L'Intelligence Artificielle Générative est une priorité majeure pour les dirigeants du monde entier. Selon une étude de l'ISG, 85 % des entreprises prévoient d'investir dans cette technologie au cours des deux prochaines années. Mais malgré l'engouement suscité par cette technologie, l'intégration de l'IA peut se heurter à divers obstacles tels que des coûts élevés, des questions liées à la sécurité et une culture organisationnelle peu encline à l'innovation.

L'ISG soulignait ainsi que les dirigeants incitent les fournisseurs à explorer des cas d'utilisation et des stratégies envisageables au sein des services existants, afin de créer une véritable valeur opérationnelle.

Utiliser l’IA de manière ciblée pour renforcer les résultats d’opération déjà existantes peut permettre de faciliter l'adoption de nouveaux cas plus complexes. Cela encourage l'adhésion, résout des défis réels et atténue les préoccupations concernant la rentabilité, la précision et l'éthique. Les chefs d'entreprise devraient envisager d'adopter l'IA pour créer de la valeur pour leurs employés et leurs clients en optimisant l'utilisation des données et en renforçant la transparence.  

Accroître la transparence

Les régulateurs et le scepticisme public suite à des incidents comme celui de Google Gemini renforcent les exigences de transparence et d'explicabilité de l'IA en entreprise. Si une organisation intègre ou prévoit d'intégrer l'IA dans ses processus, il faut s’attendre à des questions de la part des clients sur l'utilisation de leurs données et la création de valeur. En utilisant des modèles d'IA spécialisés, les dirigeants peuvent expliquer de manière plus efficace et précise comment les données clients sont utilisées pour créer de la valeur.

De plus, l'année à venir devrait être marquée par un impact significatif de l’IA Act sur les entreprises qui opèrent en Europe. Les leaders de l'innovation doivent agir de manière proactive pour rester en conformité avec ces nouvelles réglementations qui se développent un peu partout dans le monde. L'utilisation de petits modèles de langage, spécialement conçus pour cela, permet de réduire le risque de non-conformité, car les organisations n’auront pas besoin de collecter plus de données que nécessaire.

Tirer davantage de valeur des données de l'entreprise

Pour de nombreuses entreprises, la valeur des données critiques et des informations exploitables peut être compromise par le volume important de documents numériques et papier essentiels à leurs processus de base. Assigner à un collaborateur la tâche de passer au crible des téraoctets de documents à la recherche d'informations est une mauvaise utilisation des ressources qui aura un impact négatif sur la productivité, l'efficacité et l'expérience globale.

Cependant, l'utilisation d'un modèle d'IA générative à grande échelle est limitée, car les LLM sont vulnérables aux inefficacités et aux hallucinations résultant des énormes réserves de données qu'ils analysent. L'emploi de modèles de langage de petite taille permet aux entreprises de libérer et d'exploiter efficacement des données précieuses avec une grande précision. Des outils d'IA spécialisés, comme le traitement intelligent des documents (IDP), peuvent être entraînés progressivement à traiter un type de document spécifique, même lorsque le format, la mise en page, la taille ou la langue varient.

Elle se révèle d'une grande efficacité dans des domaines où les documents sont abondants, tels que la comptabilité fournisseurs, le transport et la logistique. Une fois entraînée, l'IA spécialisée peut fournir un traitement direct et efficace en identifiant rapidement et précisément les informations essentielles des documents, avec peu de supervision humaine requise. Cela permet de rationaliser les processus et d'accélérer la création de valeur.  

Utiliser l'IA à des fins ciblées

Le manque d'efficacité dans la mise en place de l’IA pour l'automatisation intelligente est souvent le résultat d'objectifs ou de stratégies d'innovation flous. Les dirigeants doivent éviter de reproduire les erreurs du passé, telles que celles qui ont été constatées de 2020 à 2021, lorsque la Robotic Proces Automation était considérée comme la solution ultime. Il ne suffit pas que les outils soient spécialisés dans certains domaines.

En tant que dirigeant, il est crucial d'avoir une compréhension approfondie des défis que représentent les processus et les flux de travail de votre organisation, ainsi que de savoir où l'IA peut être intégrée pour identifier les opportunités d'automatisation. Cela permettra d'améliorer les performances des collaborateurs et d'offrir de meilleures expériences client.

Par Ulf Persson, CEO of ABBYY Group, Board Director