Embauché il y a 2 ans pour digitaliser les process, Alexandre Aubry raconte tous les changements que cela a induit : transformation de l'organisation, de l'infrastructure matérielle et réseau, ouverture et décommissionnement progressif de l'ERP Cobol...
Nous avons assisté à la conférence client de l'entreprise Orange à Agile en Seine. Cet article vous propose de découvrir comment l'IA Gen devient déjà un atout incontournable chez certains clients.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
Les usages principaux de l’IA Générative peuvent être organisés autour de 2 grandes catégories : la recherche et la création de contenus. Partant de là, prétendre pouvoir lister les cas d’usage les plus pertinents pour les entreprises en 2024 relève de l’oracle tant l’horizon semble ouvert et tant la “bonne” utilisation d’une technologie repose sur les priorités stratégiques de l’entreprise. On peut néanmoins noter que la tendance est plutôt aux usages internes, moins risqués, maximisant plutôt les gains de productivité (assistants généralistes, assistants verticaux, assistants de programmation, générateur de contenu pour le marketing, la communication, les centres de relation client).
Les capacités en entreprise pour répondre aux besoins sont limités, nous observons donc plutôt un besoin de gouverner ces usages avec deux questions centrales : comment organiser leur collecte et surtout comment prioriser parmi ce champ des possibles ? L’application des principes du Product Management, avec l’ajout de quelques spécificités, répond à ces questions.
S’il ne fallait choisir qu’un usage pour 2024, celui de l’assistant généraliste pour les collaborateurs semble le plus intéressant. Il permet de lever des freins de productivité pour de nombreuses fonctions et il peut surtout servir de première marche pour construire un socle technologique, des compétences et collecter les besoins des collaborateurs par l’usage concret qui en est fait. Cela permettra par la suite de verticaliser des besoins à travers des assistants spécialisés par exemple. C’est le chemin que plusieurs de nos clients ont entrepris en 2023.
En premier lieu, il est absolument nécessaire de valider la réponse à un besoin et de vérifier l’adéquation des hypothèses de gain avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. Cette première étape doit également d’ores et déjà inclure une vérification de la conformité de la finalité de l’usage au regard de la réglementation, à savoir l’AI Act.
Un facteur de risque peut aussi être appliqué en fonction de l’acceptabilité d’une réponse fausse produite par le système. C’est notamment pour cette raison que les systèmes d’IA générative mis directement à disposition des clients seront rarement priorisés en 2024, au profit d’usages tournés vers l’interne avec des hypothèses de gain de productivité.
La complexité doit être mesurée, avec quelques spécificités dont il faut tenir compte : l’accessibilité de la donnée, la maturité des briques technologiques en jeu, le degré de sécurité attendu.
Un framework tel que RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) adapté à l’IA Générative peut s’avérer un outil de gouvernance très efficace.
Aude Calais
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Agile en Seine 2024 s'annonce comme une opportunité unique pour nos dirigeants de s'immerger dans les dernières avancées en matière d'agilité, de data et d'IA. Nous participerons à cet événement pour recueillir et partager des insights stratégiques.
Matrice Impact vs Effort, Méthode MoSCoW, Scorings RICE & ICE vous aideront à évaluer et prioriser vos projets de data science, pour maximiser les chances d'un résultat satisfaisant - et aligné avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
