Hesham Khalafallah
Dans mon article précédent, j’ai souligné l’importance de faire passer l’IA des recommandations à la pratique, en partant d’un vrai problème et d’une petite application. La question naturelle m’est alors venue de plusieurs responsables : « D’accord, mais par quoi commencer exactement ? »
Voici cinq points de départ concrets qui conviennent, selon moi, à la plupart des organisations, des universités et centres de formation aux entreprises et aux administrations. Pour chacun : le problème qu’il résout, ce qu’il exige et la manière d’en mesurer les résultats.
1. Répondre aux demandes répétitives
Le problème : une grande partie du temps des collaborateurs est consacrée chaque jour aux mêmes questions : horaires, procédures, frais et documents requis.
La solution : un assistant intelligent entraîné sur les guides et les FAQ de l’organisation, qui répond aux usagers ou aux collaborateurs à toute heure et transmet les cas complexes à la personne compétente.
Comment mesurer le résultat : le nombre de demandes traitées sans intervention humaine, le délai de réponse et la satisfaction des usagers.
2. Résumer et examiner les documents
Le problème : rapports volumineux, procès-verbaux de réunions, contrats et courriers demandent des heures de lecture pour en extraire l’essentiel.
La solution : des outils qui résument les documents, en extraient les points clés, les décisions et les échéances, et signalent ce qui doit être vérifié, la validation finale restant au spécialiste.
Comment mesurer le résultat : le temps nécessaire à l’examen avant et après la mise en place.
3. Préparer contenus et courriers en plusieurs langues
Le problème : les organisations qui s’adressent à un public multilingue consacrent beaucoup de temps et d’efforts à rédiger et traduire lettres, annonces et documents de présentation.
La solution : recourir à l’IA générative pour préparer les premières versions et les traduire, puis les faire relire et valider par l’équipe. J’ai moi-même utilisé cette méthode pour produire des contenus en arabe, en anglais et en français.
Comment mesurer le résultat : le temps de préparation de chaque contenu et le nombre de contenus produits par mois.
4. Analyser les données et préparer les rapports périodiques
Le problème : les rapports mensuels et trimestriels sont compilés à la main à partir de tableaux dispersés ; ils prennent du temps, arrivent en retard et contiennent parfois des erreurs.
La solution : des outils qui rassemblent et analysent les données, dégagent indicateurs et tendances et rédigent une première version du rapport ; l’équipe peut alors se consacrer à l’interprétation des résultats et à la décision plutôt qu’à la compilation des chiffres.
Comment mesurer le résultat : le temps de préparation du rapport, l’exactitude des données et la rapidité avec laquelle les indicateurs parviennent à la direction.
5. Rechercher dans la réglementation, les procédures et les connaissances internes
Le problème : le nouveau collaborateur, et parfois même l’ancien, passe beaucoup de temps à chercher un règlement, une procédure ou une décision antérieure, ou dépend des réponses de ses collègues.
La solution : un assistant de recherche intelligent fondé sur les documents de l’organisation elle-même, qui répond à la question et indique la source de la réponse. C’est précisément l’idée sur laquelle nous avons bâti la plateforme Judicia AI dans le domaine juridique : rechercher dans la réglementation avec précision et rapidité, en renvoyant à la source.
Comment mesurer le résultat : le temps nécessaire pour trouver l’information, et la diminution des erreurs liées à des informations obsolètes.
Avant de choisir : trois règles
• Commencez par un seul cas d’usage, appliquez-le dans un seul service, puis étendez-le une fois les résultats confirmés.
• Protégez vos données : définissez clairement ce qui peut être saisi dans les outils d’IA et ce qui ne peut pas l’être, en particulier les données personnelles et confidentielles.
• Gardez l’humain dans la boucle : l’IA accélère le travail, mais la décision et la validation finale restent au spécialiste, car ces outils peuvent se tromper avec une assurance totale.
Conclusion
Une organisation n’a pas besoin d’un projet gigantesque pour entamer son parcours avec l’IA : il lui faut un cas d’usage clair et un résultat mesurable en quelques semaines. Chacun de ces cinq cas peut constituer ce point de départ.
Si vous souhaitez identifier avec moi le cas d’usage le plus adapté à votre organisation et établir un plan de mise en œuvre réaliste, je serai heureux d’échanger avec vous.
