dépend aussi de la qualité des informations auxquelles elle accède.

Une base documentaire obsolète produira des réponses obsolètes.

Des données mal structurées limiteront les résultats.

Des informations contradictoires créeront de l’incertitude.

Avant d’ajouter de l’intelligence artificielle, il faut parfois commencer par :

• nettoyer les données ;
• structurer les documents ;
• supprimer les doublons ;
• identifier les sources fiables ;
• définir les droits d’accès.

L’IA ne corrige pas automatiquement une mauvaise organisation de l’information.

Des réponses avec leurs sources

Pour les systèmes travaillant à partir de documents ou de données internes, nous accordons une importance particulière à la traçabilité.

Lorsqu’une réponse repose sur une source identifiable, l’utilisateur doit pouvoir, autant que possible, retrouver cette source.

Cela permet :

• de vérifier l’information ;
• de comprendre la réponse ;
• de limiter les erreurs ;
• de conserver le contrôle humain.

Limiter les hallucinations

Un modèle d’intelligence artificielle peut produire une réponse plausible mais incorrecte.

Ce risque doit être pris en compte dès la conception.

Selon les usages, nous pouvons mettre en place :

• recherche dans des sources contrôlées ;
• citations des documents ;
• règles de validation ;
• restrictions sur certaines actions ;
• seuils de confiance ;
• contrôle humain ;
• journalisation.

Pour les informations sensibles ou les décisions importantes, l’IA ne doit pas être considérée comme une source infaillible.

Garder l’humain dans la boucle

Tout ne doit pas être automatisé.

Certaines opérations peuvent être exécutées automatiquement.

D’autres doivent seulement être préparées par l’IA.

D’autres encore doivent nécessiter une validation.

Nous distinguons donc :

Assistance

L’IA propose, l’utilisateur décide.

Semi-automatisation

L’IA prépare ou exécute certaines étapes, puis demande une validation.

Automatisation

Le système exécute une opération définie dans un cadre suffisamment maîtrisé.

Cette distinction est essentielle pour concevoir des solutions fiables.

Sécurité et confidentialité

Avant d’envoyer des informations vers un service d’intelligence artificielle, il faut comprendre :

• quelles données sont transmises ;
• où elles sont traitées ;
• combien de temps elles sont conservées ;
• qui peut y accéder ;
• quelles garanties fournit le prestataire.

Ces questions sont particulièrement importantes lorsqu’il s’agit :

• de données personnelles ;
• de documents internes ;
• de données commerciales ;
• d’informations confidentielles.

La conception technique doit tenir compte de ces contraintes.

Maîtriser les coûts

Une solution IA peut générer des coûts variables selon son utilisation.

Nombre de requêtes.

Volume de documents.

Longueur des contenus.

Modèle utilisé.

Fréquence des traitements.

Nous intégrons donc la question économique dès la conception.

Une solution techniquement impressionnante mais trop coûteuse à utiliser n’est pas une bonne solution.

Mesurer l’utilité réelle

Une solution IA doit pouvoir être évaluée.

Par exemple :

• temps gagné ;
• nombre de tâches automatisées ;
• délai de traitement ;
• qualité des réponses ;
• taux de validation ;
• erreurs détectées ;
• coût par opération ;
• satisfaction des utilisateurs.

Ces indicateurs permettent de décider si la solution mérite d’être développée davantage.

Commencer petit

Il n’est généralement pas nécessaire de transformer toute une organisation en une seule fois.

Nous privilégions une approche progressive.

1. Identifier un cas d’usage

Choisir un problème concret.

2. Tester

Créer un prototype ou une première version.

3. Mesurer

Vérifier la qualité et l’utilité.

4. Sécuriser

Définir les règles, les accès et les validations.

5. Intégrer

Connecter la solution au processus réel.

6. Étendre

Ajouter progressivement de nouveaux usages lorsque les résultats le justifient.

Développer plutôt qu’empiler des abonnements

De nombreuses solutions IA sont proposées sous forme de services indépendants.

Elles peuvent être très utiles.

Mais accumuler les outils peut également créer :

• plusieurs abonnements ;
• plusieurs interfaces ;
• des données dispersées ;
• des processus fragmentés ;
• une dépendance à de nombreux prestataires.

Lorsque cela se justifie, nous pouvons développer une intégration adaptée aux outils déjà utilisés.

Une IA au service de votre métier

Notre objectif n’est pas de transformer votre organisation en entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle.

Notre objectif est que la technologie devienne suffisamment bien intégrée pour que l’utilisateur se concentre sur son travail.

La meilleure solution IA est souvent celle que l’on finit par utiliser sans avoir à penser à l’IA.

Notre méthode

1. Comprendre

Identifier le problème métier.

2. Auditer

Étudier les données, outils et contraintes.

3. Prioriser

Sélectionner les usages ayant une valeur réelle.

4. Prototyper

Tester rapidement une première solution.

5. Sécuriser

Définir les règles et validations nécessaires.

6. Intégrer

Connecter la solution aux outils existants.

7. Mesurer

Vérifier les gains obtenus.

8. Améliorer

Faire évoluer la solution à partir des usages réels.

Vous avez une idée d’utilisation de l’intelligence artificielle ?

Assistant interne.

Recherche documentaire.

Analyse de données.

Automatisation.

Agent IA.

Veille.

Moteur de recherche.

Application métier.

Ou simplement une tâche répétitive dont vous aimeriez vous débarrasser.

Nous pouvons commencer par étudier le problème avant de décider si l’intelligence artificielle constitue réellement la bonne solution.