Depuis, « l’IA générative » est sur toutes les lèvres, dans toute la presse et dans tous les évènements grand public. Les éditeurs de grands modèles de langage (LLM), d’OpenAI à Mistral en passant par Meta, Google, Anthropic ou Deepseek, se livrent à une course effrénée à la performance, multipliant les versions et les annonces fracassantes. On nous promet monts et merveilles ou, au contraire, la destruction de millions d’emplois, la révolution chez les cols blancs, voire la fin de l’humanité telle que nous la connaissons.
Force est de constater que l’usage de l’intelligence artificielle s’est diffusé en un temps record dans l’histoire de l’innovation, au point que l’on se sent obligé de préciser que ce billet est certifié « sans IA ajoutée » (mais rédigé à 6 mains bien humaines). Démocratisée, l’IA n’a pas bouleversé pour autant le quotidien professionnel de la plupart d’entre nous. La « révolution » annoncée est peut-être en marche, mais à pas de souris. Les entreprises comme les administrations tardent ou peinent à exploiter le potentiel de l’IA, et nombre d’entre elles laissent dans le même temps leurs collaborateurs en roue libre, sans cadre d’utilisation bien défini pour des outils qui leur sont directement accessibles. (Et on ne va pas vous mentir, chez Aatiko, c’est également un peu le cas…)
Quelques convictions
Nous voulons partager avec vous quelques convictions de départ :
- Parler d’IA, c’est bien. En faire, c’est mieux ;
- Ne pas « s’enflammer » en voulant faire de l’IA pour faire de l’IA ni, au contraire, se laisser tétaniser par la bête ou développer un complexe ;
- Il faut se saisir sérieusement et concrètement du sujet, sans autre objectif que d’en tirer de l’excellence opérationnelle, de favoriser l’innovation, de supprimer les irritants, d’améliorer la qualité de vie au travail, voire d’augmenter et de pérenniser des gains de productivité.
Bref, utiliser l’IA pour ce qu’elle est : un outil à notre service.
Mais par où commencer ?
C’est la question que tout le monde se pose, au départ. Faisons simple. Pour adopter l’IA, il faut :
- La connaître, l’encadrer et se structurer.
- Choisir ce qu’on veut en faire opérationnellement.
- Et se lancer, en sachant se faire aider. Ce sont les trois piliers d’une stratégie gagnante.
1 – Sensibiliser massivement et définir des règles d’usages internes
Sensibiliser et former : il y a aujourd’hui encore beaucoup de méprises et de fantasmes sur l’IA : des entreprises peu scrupuleuses nous font passer des tableurs, des statistiques ou des API pour de l’IA ; pour certains, l’IA est une entité unique et omnisciente, pour ne pas dire une divinité ; pour d’autres, « l’IA, c’est ChatGPT, en gros ». Le but n’est pas de nous transformer en data scientist, mais de ne pas être IA-ignorant. Il s’agit de comprendre que « l’IA » n’existe pas vraiment, mais qu’elle n’est qu’une boîte à outils pour mieux traiter la donnée, et qu’elle n’est ni bonne, ni mauvaise en soi. Comme tout outil, c’est la main qui le tient qui fait l’essentiel. Savoir ce qu’est l’apprentissage automatique, connaître les différentes approches de l’IA, comprendre à quoi peut servir l’IA et ce qu’on ne peut pas faire avec cet outil en l’état de la science, maîtriser les risques associés au déploiement de l’IA… Bref, avoir des points de repère clairs pour partir dans la bonne direction et ne pas se faire rouler dans la farine. D’ailleurs, le règlement européen sur l’IA oblige les organismes qui conçoivent et utilisent des systèmes d’IA à se former. Vous le saviez ?
Encadrer : Qu’on soit pour ou contre un usage de l’IA au sein de son entreprise, une chose est sûre, des collaborateurs l’utiliseront. Et mieux vaut qu’ils le fassent en respectant le code de la route de l’IA. On ne parle pas seulement des obligations légales et des sanctions qui vont avec. Ce dont il est question, avant tout, c’est de vos valeurs et principes éthiques. Et comme toujours en éthique, 50 % du chemin consiste à se poser les bonnes questions : comment mettre l’IA au service de l’humain et pas l’inverse ? suis-je ou est-ce que je risque de devenir trop dépendant de l’IA ? à quel point dois-je faire confiance à la machine ? faut-il être transparent sur l’utilisation de l’IA, en interne ou auprès d’un client, et dans quelle mesure ? comment éviter les biais algorithmiques ? le déploiement de l’IA dans mon entreprise est-il écologiquement soutenable voire bénéfique ? Ces questions fondamentales débouchent rapidement sur des questionnements opérationnels : dans quels cas dois-je m’interdire d’utiliser l’IA ? mes données sont-elles exposées ? faut-il recommander, voire imposer, l’utilisation d’une IA plutôt qu’une autre ? comment responsabiliser l’utilisateur sur les nécessaires contrôles et correctifs des informations produites par l’IA ? Cela fait beaucoup de questions, et le mieux est d’y apporter vos propres réponses, dans une charte ou un code de conduite, plutôt que de demander à ChatGPT.
Structurer : Une gouvernance spécifique du sujet est à mettre en place, intégrant l’ensemble des services – supports et opérationnels – sous la direction d’un sponsor de haut niveau disposant d’une vision transverse. Un projet IA n’est pas qu’un projet SI. C’est un projet métier, un projet RH, un projet juridique, un projet financier, un projet de communication… Un projet d’entreprise, en somme.
2 – Identifier des usages avec les métiers et les prioriser collectivement
L’IA pour faire quoi ? Les champs d’application de l’IA dans les organisations sont innombrables. Potentiellement, elle peut être utilisée pour toutes les fonctions, opérationnelles et supports, en assistance des agents ou pour automatiser des tâches, en back-office ou en interaction directe avec les clients, pour produire des documents (courriers, synthèses, rapports…) ou pour exploiter des images, des textes, des paroles, des sons ou des bases de données…
Après l’acculturation, il est bon de commencer par une phase d’idéation, sans tabou. Maintenant que j’ai compris à quoi l’IA pouvait servir, je suis en mesure de dire à quoi elle peut ME servir. Faites un catalogue de cas d’usage, par activité, par service, par fonction… comme on fait une lettre au Père Noël. Vous n’obtiendrez pas tout, mais vous ne regretterez rien.
Puis vient l’heure des choix, donc des renoncements. Notre conviction est qu’il vaut mieux faire moins (de cas d’usage) mais mieux, plutôt que d’expérimenter tous azimuts. Cette priorisation suppose de définir soigneusement le retour sur investissement : quels bénéfices attendus (sans rêver) ? quels coûts et quels risques (sans cauchemarder) ? Ce « ROI » n’est pas seulement financier, loin de là : il porte sur la qualité de service, sur l’accessibilité du service, sur l’empreinte carbone, sur la souveraineté… Il interroge la maturité de l’organisation, la sensibilité des personnels, l’architecture SI, la gouvernance de la donnée, le cadre juridique… La feuille de route qui en découlera sera la bonne, parce que c’est celle que VOUS aurez choisie. Il n’y a pas de bon ou de mauvais choix dans l’absolu, et ce qui vaut pour une entreprise n’est pas forcément valable pour une autre.
Vous devez ensuite bien cadrer la poignée de cas d’usage que vous aurez retenus et lancer le projet.
3 – Se lancer en sachant se faire aider
Il existe peut-être un produit sur étagère pour répondre à votre besoin. Les « produits IA » ne sont pas encore très nombreux mais ils se développent vite. Inutile, dans ce cas, de réinventer l’eau chaude. Testez-les soigneusement et adoptez-les s’ils donnent satisfaction.
Sinon, c’est un outil sur-mesure qu’il faut développer, en « mode projet ». Il est classique de commencer par une expérimentation, une preuve de concept. L’essentiel est que le « POC » ne fasse pas pschitt. Il faut d’emblée penser l’industrialisation, le passage à l’échelle par l’intégration dans le système d’information, avec une gouvernance de la donnée adaptée.
Dans tous les cas, il ne s’agit pas simplement de déployer un outil une fois pour toutes et passer à autre chose. Il faut annoncer, expliquer, accompagner, superviser et maintenir.
Même si vous vous dotez de ressources pour la transformation numérique, vous aurez besoin de prestataires pour vous épauler, du conseil à la mise en œuvre. Faites le choix de prestataires de confiance, souverains et impliqués dans votre métier et ne cédez pas aux sirènes de ceux qui vous promettent la lune : c’est le meilleur moyen de ne jamais voir le soleil de l’IA se lever.
Notre proposition de valeur
Une approche pluridisciplinaire et de bout-en-bout, alliant l’entrée métiers & stratégique d’Aatiko avec les expertises data & IA de Docaposte.
Aatiko Conseils s’appuie sur sa connaissance fine des métiers des bailleurs sociaux et de leurs enjeux de transformation – opérationnelle, digitale ou managériale, pour 1 / construire avec vous la bonne stratégie IA, en veillant à sa bonne articulation avec votre schéma directeur SI, votre projet stratégique et votre culture d’entreprise ; 2 / identifier les points durs auxquels l’IA pourrait apporter une réponse adaptée (et si non, identifier d’autres réponses pertinentes) ; 3 / qualifier chacun des cas d’usage IA identifié, particulièrement en termes de ROI, pour permettre au CODIR de faire des choix.
Docaposte propose une gamme complète de solutions IA pour en faire un levier de transformation des organisations et d’amélioration du quotidien des collaborateurs et des usagers : des formations, grand public et expert, pour comprendre ; des prestations de conseil, pour faire les bons choix, de l’idéation à l’assistance à maîtrise d’ouvrage sur un projet IA en passant par l’élaboration d’une feuille de route et le cadrage d’un cas d’usage précis ; et enfin, des produits et projets sur-mesure, pour profiter pleinement de la puissance de l’IA, du POC au déploiement industriel et à la maintenance, grâce à nos data scientists et ingénieurs IA et à l’ensemble des savoir-faire applicatifs de Docaposte. Le tout opéré par un acteur 100 % public, qui a fait de l’IA de confiance son credo en se dotant d’un cadre éthique et juridique solide, et qui offre toutes les garanties de souveraineté dont les clients ont besoin, notamment en s’appuyant sur le fournisseur de cloud Numspot et son infrastructure IA qualifiée SecNumCloud.
Selon votre maturité et vos besoins sur le sujet, nous serons ainsi à même de construire avec vous un accompagnement sur-mesure, qu’il soit flash pour sensibiliser vos équipes et poser vos ambitions ou dans la durée, jusqu’au développement / déploiement de solutions opérantes.
