Intelligence artificielle sérielle et générative

La vague d'enthousiasme pour l'IA générative est gigantesque. Peu de technologies électrisent actuellement les entreprises autant que la possibilité de créer des contenus et des solutions créatifs grâce à l'IA. Les dirigeants reconnaissent l'énorme potentiel d'amélioration de l'efficacité dans des domaines jusqu'ici difficilement automatisables. Mais entre la vision et la réalité, il y a un fossé : Dans la pratique, l'IA générative est encore peu répandue.

À quoi cela est-il dû ? Notre expérience acquise au cours de nombreux projets avec des groupes du DAX et des entreprises de taille moyenne montre que beaucoup d'entreprises craignent la charge de travail élevée et la complexité qu'elles perçoivent comme étant liées aux projets d'IA. Elles manquent de cas d'utilisation concrets et rapidement réalisables, qui fournissent une valeur commerciale clairement définie. 

Dans nos projets, nous avons appris qu'une approche agile et progressive est la clé du succès. Au lieu de nous disperser dans de grands projets complexes, nous misons sur des cas d'application concrets et rapidement réalisables. En se concentrant ainsi sur les "quick wins" de l'IA, il est possible d'obtenir des améliorations tangibles à un coût raisonnable - et de développer ainsi progressivement une stratégie globale d'IA.

Complexité et manque d'experts

Malgré l'énorme potentiel de l'IA générative, de nombreuses entreprises ont du mal à utiliser cette technologie de manière rentable. L'un des principaux obstacles est la complexité de la matière. Sans une compréhension approfondie, il est difficile d'identifier des cas d'application judicieux et d'évaluer les possibilités de manière réaliste. De nombreux décideurs considèrent à tort l'IA comme immature et sous-estiment le degré de maturité des systèmes actuels. Pourtant, des solutions sont disponibles depuis longtemps pour la plupart des problèmes courants liés à l'IA.

Le manque d'experts en IA vient encore compliquer la situation. Peu d'entreprises disposent d'équipes dédiées à l'implémentation de l'IA générative. Pourtant, ces connaissances sont essentielles pour utiliser la technologie de manière stratégique et l'adapter aux exigences spécifiques de l'entreprise. Les progrès rapides de la technologie mettent en outre les entreprises au défi de maintenir leur expertise à jour en permanence.

En raison de ces obstacles, la réticence de nombreuses organisations est compréhensible. Mais cela ne doit pas être une raison pour repousser le thème de l'IA aux calendes grecques. Car celui qui trouve maintenant des solutions pragmatiques s'assure des avantages concurrentiels décisifs.

Des cas d'utilisation plutôt qu'une stratégie

Notre expérience le montre : de nombreuses entreprises discutent encore du thème de l'IA générative de manière très abstraite. Il manque des cas d'application concrets et proches de la pratique. Certes, la plupart des entreprises connaissent leurs points noirs - mais peu savent que nombre d'entre eux pourraient être résolus par l'IA.

Pour combler cette lacune, nous avons développé des modules d'IA standardisés pour un grand nombre de cas d'utilisation récurrents. Ceux-ci sont immédiatement prêts à l'emploi et s'intègrent sans grand effort dans les environnements informatiques existants. Nous nous concentrons sur des solutions robustes et rapidement réalisables avec une valeur ajoutée clairement définie. Pas de visions abstraites de l'avenir, mais des outils concrets qui apportent des améliorations mesurables, et ce dans des délais et des budgets raisonnables. Pour ce faire, nous misons de manière ciblée sur des cas d'application résilients et commençons par de petits projets pilotes à bas seuil. Ceux-ci sont évalués selon des critères clairement définis et, en cas de succès, sont rapidement mis à l'échelle. Nous nous assurons ainsi que l'activité commerciale n'est pas mise en péril et que seuls les concepts qui ont fait leurs preuves sont utilisés à plus grande échelle.

Cas d'utilisation de l'IA

Voici trois exemples pratiques de points noirs fréquemment rencontrés et comment nous pouvons créer une valeur ajoutée mesurable grâce à l'IA.

• Gestion intelligente des tests : créer des cas de test manuellement est complexe, coûteux et nécessite beaucoup de savoir-faire. En collaboration avec un groupe DAX, nous avons développé une solution basée sur l'IA qui, sur la base des processus et des données de base, génère automatiquement une multitude de cas de test pour les scénarios les plus divers. La sortie dans des formats courants ou le transfert vers l'automatisation des tests sont inclus. Le résultat : une réduction significative des efforts et une augmentation de la couverture et de la vitesse des tests.

• Création automatisée de documentation : nous automatisons la création et la maintenance de la documentation, qui prennent beaucoup de temps et sont sources d'erreurs. Les déroulements de processus et les données pertinentes sont saisis et notre module d'intelligence artificielle génère à partir de là des documents uniformes et toujours actuels. Cela permet d'économiser de précieuses ressources tout en garantissant un standard de qualité cohérent.

• Saisie des commandes assistée par l'IA : saisir manuellement les commandes à partir de différentes sources coûte du temps et de l'argent, mais c'est une pratique courante, surtout dans les PME. Nous pouvons automatiser entièrement et intelligemment ce processus : Notre module d'intelligence artificielle traite les commandes entrantes à partir d'e-mails, de documents ou de conversations téléphoniques, extrait toutes les informations pertinentes, crée les opérations appropriées de manière autonome et, si nécessaire, demande même les données manquantes par e-mail. Les processus de saisie sont ainsi massivement accélérés et rationalisés, et les ressources engagées sont libérées pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

La création automatisée de documentation, la gestion intelligente des tests et la saisie des commandes assistée par l'IA ne sont que trois exemples de ces solutions clés en main. Dans tous ces cas, l'IA s'adresse de manière ciblée aux processus inefficaces et sujets aux erreurs, qui étaient jusqu'à présent difficiles à automatiser. Il en résulte des gains d'efficacité massifs, des économies de coûts et des améliorations de la qualité - avec un effort de mise en œuvre et des risques minimes.

L'automatisation assistée par l'IA de ces cas d'utilisation concrets permet une création de valeur rapide avec un investissement raisonnable et de faibles barrières à l'entrée. Les entreprises peuvent ainsi exploiter progressivement le potentiel de l'IA générative sans devoir lancer directement un grand projet complexe. D'ailleurs, ces cas d'utilisation et bien d'autres sont intégrés dans notre plateforme globale ProcessBridge. L'association des différentes applications d'IA crée de précieuses synergies : les connaissances sur les processus issues de la documentation sont intégrées dans la création de cas-test, les connaissances issues de la saisie des commandes optimisent le traitement des documents. Il en résulte une base de connaissances centrale qui s'accroît avec chaque cas d'utilisation et qui augmente continuellement la valeur ajoutée de la plateforme.

Collaboration et agilité

De nombreux projets d'IA menés avec des entreprises de tailles et de secteurs très divers ont permis de dégager quelques facteurs de réussite essentiels. Start small, scale fast : commencez par un projet pilote d'IA de taille raisonnable en étroite collaboration avec des experts techniques et des spécialistes de l'IA. Après une validation réussie, la solution peut être rapidement déployée et mise à l'échelle dans d'autres domaines ; procédure agile et itérative : Les longs cycles de développement sans feedback ne sont pas la bonne approche. Au lieu de cela, les méthodes agiles ont fait leurs preuves : Les solutions sont développées de manière incrémentielle dans des sprints courts, validées en continu et adaptées en fonction des connaissances acquises. Les coûts et les risques restent ainsi maîtrisés ; une gestion réaliste des attentes : les projets d'IA ont besoin d'un temps de démarrage. Il s'écoule souvent quelques semaines avant que les modèles atteignent leur pleine capacité et que les nouveaux processus s'installent. Cette phase d'introduction doit être prévue dès le début afin d'éviter toute frustration.

Cette approche pragmatique permet de contourner de nombreux obstacles typiques des projets d'IA. Bien sûr, il n'y a pas de garantie de succès - mais les chances sont bonnes d'obtenir rapidement des progrès concrets et de développer ainsi, petit à petit, une stratégie d'IA solide.

Petits pas, grande transformation

Le potentiel de l'IA générative est énorme, mais de nombreuses entreprises ont du mal à l'exploiter. Les obstacles semblent trop importants et il est trop risqué de se lancer dans des projets phares complexes. Pourtant, la clé du succès réside dans des quick wins pragmatiques : des solutions d'IA de taille raisonnable qui s'adressent de manière ciblée aux problèmes quotidiens et y apportent rapidement des améliorations concrètes. De tels projets permettent de construire petit à petit une stratégie d'IA viable qui s'oriente vers les besoins réels de l'entreprise. Au lieu de se perdre dans des visions d'avenir abstraites, on crée des faits et on génère des valeurs mesurables. Les modules d'IA clés en main sont un point de départ idéal pour cela : ils sont rapidement opérationnels, ont été testés dans la pratique et sont adaptés à des cas d'utilisation concrets.

Notre appel aux décideurs est donc le suivant : n'ayez pas peur de faire le premier pas, même s'il semble petit. Car il peut être le début d'une grande transformation. Avec un effort raisonnable, il est possible d'acquérir une expérience précieuse qui posera la première pierre d'une organisation d'avenir basée sur l'IA. Le chemin peut être long, mais il commence par une initiative pragmatique. Et les chances sont bonnes d'obtenir des résultats tangibles dès les premiers mètres.

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