Conseil en IA & automatisation

Si l'expression « intelligence artificielle » évoque pour vous des robots et de la science-fiction, cette page est faite pour vous. Voici ce que l'IA et l'automatisation signifient réellement pour une entreprise en activité, sans jargon et sans argumentaire commercial.

Ce que ces deux mots signifient réellement

L'automatisation consiste à apprendre à un ordinateur à exécuter une tâche répétitive de la même manière à chaque fois. Cela n'a rien de sophistiqué, et c'est précisément l'intérêt. Si quelqu'un dans votre bureau recopie des chiffres d'un e-mail vers un tableur quarante fois par jour, l'automatisation est ce qui effectue cette recopie à sa place.

L'intelligence artificielle est un logiciel qui reconnaît des schémas et porte un jugement, au lieu de suivre une liste d'instructions figées. La différence compte. L'automatisation suit les règles que vous lui donnez ; l'IA tranche. L'automatisation peut classer chaque facture dans un dossier. L'IA peut lire la facture, déterminer de quel fournisseur elle provient et à quoi elle correspond, même dans une mise en page qu'elle n'a jamais vue.

Vous n'avez pas besoin de comprendre leur fonctionnement interne, pas plus qu'il ne faut comprendre un moteur diesel pour diriger une entreprise de livraison. Ce qu'il faut savoir, c'est pour quelles tâches ils sont réellement bons, et pour lesquelles ils ne le sont pas.

À quoi cela ressemble dans une entreprise réelle

Prenons une entreprise de distribution à Casablanca qui reçoit environ deux cents commandes par jour, par WhatsApp, par e-mail et par téléphone. Quelqu'un les ressaisit une à une dans le système de stock. Cela prend près de trois heures par jour, des erreurs se glissent dans les périodes chargées, et quand cette personne est en congé, les commandes s'accumulent.

L'automatisation prend en charge la partie simple : elle lit les commandes entrantes et les saisit. L'IA s'occupe de la partie désordonnée, qui est en pratique la plus importante. Le client qui écrit « comme d'habitude, mais en double cette fois » est compris, parce que le système reconnaît le client, consulte ce que « comme d'habitude » a signifié pour lui au cours de l'année écoulée, et signale la commande pour confirmation humaine plutôt que de deviner en silence.

Le résultat n'est pas de passer de trois heures à zéro, mais de trois heures à une vingtaine de minutes de vérification. Et la personne qui ressaisissait ne perd pas son emploi : elle cesse de ressaisir et commence à relancer les livraisons en retard qui coûtaient de l'argent à l'entreprise. C'est la version honnête de ce que fait cette technologie : elle supprime la partie ennuyeuse d'un poste, pas le poste lui-même.

Comment nous travaillerions avec vous

Nous commençons par vos problèmes, pas par la technologie. Le premier entretien porte sur l'endroit où passe le temps, sur les points où surviennent les erreurs, et sur ce qui retient vos équipes au bureau après dix-huit heures. Aucun logiciel n'est évoqué.

Ensuite, nous cherchons des tâches d'une forme précise : répétitives, en volume important, essentiellement régies par des règles, et où une erreur est agaçante plutôt que catastrophique. Ce sont les points de départ sûrs. Nous évitons délibérément de commencer par ce dont une erreur vous coûterait un client ou constituerait un manquement réglementaire.

Puis nous testons à petite échelle : un seul processus, quelques semaines, avec une mesure avant/après pour que vous puissiez juger si l'opération a été rentable. Si ce n'est pas le cas, nous le disons et nous arrêtons. Ce n'est qu'une fois la valeur démontrée que nous élargissons.

Ce qui change pour vous

• Vos équipes passent moins de temps à ressaisir et recopier
• Les clients obtiennent une réponse en quelques minutes plutôt que le lendemain matin
• Moins d'erreurs, car la même étape est exécutée de la même manière à chaque fois
• L'information qui vivait dans la boîte mail d'une seule personne devient accessible
• Les décisions se prennent sur des chiffres fiables, et non sur une estimation

Les mots que vous entendrez, décodés

IA générative

Logiciel qui rédige ou produit du contenu, dont ChatGPT est l'exemple le plus connu. Utile pour un premier jet ; à ne pas prendre pour une réponse définitive.

Apprentissage automatique

La façon dont un logiciel s'améliore en étudiant des exemples au lieu de recevoir des règles. Montrez-lui dix mille factures et il apprend à quoi ressemble une facture.

Automatisation des flux

Une chaîne d'étapes qui se déroule seule dès qu'un événement la déclenche, par exemple l'arrivée d'une commande.

Copilote ou assistant

IA conçue pour aider une personne à travailler plus vite, et non pour faire le travail à sa place.

Modèle

La partie entraînée qui effectue la reconnaissance. Quand on dit « le modèle s'est trompé », c'est de cela qu'il s'agit.

Données d'entraînement

Les exemples à partir desquels le logiciel a appris. De mauvais exemples donnent de mauvais résultats, ce qui compte davantage que la plupart des fournisseurs ne l'admettent.