Cas d’utilisation de l’IA générative pour les entreprises, ou comment franchir une nouvelle frontière
On sait depuis longtemps que l’adoption des outils d’IA existants fait gagner du temps et hausse la rentabilité en automatisant les tâches répétitives. Mais voilà : la création d’outils tels que ChatGPT, dont la technologie sous-jacente est l’IA générative, ouvre une nouvelle ère et un nouveau champ de possibilités.
« L’IA générative et les outils comme ChatGPT offrent aux entreprises la possibilité de réduire ou d’éliminer les tâches répétitives qui font perdre du temps et minent le moral des troupes, commente Joyce Mullen, présidente et chef de la direction d’Insight. Cela nous libérera — j’insiste : nous libérera — du temps que nous pourrions investir dans des tâches qui stimulent l’innovation. »
Voyant les transformations en cours, les architectes d’Insight ont commencé à développer des cas d’utilisation pour l’IA générative. En exploitant l’API de ChatGPT, nos experts ont rapidement créé une instance à usage interne baptisée InsightGPT. Depuis qu’elles ont chargé cet outil avec des données internes, nos équipes en explorent les usages à venir. Elles produisent des rapports, s’informent mutuellement sur leurs capacités respectives, effectuent des essais d’application, et ainsi de suite. En un mot, elles s’informent et s’inspirent les unes les autres par l’entremise de leurs communications.
En tant que rédactrice, j’ai moi-même utilisé InsightGPT pour m’aider à trouver des idées de blogue et des mots clés pour optimiser le référencement naturel de mes publications. Cet outil m’a aussi aidé à produire avec mes notes désordonnées des textes lisibles et publiables. La rationalisation de plusieurs tâches parfois fastidieuses me permet de me concentrer sur des projets en cours ou à venir et, ainsi, d’alléger la charge de travail d’autres équipes.
Même si son usage est simple, l’IA générative fait plus que résoudre des problèmes immédiats et générer des gains rapides, explique Mme Mullen. Je suis parfaitement d’accord avec elle. Les compétences et l’engagement humains resteront toujours nécessaires. Ils montrent que nous pouvons et devons bonifier l’IA par une pensée novatrice qui produira des résultats probants.
à la clientèle jusqu’aux rôles plus techniques comme le développement de logiciels — présente d’énormes avantages, selon Mme Mullen.
« Si une entreprise a un budget strict et accuse un important retard dans tout type d’amélioration, peu importe que ce retard vise les systèmes TI internes ou le service à la clientèle, cette même entreprise pourra surmonter ces obstacles et atteindre ses objectifs rapidement en utilisant l’IA générative », ajoute Joyce Mullen.
Les dirigeants et dirigeantes d’Insight ne sont pas les seuls à être enthousiasmés par l’IA générative.
Insight a récemment commandé à The Harris Poll un sondage auprès de la direction et de la haute direction d’une entreprise de plus de 1 000 employés. Les personnes sondées devaient indiquer si, dans un avenir prévisible, leur entreprise adopterait la technologie de l’IA générative et quel effet elle pourrait avoir sur leur entreprise. Les résultats sont les suivants :
81 % des répondants et répondantes ont déclaré que leur entreprise avait déjà établi ou travaillait à la mise en œuvre d’une politique relative à l’utilisation de l’IA générative ;
72 % prévoyaient adopter l’IA générative au cours des trois prochaines années pour améliorer la productivité de l’effectif ;
90 % estimaient qu’un large éventail de fonctions — de l’analyse de données jusqu’au développement de logiciels, en passant par les opérations financières et de communications — seraient soutenues par l’IA générative.
Ces résultats indiquent bien l’effet qu’a et aura de cette technologie sur la main-d’œuvre et sur les entreprises en général.
Mais une question demeure : comment une entreprise adopte-t-elle et déploie-t-elle cette technologie de manière sûre et efficace?
« Si une entreprise a un budget strict et accuse un important retard dans tout type d’amélioration — systèmes TI internes ou service à la clientèle —, elle peut remédier à la situation et atteindre ses objectifs beaucoup plus rapidement qu’autrement en utilisant l’IA générative. »
L’IA générative est devenue populaire à l’automne 2022 après le lancement de ChatGPT par OpenAI. (ChatGPT est le nom court qui désigne Chat Generative Pre-Trained Transformer [transformateur génératif préentraîné].) Depuis lors, Google et Microsoft ont lancé des applications d’IA générative, soient Bard et Bing Chat, respectivement.
Le point commun de ces outils est qu’ils utilisent l’IA générative, une forme d’intelligence artificielle qui recueille des informations pour produire du neuf, de la même manière que des personnes en chair et en os peuvent créer un contenu nouveau à partir de ce que récoltent leurs semblables. Ces résultats peuvent prendre la forme de textes, d’images, de graphiques et d’à peu près tout ce qui se trouve entre les trois. En termes simples, l’IA générative utilise de grandes quantités de données pour créer un contenu unique.
Cela contraste avec les outils d’IA traditionnels tels que l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, où des textes et des réponses prédéfinis sont utilisés comme sorties. L’outil de clavardage d’un site Web ordinaire utilise ces anciennes formes d’IA.
L’IA générative, en revanche, produits des résultats uniques qui émanent d’un modèle de langage étendu (LLM), un réseau de texte dit neuronal et non étiqueté dont un assemblage machine permet des comprendre la définition du texte et des phrases recueillis au départ.
Par exemple, ChatGPT recueille vos données ou vos instructions, les traite et en comprend le sens. Il produit ensuite un résultat basé sur ce que vous demandez. Tout cela se fait en quelques secondes. Il existe de nombreux résultats possibles, certains des plus invraisemblables — comme demander à ChatGPT d’écrire une courte histoire sur une fleur qui se rend dans un café —, et certains autres très « professionnels », comme la rédaction d’un article de blogue sur votre entreprise ou celle du code d’une de vos applications.
La technologie de l’IA est aujourd’hui si perfectionnée que les chercheurs de Microsoft pensent qu’elle montre des signes de raisonnement humain1. Dans tous les cas, OpenAI espère que sa technologie servira de tremplin pour créer une IA générale, c’est-à-dire une IA aussi intelligente que l’être humain2.
Il peut être tentant de se lancer à corps perdu dans l’IA générative. Mais pour garantir leur succès, les entreprises doivent être prudentes dans leur adoption de cette technologie.
Les experts de toutes les industries se posent de nombreuses questions sur les enjeux de protection de la vie privée liés à l’usage de l’IA générative et de ChatGPT. Quoi penser, par exemple, du fait que ce type d’outil puisse accéder à d’immenses quantités de données d’entreprise et de données personnelles?
Les possibilités d’utilisation abusive sont nombreuses. Elles comprennent le plagiat, la mauvaise gestion des renseignements confidentiels, un usage douteux de la propriété intellectuelle et, pour finir, la fraude.
L’inquiétude est telle que la Federal Trade Commission a récemment émis un avertissement quant à l’utilisation malveillante de ces outils, l’Italie allant même jusqu’à interdire l’usage de ChatGPT.
Ensuite, il y a les préoccupations habituelles des entreprises concernant l’adoption de toute nouvelle technologie. Quelle technologie doit d’abord être mise en place? Quelles seront les parties prenantes? Et comment faire en sorte que l’utilisateur final et ses collègues utilisent la technologie de la manière efficace choisie?
Bien sûr, il n’existe pas de méthode unique. Sachant cela, l’équipe d’Insight a acquis une vaste expertise dans l’adoption efficace de l’IA générative.
Alors que l’IA générative commençait à faire parler d’elle, de nombreuses personnes chez Insight, dont Jason Rader, vice-président et chef de la direction de la sécurité des TI, étaient à la fois stupéfaites et préoccupées par l’émergence rapide de cette technologie. Des histoires d’abus ont rapidement fait la Une de journaux où l’on relatait de nombreux cas d’entreprises et de particuliers qui livraient de l’information confidentielle à la version publique de ChatGPT.
« Livrer des données privées à un robot sans maître annonce un désastre, mais interdire totalement à ses collègues l’accès à ces mêmes données n’est pas la bonne solution non plus », plaide M. Rader.
La version publique de ChatGPT utilise toutes les informations qu’on lui fournit pour améliorer ses performances. Cela veut dire que vos renseignements et données privés ne sont pas vraiment… privés.
Bien que vous puissiez désactiver ce paramètre de partage, il existe un meilleur moyen de limiter l’usage de la version publique ChatGPT par vos équipes. Une version interne de ChatGPT vous permet de contrôler vos données. C’est la voie qu’a suivie Insight en créant InsightGPT. Ces versions sont connectées à une instance en nuage à l’aide d’une API.
« Nous pensons que les versions privées de cette technologie, hébergées dans le nuage Microsoft Azure et soutenues par nos incroyables équipes TI, sont les bonnes solutions pour Insight et ses clients, explique Suma Nallapati, chef de la direction des TI d’Insight. Cela nous permet de continuer d’accorder la priorité à la sécurité et à la protection de la vie privée de nos équipes et de nos clients. »
En utilisant une instance privée de l’outil, une entreprise peut vite atténuer les problèmes de confidentialité et de sécurité, tout en ouvrant la porte à l’innovation. Votre propre entreprise peut aujourd’hui utiliser les informations de base à partir desquelles un outil comme ChatGPT est construit, à savoir un vaste ensemble de données puisées dans Internet. À cela, il vous suffit d’ajouter des données privées de votre entreprise, qui resteront en sécurité dans les systèmes TI internes que vous contrôlez.
Mais bien sûr, si de nombreux risques sont ainsi contrés, il ne suffit pas de brancher l’API à votre système. Ce serait trop peu.
« Les gens peuvent encore utiliser l’IA générative chez eux au moyen d’un compte privé, enchaîne M. Rader. C’est pourquoi nous avons créé quelque chose de similaire à une politique de médias sociaux à l’ancienne. Nous pouvons maintenant expérimenter des tas de choses en toute sécurité, en commençant à petite échelle et en progressant à partir de là. Des équipes de toute notre entreprise trouvent ainsi de nouvelles manières — fort nombreuses — de vous faire gagner du temps, qu’il s’agisse de communications entre collègues ou de production de rapports. »
Une fois votre politique d’utilisation et votre stratégie d’adoption définies, vous devrez évaluer votre écosystème TI et déterminer s’il peut ou non prendre en charge l’IA générative.
« Vous devrez d’abord nettoyer votre arrière-cour, préparer vos données en évaluant si ensemble, elles peuvent soutenir votre modèle d’IA générative », explique Dan Kronstal, premier architecte des solutions chez Insight Canada.
M. Kronstal compare ces étapes à la mise en ordre de vos « fondamentaux », ce qui implique la maturité d’un nuage où votre infrastructure, votre sécurité, vos réseaux et votre gouvernance sont bien établis. Vous devriez également transférer les services de votre plateforme vers ce nuage. En un mot, vos TI devraient être « natives du nuage ».
M. Kronstal ajoute que si vous administrez et faites tourner un environnement d’infrastructure efficace, la valeur de l’IA générative s’invitera naturellement dans votre système.
Une fois le ménage fait, il sera temps de passer à l’adoption et à l’utilisation de l’IA par vos équipes. À ce moment, un déploiement progressif dans l’ensemble de l’entreprise sera la voie à privilégier. Dans tous les cas, ne perdez jamais de vue les données auxquelles l’outil a accès, non plus que les utilisateurs finaux qui y recourent.
M. Kronstal note que lors de l’intégration d’un outil comme ChatGPT à Microsoft Azure, divers groupes de sécurité peuvent coexister et que vous pouvez conserver les garde-fous existants, ce qui simplifie la gestion contextuelle des données.
« Tant et aussi longtemps que vos politiques de sécurité maintiennent le bon niveau d’accès, vous pouvez soutenir l’innovation avec cet outil », indique M. Kronstal.
Insight a récemment lancé InsightGPT, que vous pouvez utiliser à l’échelle de l’entreprise. Pour commencer, ouvrez simplement Microsoft Teams et vous obtiendrez sur-le-champ des résultats utiles fondés sur nos données détaillées.
L’enthousiasme suscité par cette technologie se traduit rapidement par des résultats tangibles à Insight.
Comme l’a révélé le sondage Harris évoqué plus haut, de nombreuses fonctions peuvent bénéficier de l’utilisation de l’IA générative. Des équipes de direction de partout dans le monde ont désigné la hausse de la productivité organisationnelle comme l’un des grands moteurs de l’adoption de l’IA générative au cours des trois prochaines années.
« L’IA générative comprend la langue que je parle, ce qui la rend plus apte à produire ou à générer une grande variété de choses utiles », explique M. Rader.
Plusieurs cas d’utilisation parlent déjà haut et fort en faveur de l’IA générative : l’augmentation de la productivité d’un ou d’une membre de l’effectif, l’amélioration du service à la clientèle, l’aide à la recherche et à l’analyse des tendances, l’automatisation du développement et des essais logiciels, et ainsi de suite.
Les revues de code et les essais peuvent être menés à vitesse grand V lorsqu’une personne qualifiée utilise un modèle d’IA générative en suivant les consignes de son entreprise. Fait à noter, une chose facilite grandement la formation du personnel : le chargement d’un outil d’IA générative avec les données de l’entreprise relatives aux processus. Le personnel peut alors utiliser l’outil désigné comme une ressource fiable pour trouver réponse aux questions des clients et en apprendre davantage sur l’histoire de l’entreprise concernée.
Insight travaille avec de nombreuses entreprises de différentes industries au développement d’usages et de solutions pratiques de l’IA générative. Mais ceci n’est pas (encore) la solution miracle qui résoudra les problèmes connus. Dans tous les cas, il faut accepter l’inconnu et faire preuve de souplesse.
Joyce Mullen, présidente et chef de la direction d’Insight, compare l’IA générative à une recrue fraîchement émoulue de l’université :
« Nous devons traiter les outils de l’IA générative comme s’il s’agissait de jeunes pousses, de personnes qui doivent être formées, mentorées, supervisées, accompagnées. Si tout le monde — des développeurs et développeuses jusqu’aux spécialistes du marketing, en passant par les pros des ressources humaines et les avocats et avocates — envisage les outils de l’IA générative de cette manière, nous pourrons accroître notre productivité et faire plus avec moins. »
« Nous devons traiter les outils de l’IA générative comme s’il s’agissait de jeunes recrues, de personnes qui doivent être formées, mentorées, supervisées, accompagnées. Si tout le monde — des développeurs et développeuses jusqu’aux spécialistes du marketing, en passant par les pros des ressources humaines et les avocats et avocates — envisage les outils de l’IA générative de cette manière, nous pourrons accroître notre productivité et faire plus avec moins. »
L’utilisation de l’IA générative sans les garde-fous appropriés peut avoir des conséquences négatives. Selon le sondage Harris évoqué plus haut, la direction de nombreuses entreprises est préoccupée par le contrôle de la qualité (51 %), la sûreté et la sécurité (49 %) et l’éthique (29 %).
Tout le monde a lu ou entendu les nombreux avertissements que la science-fiction nous a servis au sujet de l’IA. Pensons seulement à ceux de Player Piano (Kurt Vonnegut) ou de Blade Runner (Ridley Scott). Bien que les machines ne rendront pas l’humanité inutile ni ne
conquerront jamais le monde entier, les entreprises doivent être prudentes face aux préoccupations réelles concernant les résultats biaisés, les risques pour la vie privée, et ainsi de suite. Après tout, un grand pouvoir implique une grande responsabilité.
Méfiez-vous toujours lorsque vous adoptez et intégrez l’IA générative sur votre lieu de travail. Bien sûr, cette technologie est puissante, mais elle peut aussi être nuisible lorsque mal utilisée. Adoptez une approche bien planifiée pour l’intégrer de manière prudente à vos systèmes TI afin de prévenir les dommages et les abus et d’en optimiser les avantages.
Un centre d’excellence en IA est un moyen intelligent et performant de développer les meilleures pratiques et politiques en matière d’exécution. Un tel centre jouera un rôle déterminant dans tout projet d’IA générative. En suivant ce conseil, votre entreprise supprimera les cloisonnements entre les équipes et accélérera les effets favorables de l’IA sur ses activités.
L’expertise de votre centre d’excellence devrait couvrir l’ensemble des activités de votre entreprise, y compris :
la science des données et DevOps — pour établir les exigences et développer les modèles souhaités ;
FinOps — pour assurer le respect des budgets ;
l’ingénierie des plateformes et DevX — pour que vos plateformes infonuagiques et d’infrastructure soient arrimées avec l’IA générative ;
le respect des lois et règlements du moment — pour que, justement, votre projet soit conforme aux lois et règlements en vigueur ;
le travail de vos parties prenantes — pour qu’elles aident votre entreprise à définir aussi précisément que possibles ses cas d’utilisation.
Trouver la bonne combinaison de contributions à ces projets permettra à votre solution d’IA générative de répondre aux
besoins commerciaux d’aujourd’hui et de demain.
Écouter différentes voix sera bien sûr bénéfique à une utilisation responsable de l’IA générative, mais sachez que dans tous les cas, un cas d’utilisation peut toujours faire l’objet d’un certain biais. Il est facile d’introduire des préjugés et des stéréotypes. Il est essentiel d’éviter ce piège.
« Avec ces modèles, il y aura toujours des biais, commente Matt Jackson, chef de la direction des TI mondiales et vice-président du portefeuille de solutions d’Insight. Être conscient de ces biais et s’assurer d’éviter les dangers potentiels liés à la mise en œuvre de l’IA générative et à l’automatisation des processus sera vital pour votre réussite. »
Il incombe aux entreprises d’éviter les erreurs liées à l’usage de l’IA générative. M. Jackson indique que les grands modèles de langage pourraient inclure de bons et de mauvais exemples de diversité, d’inclusion, de discrimination raciale et de genre, et plus encore. Ainsi, au final, votre entreprise doit-elle surveiller ses cas d’utilisation et contrer les problèmes potentiels en menant les essais nécessaires pour ce faire.
« Soyez prêt à affronter ces écueils, ajoute M.Jackson. Et veillez à ce que derrière chaque décision, un humain soit aux commandes lorsque l’IA s’invite dans l’équation. »
L’IA générative fait déjà partie des activités d’Insight. Nos clients comptent sur nous pour les guider dans la compréhension et l’utilisation de cette technologie déjà si puissante. En savoir plus sur notre réflexion et notre approche.
En savoir plus
Jesse A. Millard est rédacteur chez Insight Enterprises, à Phoenix en Arizona. Avant de se joindre à nous, il était rédacteur pour plusieurs publications de Phoenix, où il couvrait principalement la technologie.
1 Perez, S. (2023, April 18). FTC Warns That AI Technology Like ChatGPT Could 'Turbocharge' Fraud. TechCrunch. 2 Cade, M. (2023, May 16). Microsoft Says New A.I. Shows Signs of Human Reasoning. The New York Times.3 OpenAI. (2023) Pioneering Research on the Path to AGI.
