Intelligence artificielle (IA) en entreprise 
de la théorie à la pratique

Par intelligence artificielle ou IA, on entend ici le domaine de l’informatique, dont la finalité est de mettre au point des systèmes capables de mener à bien des tâches habituellement dévolues à l’intelligence humaine, en combinant algorithmes et bases de données.

Introduction

« L’IA, ce n’est pas pour moi » : une phrase à bannir en 2024. L’intelligence artificielle (IA) est désormais partout, déjà et surtout dans les discours et les médias. Depuis la mise en ligne publique de ChatGPT en novembre 2022, tout un chacun peut utiliser une IA générative. Pour les étudiants face au syndrome de la page blanche, pour les scénaristes de films et de séries TV, pour les cuisiniers en mal d’inspiration ou même les candidats au recrutement qui rédigent leur lettre de motivation, l’IA est entrée dans le quotidien.

Salarié ou étudiante, patron de PME, parent ou assistant médical, chacun est aujourd’hui confronté à l’IA, dans sa vie personnelle ou professionnelle. De la même manière que savoir écrire et envoyer un e-mail dans les années 1990 ou apprendre à utiliser un moteur de recherche dans les années 2000, utiliser l’IA devient une compétence de base et ses applications concernent tout le monde.

Pourtant, le concept même d’intelligence artificielle continue d’intimider. De nombreuses entreprises n’ont pas conscience des avantages qu’elles pourraient en retirer. Les dirigeants hésitent à y recourir par crainte de perdre le contrôle de leur activité. Dans une étude menée dans 30 pays par le géant américain Cisco en novembre 2023, 97 % des personnes interrogées estiment que l’utilisation de l’IA est devenue « plus urgente » ces derniers mois. La moitié des personnes sondées en Suisse ressentent de sérieuses inquiétudes quant à l’impact de l’IA sur leur activité si eux ou leur entreprise ne prenait pas de mesures efficaces. Or, selon la même étude, seules 7 % des 200 entreprises suisses interrogées se considèrent prêtes à utiliser et déployer l’IA. Pour beaucoup d’entreprises, ce sujet reste abstrait et elles ne se sentent toujours pas concernées.

Dès lors, il faut apprivoiser cet univers, dédramatiser certains enjeux, mesurer les potentiels et commencer à pratiquer certaines fonctionnalités de l’IA. Pour de nombreuses activités, l’intelligence artificielle peut s’avérer très utile, notamment en matière de formation. L’institut Romandie Formation a enrichi son éventail de cours avec deux offres spécifiques : les formations intelligence artificielle générative et prêt à l’intelligence artificielle

Il faut former tous les collaborateurs à être capables de formuler une question à une IA, ou prompter (voir lexique) et améliorer ainsi la production de contenus. Sur ce socle, il faut ensuite équiper des utilisateurs spécifiquement là où cela a du sens. Un juriste doit savoir utiliser l’IA pour trouver la jurisprudence et obtenir rapidement un résumé de l’arrêt concerné.

Pour déployer une vraie stratégie IA, des formations intermédiaires se développent, incluant des modules sur plusieurs semaines. Ceux-ci devraient comprendre :

– une partie théorique, afin de saisir les ressorts derrière les mécanismes de l’IA

– une partie juridique qui pose les jalons de ce que la réglementation autorise ou prohibe (afin de ne pas se retrouver en infraction)

– une large partie consacrée à la pratique des outils, à la mise en application des fonctionnalités possibles.

Pour des personnes qui envisageraient de se spécialiser dans l’IA (afin d’occuper des fonctions de Chief AI Officer, par exemple), un module spécifique sur la technique peut s’avérer utile, afin de maîtriser la conception et le développement de modèles d’intelligence artificielle ou leur adaptation à des besoins spécifiques.

La question du Chief  AI Officer, référence interne en matière d’IA, se pose différemment selon la taille et le secteur de l’entreprise. Dans de nombreuses petites structures, quand les activités sont éloignées du domaine technologique, ce poste n’est pas indispensable. Il le devient dès lors que l’IA est déployée dans des activités stratégiques ou utilisée de manière routinière par l’ensemble des équipes.

Avec ce guide, l’objectif est de comprendre quelques éléments de base afin de mieux mesurer les atouts de l’IA pour soi-même et pour son organisation, mais aussi de se prémunir contre quelques écueils.

Chapitre 1 : « IA et entreprise : risques et opportunités »

source : Dall-E

1.a Quels usages et quels domaines

Startup, PME ou multinationale, implémenter l’IA dans ses activités exige un cadre favorable. Un certain nombre de labels et de normes (ISO 27001, ISO 27002, NIST) permettent une implémentation plus facile et plus sûre.

La maîtrise des données et la cybersécurité ne sont pas anodines, mais cruciales. La mise en place de processus et de cadres sûrs peut se faire avec des prestataires externes et ne concerne pas seulement des actions techniques, mais également un volet de formation des équipes.

Une fois ces prérequis établis, l’idéal est d’évaluer les secteurs dans lesquels l’IA pourra rendre le plus de services tout en restant facile à déployer.

– Relation client 

Un chatbot (voir lexique) pour décharger le service client de certaines tâches simples et chronophages peut constituer une première étape facile.

Pour d’autres missions, attention à prendre le temps nécessaire à une implémentation complète et bien pensée. Une IA doit apprendre ce que l’on souhaite obtenir comme information. S’il s’agit d’une IA qui utilise des données externes, il faudra entraîner l’algorithme de manière à obtenir des résultats aussi précis que possible. S’il s’agit d’une IA basée sur un ensemble de données internes, un entraînement sera également nécessaire, mais avec un jeu de données suffisamment important pour être pertinent. Cette étape peut prendre plusieurs mois pour aboutir à un résultat satisfaisant.

– Production de contenus

L’IA peut ainsi produire bon nombre de textes, images, vidéos. Pour l’équipe marketing ou pour la création de contenus en général, une aide de ce type peut constituer une base solide. Dans une entreprise ayant besoin d’analyser de grands volumes d’images (cabinet d’imagerie médicale, cabinet de radiologie) l’IA détecte des anomalies et prépare pour le médecin un premier élément de diagnostic à valider ou à corriger. La reconnaissance et le tri des images peuvent permettre de répondre à des volumes de commandes importants.

– Vérification juridique

Une IA peut facilement rechercher la jurisprudence dans un domaine très précis et compiler des avis qualifiés. Reste alors à l’humain la plus-value que la machine ne sait pas encore réaliser : analyser les sources, les placer dans un contexte et les hiérarchiser selon la pertinence.

– Assistance administrative, tâches répétitives et organisationnelles

De manière générale, une IA sera vraiment utile pour remplacer l’humain dans les tâches répétitives. Elles lui permettent de se focaliser sur des missions où la finesse d’analyse et la prise en compte de facteurs multiples requièrent un degré de savoir-faire que la machine n’a pas encore acquis. Ainsi, la plupart des missions, et notamment les fonctions de management, peuvent bénéficier de l’apport d’une IA qui joue le rôle d’assistant.

Quel impact RH et financier ?

L’humain ne sera pas systématiquement remplacé par un robot intelligent. La personne « augmentée » d’une IA pourra par contre se concentrer sur des missions plus complexes ou subtiles, où la machine n’est pas pertinente. En termes RH, l’arrivée de l’IA, loin de menacer les collaborateurs, peut leur permettre de retrouver du sens dans leur travail avec des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Attention cependant à ne pas projeter trop d’attentes en termes de gains financiers. La technologie n’est pas toujours un centre de profits qui rapporte de façon quantifiable. Une étude de l’université de Stanford et du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a évalué à 14 % en moyenne le gain de productivité grâce à l’IA générative, en mettant en garde sur les grandes disparités entre des gains marginaux dans certains secteurs et d’autres plus notables. Au-delà des IA génératives, la combinaison d’outils de Machine Learning dans le travail pourrait apporter 11 à 37 % de gain de productivité dans certains pays, selon une analyse d’Accenture et de Frontier Economics. Le temps gagné avec l’innovation permet plutôt d’améliorer la productivité que de réduire des dépenses. Par contre, l’IA peut permettre de remettre en question le rôle des managers, leur faire prendre conscience de l’importance de confier des tâches plus définies et plus utiles. Tout gain de temps peut être réaffecté à une augmentation de la qualité.

Pour les cadres, cette innovation constitue donc une invitation à motiver leurs équipes en fixant de nouvelles missions chargées de sens.

1.b Quelle IA choisir et comment se démarquer de la concurrence

En informatique, les entreprises ont pris l’habitude d’utiliser les mêmes outils informatiques, et notamment des suites logicielles (suites bureautiques, graphiques, sécuritaires…). Microsoft Office équipe ainsi près de 1,3 milliard d’utilisateurs à travers le monde, dont de très nombreuses entreprises. Ce raisonnement appliqué aux outils de l’intelligence artificielle pourrait tenter de nombreux décideurs, avec des solutions d’IA identiques, qui ont fait leurs preuves, installées massivement, clefs en main dans plusieurs entreprises.

Ce choix peut présenter des avantages : une facilité d’usage, les recommandations des pairs ayant déjà opté pour cette IA, une ergonomie bien rodée voire parfois l’accès à des données vastes. Dans ce cas, l’entreprise peut alors se distinguer de la concurrence qui utiliserait les mêmes modèles issus de l’IA en misant sur des services humains accrus, avec des services clients et des fonctionnalités personnalisés.

Certains pointent pourtant un risque de perte de souveraineté, une standardisation voire un tarissement de l’innovation. Pour la plupart des PME, ce risque est à nuancer. Plus on en sait sur ce qui se passe dans son secteur, mieux on pourra répondre rapidement aux nouveaux défis : c’est l’innovation ouverte. Les entreprises progressent davantage en échangeant avec le monde extérieur, évoluent en écoutant les besoins des clients. En cela, des modèles en open source ou en open data peuvent très bien s’avérer très utiles pour des besoins de base.

Le choix d’une IA basée sur un corpus de données internes

Développer son propre programme de Machine Learning est accessible à de nombreuses entreprises, y compris les PME. Une solution pertinente d’autant qu’une formation doit, quoiqu’il arrive, être dispensée aux équipes. Alors, pourquoi ne pas consacrer cette phase à construire ou entraîner une IA dédiée ?

Une IA développée spécifiquement offre de nombreux avantages : fonctionnalités sur-mesure, capacité à la faire évoluer selon les besoins, maîtrise des données et des tâches, etc.

Cependant, si c’est cette option qui est choisie, gare aux écueils. Ainsi, localiser ses serveurs et sa base de données en Suisse n’est pas suffisant. Le Patriot Act permet aux autorités américaines d’exiger des entreprises de fournir leurs données, lorsqu’elles sont régies par le droit des États-Unis. Pour des entreprises astreintes à la protection des données, des assurances ou des cabinets d’avocats, des industries avec des brevets stratégiques, cette option peut pourtant s’avérer incontournable.

Dans ce cas, un modèle open source peut présenter des avantages. On sait sur quelles bases de données il a été formé, on peut pondérer ces éléments, et en créer une version interne en mode clos pour éviter le partage de ses données sensibles. Ainsi, Mistral solution française en open source offre de belles possibilités, tandis que RobotMe, solution suisse en open source également, arrive sur le marché.

Développer une IA de A à Z exige aussi davantage de moyens et de compétences. C’est une solution particulièrement adaptée à des cas très spécifiques ou de très grandes entreprises, en raison du coût. Et pour l’entraînement de l’IA, il sera possible soit de l’alimenter avec des données en open source pour accélérer le processus, soit en ayant recours à une base de données internes si celle-ci est suffisamment vaste.

Cependant, attention aux données utilisées : rentrent-elles dans le cadre de la Loi sur la Protection des Données (LPD) ? Au-delà du carburant que constituent les données, il faut également calibrer le moteur, soit l’algorithme. Si l’IA doit remplir des missions conversationnelles, un modèle LLM (voir lexique) peut s’avérer être la meilleure solution à l’heure actuelle. C’est le modèle choisi par plusieurs géants de la Tech pour leurs IA conversationnelles (ChatGPT notamment, mais aussi Google Bard ou Microsoft Bing). Dans certains pays, les applications de ces modèles LLM sont disponibles avec une API publique, mais pour le moment, seules certaines offrent une API en Suisse.

1.c IA et transparence sur l’utilisation des données

L’irruption de l’IA dans le quotidien demande des adaptations de nos pratiques. De la même manière que l’utilisation des données en ligne fait désormais l’objet d’un avertissement voire d’une demande de consentement auprès des internautes, la transparence est de mise lorsque le client est en contact avec des contenus créés par algorithme.

Cette honnêteté comporte également des enjeux juridiques cruciaux. Une prestation délivrée par une IA avec une mention de responsabilité défaussée (par exemple, « cette réponse vous a été fournie par une IA, nous ne sommes pas responsables de son contenu ») permet d’atténuer les risques d’erreur. Au niveau juridique interne également, avertir ses propres équipes de l’utilisation d’une IA peut leur rappeler qu’une vérification humaine des contenus fournis reste indispensable.

Au niveau réglementaire, les projets de nombreux pays incluent une obligation d’informer de l’usage de l’IA. Il y a donc tout intérêt à anticiper cette obligation et jouer la carte de la transparence, qui peut s’avérer moins risquée sur le plan réputationnel.

Enfin, la transparence est aussi intrinsèque à l’IA choisie. Cela peut concerner la base de données, avec des modèles en open source. Ceux-ci affichent clairement le corpus sur lequel ils ont été formés, de quoi le pondérer selon les besoins. C’est ainsi que ChatGPT propose une API personnalisable afin de pouvoir reprendre son architecture (en la personnalisant au besoin), mais l’appliquer en modèle fermé. Les données ne sont pas utilisées par ChatGPT, même si l’IA les stocke pendant une durée de 30 jours.

1.d La législation européenne sur l’IA et ses enjeux

Écrit en décembre 2023 et voté en février 2024, l’AI Act a fait de l’Union européenne la première entité politique majeure à poser un cadre à l’intelligence artificielle. Développement et usage, information et innovation, le texte a abordé de nombreuses facettes de l’IA qui concernent notamment les entreprises. Alliant restrictions et sanctions, le texte a tenté de faire une synthèse entre l’encouragement à recourir à l’IA pour rester compétitifs au niveau mondial, et la protection des utilisateurs et des individus.

Pour le régulateur européen, il convient de distinguer trois types d’utilisation de l’IA, selon le risque que ces dernières peuvent représenter pour les droits individuels :

– Les usages d’évaluation ou de notation des citoyens par les gouvernements (comme le système de notation des citoyens déployé en Chine) qui sont interdits.

– Les usages à haut risque qui manient des données personnelles et déterminent un impact sur les personnes concernées (comme des outils de données médicales ou de classement de dossiers de candidatures). Ils sont soumis à un cahier des charges avec des exigences légales spécifiques.

– Les usages ne présentant pas de risque particulier Ils sont autorisées et libres de toute contrainte spécifique.

Voté récemment, l’AI Act devrait entrer en vigueur en 2026 au plus tôt, au terme d’une période de mise en œuvre qui verra les différentes institutions européennes affiner la formulation du texte et les traduire en normes concrètes. Toutefois, pas question d’attendre avant de se conformer au nouveau texte en cas d’activités avec des entités relevant de l’Union européenne.

Afin de vérifier si ces activités sont concernées par les restrictions prévues par la loi, des outils en ligne existent qui permettent de se faire une première idée de la situation et des mesures à prendre, comme celui du Future of Life Institute.

1.e Quels leviers en matière de sécurité

Au-delà des fantasmes d’une IA forte (voir lexique) inspirée des univers de la science-fiction, les principaux risques reposent sur des failles de cybersécurité et une fuite des données. Les serveurs doivent donc éliminer les données sensibles et personnelles (croyances, convictions politiques, état de santé, numéro AVS) collectées. De plus, il est évidemment crucial de protéger avec le plus de sérieux possible l’ensemble de sa base de données.

Dans l’utilisation de l’IA, et notamment une IA déployée au sein d’une entreprise, il convient de se préoccuper de trois enjeux majeurs :

1. Protéger les éléments de propriété intellectuelle. L’IA et sa base de données ne doivent pas avoir accès aux éléments stratégiques d’une entreprise protégés au niveau intellectuel (licences, patentes, brevets). Une séparation étanche entre les outils d’IA et les informations stratégiques doit être mise en place. Cela passe à la fois par une infrastructure pensée telle quelle, et par une sensibilisation des utilisateurs de l’IA en interne.
2. Vérifier et croiser les informations générées par une IA. Selon les bases de données sur lesquelles s’appuie une IA, certaines peuvent être datées et cette ancienneté présente des risques. Courant 2023, ChatGPT indiquait que le Premier ministre britannique était Boris Johnson, alors même que Liz Truss, puis Rishi Sunak, lui avaient déjà succédé tour à tour. Au-delà du cas anecdotique, cet ancrage dans un corpus de données dépassé peut s’avérer déterminant dans d’autres situations.
3. Mettre en place une sécurité renforcée. Les pirates informatiques ont très vite compris les potentiels de l’IA. En s’appuyant sur des données aisées à trouver en ligne (réseaux sociaux, bases de données), ils peuvent créer un deepfake, une version numérique d’un visage ou d’une voix, et pénétrer, voire infecter, vos systèmes en s’appuyant sur les ponts existants entre votre IA interne et les modèles externes. Multiplier les sécurités (biométriques, mot de passe, double-vérification) peut s’avérer décisif pour décourager les hackers.

Chapitre 2 : « Comment utiliser l’IA pour apprendre ? »

source : Dall-E

2.a Quelle IA choisir pour quels besoins

L’un des risques souvent évoqués avec l’IA réside dans la tendance naturelle chez l’être humain à se reposer sur l’outil le plus facile d’usage. Ainsi, quel mérite pour un étudiant qui fait rédiger tous ses travaux par ChatGPT ? Un médecin qui confie l’analyse de radiographies à un algorithme et une base de données doit-il être rétribué comme un praticien qui effectuerait cela lui-même ?

En poussant la logique jusqu’au bout, on peut se demander s’il est encore nécessaire de passer des heures à l’école à apprendre la grammaire et l’orthographe. La réelle question que cela pose est de savoir ce qui dans l’orthographe et la grammaire relève de la mécanique et ce qui relève de la compréhension fine. L’enjeu est donc de mieux identifier les compétences utiles et mettre l’outil au service de ces apprentissages. Par exemple ? Imaginons un travail de philosophie à rendre. Au lieu de demander aux élèves de produire une composition, avec le risque que le travail soit délégué à l’IA, on peut leur demander de consacrer du temps à dialoguer avec une IA programmée, pour répondre à la manière de Socrate ! Ainsi, la machine aura joué son rôle de partenaire et non de substitut de l’humain.

Utiliser l’IA pour apprendre peut s’avérer très intéressant, car on peut la configurer sur mesure selon ses besoins. Spécialiser ses assistants, c’est bénéficier d’un tuteur personnel, soit un assistant capable de vous entraîner à parler anglais et à résoudre vos problèmes mathématiques !

2.b Maintenir ses connaissances à jour

Une fois l’apprentissage réalisé, il s’agit de ne pas considérer ses connaissances comme définitives. En premier lieu, garder un œil sur l’IA utilisée quotidiennement et sa base de données : veiller à maintenir son alimentation à jour, éviter les biais liés aux profils des utilisateurs qui pourraient orienter ses réponses à moyen et long terme, questionner les algorithmes et mettre à jour l’outil en fonction des moyens disponibles. Mises à jour techniques, enrichissement ou corrections de la base de données, ou encore prise en compte des retours d’utilisateurs,  sont à effectuer afin que les enseignements qui en sont tirés restent pertinents.

Une attention constante de la part des utilisateurs de l’IA est cruciale. C’est tout ce qui relève de l’inférence. Si une IA générative fournit des contenus qui interrogent, il faut les vérifier et s’ils s’avéraient biaisés, une adaptation de l’outil sera nécessaire. Il s’agira de mettre à jour la base de données et de s’assurer que les algorithmes sont bien définis.

L’un des travers souvent reprochés aux IA, c’est le manque de diversité. Les biais de genre, de génération, d’origine ethnique ou sociale font l’objet de nombreuses critiques. La meilleure façon de s’en prémunir est d’inclure la plus grande diversité possible, aussi bien dans la base de données que dans l’équipe qui conçoit l’IA et son déploiement, et favoriser par la suite une utilisation de l’outil par le plus grand nombre, afin d’éviter les effets de loupe.

Enfin, il s’agit de comprendre qu’une IA est liée à une masse de connaissances datées. ChatGPT a été formé sur les données disponibles en ligne en 2021. C’est cette version qui a été mise en ligne en novembre 2022. Au cours du deuxième semestre 2023, la base de données a été mise à jour pour tenir compte des données disponibles jusqu’au mois d’avril 2023.

À terme, ce sujet sera caduc, car l’outil travaillera avec des données actualisées en temps réel. Dans l’idéal, tout outil ou modèle utilisé devrait pouvoir se former en continu.

2.c Comment apprendre avec l’IA

Mettre en valeur l’expertise acquise

Chaque organisation dispose de talents et d’experts dans différents domaines ou sur des points très précis. Pas toujours facile pourtant, pour eux, de partager et diffuser leurs compétences et connaissances. Avec l’IA, cette mise en commun est facilitée. Des outils de formation en ligne disposent d’outils auteurs dopés à l’IA. Les spécialistes peuvent dès lors facilement développer des contenus de formation accessibles à tout le monde et à tout moment. Attention toutefois à garder un œil sur les contenus ainsi créés afin qu’ils respectent les politiques de l’entreprise, comme la diversité, l’équité, l’inclusion ou la conformité.

Organiser la diffusion de compétences

Sur la base des contenus de formation ou de documentation technique interne, il est facile de créer des modules interactifs, ludiques, et captivants. Diffuser des compétences ou des connaissances, mettre à jour les savoirs de vos équipes ou améliorer leurs performances devient une expérience qui ne rebutera plus personne. Au contraire, sur la même base qualitative que la source, le processus d’apprentissage se diffusera de manière plus fluide et acceptée.

Mettre en valeur les données associées aux compétences

L’organisation des modules de formation appuyée sur des algorithmes permet de mieux consolider les parcours individuels et collectifs. À chaque module d’apprentissage suivi et validé, les collaborateurs améliorent leur profil et les outils d’IA suggèrent des modules complémentaires. Chaque personne peut alors affiner son cursus et évoluer en lien avec ses envies et ses besoins, ainsi que ceux de l’entreprise. Grâce aux données, un changement de fonction ou une reconfiguration de poste permet instantanément de redéfinir un parcours adapté afin que les contenus restent pertinents, sans mise à jour manuelle ou biais humain.

Gagner en compétences

Face à la concurrence, et a fortiori avec la généralisation de l’IA, l’humain fera plus que jamais la différence. La montée en compétences internes est donc cruciale pour renforcer la performance des équipes. En combinant les formations internes avec les cursus externes, un vaste catalogue de cours peut être proposé. Au fil des expériences et des retours utilisateurs, les contenus les plus utiles et les sources les plus fiables vont gagner en visibilité. Cela permettra à terme de proposer un apprentissage continu, pour renouveler la motivation des équipes et leur expertise.

Un nouveau métier : Chief AI Officer

Au sein d’une entreprise, le Chief AI Officer (CAIO) est le référent en matière d’intelligence artificielle. Généralement, il siège au sein de la direction ou en est l’interlocuteur pour ces questions. Son rôle, de plus en plus incontournable alors que l’IA s’impose dans un grand nombre d’entreprises, comporte plusieurs missions majeures :

• Mise au point d’une stratégie IA, basée sur les objectifs et la stratégie globale de l’entreprise
• Gestion et suivi des projets IA
• Coopération avec les autres responsables des activités technologiques comme le Chief Technology Officer (CTO) et le Chief Information Officer (CIO).
• Supervision des données (stockage, sécurisation, anonymisation, disponibilité)
• Veille et information : surveiller les innovations dans le domaine de l’IA et prévenir la direction, tout en apportant son expertise et ses recommandations en la matière.
• Gestion des risques.

Le Chief Artificial Intelligence Officer est généralement titulaire d’un PhD en informatique, science des données, intelligence artificielle, mathématiques appliquées.

Chapitre 3 : Quels outils pour démarrer

source : Dall-E

ChatGPT, Midjourney, Dall-E, Capcut, Bard, Smashinglogo, Hugging Face, ces noms ont fleuri dans la sphère publique depuis deux ans. Autant d’outils accessibles au grand public et aux entreprises. Créer des textes, rédiger ses mails, imaginer ou monter des vidéos, concevoir un logo, composer des photographies et même des visages réalistes, ces fonctionnalités peuvent s’avérer utiles pour de nombreux métiers. Dès lors, comment trouver l’outil adéquat, distinguer celui qui sera le plus pertinent pour ses propres besoins ?

3.a Identifier un outil fiable

À la base de toute IA, il y a les données et les concepteurs. Pour des questions de sécurité, il est crucial de connaître les auteurs de l’outil. S’agit-il d’une entreprise ou d’une fondation ? Est-elle basée aux États-Unis avec les enjeux du Patriot Act (voir 1.b) ou en Europe, où les données sont protégées par le Règlement général sur la protection des données (RGPD), voire en Chine avec les polémiques sur la mainmise étatique sur les données, voire l’espionnage industriel ?

De la même manière que pour tout outil informatique (gestion de courriels, transfert de fichiers, stockage), il est indispensable que la transparence soit de mise dans la gestion des données. Celles-ci sont-elles anonymisées ? Quels sont les procédés utilisés pour cela ? Pendant combien de temps les données sont-elles stockées ?

Les outils IA envisagés se connectent-ils avec les autres logiciels et applications déjà en usage au sein de l’entreprise ? Certains outils sont conçus et mis à disposition avec des passerelles automatiques, les APIs, vers les traitements de texte, gestion de courriels, tableurs, messageries, etc. À moins d’avoir besoin d’outils extrêmement spécifiques, l’intégration de ces APIs dans l’offre est un atout évident, qui va permettre de gagner du temps et renforcer la fiabilité. Devoir consacrer du temps à chercher soi-même des APIs représente une étape complexe et chronophage, qui peut ouvrir la porte à des incompatibilités techniques.

L’exemple de l’iPhone est édifiant. Des téléphones mobiles connectés existaient avant que Steve Jobs commercialise le premier iPhone. Or, quand Apple a mis sur le marché son smartphone, le grand public a largement adopté cet outil. Cette histoire illustre l’importance de l’expérience utilisateur. Dans le domaine de l’IA, ChatGPT a réédité cette expérience, en offrant une interface facile à utiliser, complète en termes de fonctionnalités et stable. Au-delà de l’ergonomie, l’expérience utilisateur implique aussi une facilité à se connecter, à automatiser des tâches, et une dimension ludique, ou du moins fluide et facile, qui évite de perdre du temps. Cette dernière est cruciale si l’on souhaite favoriser l’adoption la plus large possible au sein des équipes. En donnant envie de rééditer l’expérience, on facilite l’apprentissage de manière itérative. En moins d’un an, ChatGPT a conquis des millions d’utilisateurs sur la planète, grâce à au confort d’utilisation de son interface.

La question de la langue peut faire une différence. La plupart des outils d’IA spécifiques sont conçus et mis sur le marché premièrement en anglais. Toutefois, si une interface en français existe, cela peut faciliter l’utilisation, aussi bien du côté des utilisateurs que du côté des résultats.

Pour les utilisateurs, combiner la découverte et l’apprivoisement d’un nouvel outil peut être facilité en fonction de leurs compétences linguistiques, même si l’anglais est aujourd’hui largement répandu et maîtrisé dans un très grand nombre d’entreprises romandes.

Pour traiter les résultats, un outil d’IA configuré en français, notamment pour les fonctionnalités de génération de textes, peut offrir des issues plus performantes, avec davantage de précision et de finesse dans les formulations.

3.b Quelques outils indispensables d’IA générative

Avec l’irruption de l’IA dans le quotidien, certaines solutions se sont rapidement fait une place dans les pratiques courantes des entreprises. Pour optimiser sa productivité, rester à jour sur les meilleures pratiques ou expérimenter de nouvelles pistes, voici nos recommandations d’outils, leurs fonctionnalités et les caractéristiques principales.

• ChatGPT : outil de production de contenus textuels. Plusieurs versions existent, dont certaines gratuites (ChatGPT 3.5) et d’autres payantes (ChatGPT « Plus », « Team » et « Enterprise ») avec des fonctionnalités élargies (analyse et création d’images, spécialisation de l’agent conversationnel dans certains domaines). Des applications mobiles iOS et Android sont accessibles avec une interface vocale pour donner ses consignes à l’outil.

• Copilot Microsoft : Microsoft a intégré cet outil à ses suites de logiciels Windows, Edge ou encore 365. Copilot Microsoft intègre des fonctionnalités de la suite Dall-E (outil de génération d’images) et permet notamment d’écrire des poèmes et des paroles pour des chansons. La version de base est gratuite, mais des versions plus poussées nécessitent de s’abonner.

• Canva : en 15 ans, Canva (anciennement Fusion Books) est devenu le leader mondial des logiciels de conception graphique en ligne. Sa dernière mouture intègre des aides appuyées sur l’intelligence artificielle. Avec des versions payantes (Canva Pro et Canva for Enterprise) et gratuites (Canva for Education, Canva for Nonprofits), la gamme est vaste et permet de créer des designs appuyés sur l’immense base de données des créations via Canva dans le monde (55 millions d’utilisateurs).

• Google Gemini (anciennement Bard) : réponse de Google à ChatGPT, Gemini permet de créer du texte actuellement (des fonctionnalités pour des photos, de la vidéo et du son sont annoncées), sur la base d’informations de divers supports (texte, images, audio, code). Gemini est actuellement gratuit, mais des versions plus abouties avec des fonctionnalités poussées devraient arriver très prochainement.

• RunwayML : c’est l’un des meilleurs outils de création vidéo disponibles actuellement sur le marché. Facile d’utilisation, ce logiciel basé sur des algorithmes très bien entraînés propose de la synthèse d’image ou vocale, des solutions de transcription d’images en images et de commandes vocales en texte, et enfin de retouche vidéo avec colorimétrie et texture 3D. Différentes versions (Free, Starter et Pro) permettent de se familiariser avec les possibilités et de profiter d’une base gratuite ou de s’adjoindre les services d’un outil perfectionné en payant.

3.c Conseils pour une prise en main facile

Les outils d’IA sont aujourd’hui conçus pour faciliter leur utilisation par le grand public et se répandre le plus vite possible dans les habitudes du quotidien. En quelques clics, on peut créer un discours ou un rapport, une vidéo ou un design précis. Cependant, il faut réaliser que les versions de base et leur accessibilité ne constituent qu’une première étape dans la découverte des fonctionnalités. Se contenter de consignes basiques et de premières réponses fournies par le logiciel, risque de procurer un résultat limité, standard et peu original.

Pour obtenir des contenus qui permettent à votre entreprise ou à votre organisation de se différencier, il s’agit d’apprivoiser l’outil rapidement avec des interfaces ludiques et aisées à prendre en main, mais aussi de se projeter très vite dans des situations plus exigeantes.

Apprendre à prompter, affiner ses consignes et les formuler le plus judicieusement, permet d’obtenir un résultat bien plus abouti. Pour y arriver, voici dix astuces pour ne pas se limiter.

Nous avons choisi, pour illustrer la situation, de prendre un cas pratique de marketing : réaliser une campagne digitale pour des produits de sport outdoor.

1	Bien structurer son prompt	Dire à ChatGPT : Tu vas rédiger des posts pour les réseaux sociaux dans le cadre de notre campagne d’acquisition de nouveaux clients
2	Attribuer un rôle à ChatGPT	Dire à ChatGPT : Tu es un spécialiste en marketing digital
3	Donner des informations (non confidentielles) au sein de la conversation pour aider ChatGPT	Dire à ChatGPT : Notre cible, ce sont les jeunes actifs de 25 à 34 ans, urbains et amateurs de sports outdoor
4	Définir la forme de la réponse	Dire à ChatGPT : Il me faut des textes courts de 300 signes, percutants avec des phrases courtes, dynamiques en utilisant l’impératif, et incitatifs en terminant par une question ou une invitation.
5	Définir la tonalité de la réponse	Dire à ChatGPT : Les textes doivent être rédigés sur un ton amical voire de complicité, et susciter la curiosité.
6	Itérer de nombreuses fois	Dire à ChatGPT : As-tu bien compris la demande ? Lancer le processus. Lire les textes proposés par l’outil, et relancer les étapes 1 à 5, en affinant chacune des consignes, jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant et publiable sur les réseaux sociaux.
7	Maintenir la même conversation afin que ChatGPT garde tous les échanges	Ne pas créer de nouveau processus, mais rester dans la même fenêtre de dialogue avec ChatGPT pour que l’outil s’appuie sur ce qui a déjà été produit précédemment.
8	Demander à ChatGPT de vous donner la bonne méthodologie à suivre pour réaliser la tâche	Dire à ChatGPT : quelle méthodologie suis-tu pour créer ces textes ?
9	Vérifier les informations obtenues	Les posts comportent-ils des erreurs concernant nos produits ? Les posts comportent-ils des erreurs manifestes de français, de géographie, etc. ?

3.d Ressources en ligne

https://chat.openai.com/
Pour découvrir ou améliorer son utilisation de ChatGPT

https://theresanaiforthat.com/
Pour trouver l’outil d’IA le plus approprié

https://openai.com/blog
Pour être au courant des innovations d’OpenAI et savoir en tirer parti rapidement

Livre blanc sur le marketing de Onfuture : https://onfuture.world/

Pour obtenir des conseils spécialisés en matière de marketing

• Enfin, de nombreuses newsletters spécialisées ont émergé ces dernières années. Artificielle, la newsletter du média Numerama fait office de référence grand public dans l’univers francophone, et combine la rédaction par une IA et la vérification humaine. Dans le monde anglophone, DataMachina et PromptPal sont deux newsletters qui regorgent de nouveautés pratiques et concrètes. Dans une perspective plus large abordant aussi bien l’IA que la réalité virtuelle ou le marketing digital, la newsletter OnFuture offre une vision globale très utile, mais ceci n’est qu’un aperçu très sélectif.

• De la même manière, de nombreux livres blancs et hors-séries, verticales ou podcasts dédiés ont émergé dans les médias. La rubrique IA du média Usbek & Rica se focalise sur la culture numérique qui est en train d’émerger et de se transformer au contact de l’IA. La RTS propose, à l’autre bout du spectre, un suivi pointu des applications de cette technologie, y compris en entreprise, et a réalisé une excellente web-série d’introduction au sujet.

Pour aller plus loin

Romandie Formation propose deux formations pensées pour les PME : une introduction générale à l’IA et une journée de prise en main plus spécialisée

Intelligence Artificielle Générative

Plongez dans l’univers fascinant des intelligences artificielles génératives avec notre séminaire détaillé et interactif. En quelques secondes, créez des images à partir de texte, gérez vos publications sur les médias sociaux, et même concevez des vidéos. Les IA génératives vous permettent d’exprimer vos besoins et de les voir prendre vie devant vous.

Prêt à l’Intelligence Artificielle (IA)

Préparez-vous à intégrer efficacement l’intelligence artificielle (IA) dans votre organisation ou votre trajectoire professionnelle grâce à notre séminaire approfondi. Sondez les horizons et les défis de cette technologie révolutionnaire, en parcourant des terrains variés, des questions légales à la transformation des compétences au sein de vos équipes.

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Switzerland Global Enterprise a mis en place un portail complet sur l’IA et les entreprises, avec de nombreux contenus destinés à diffuser les pratiques utiles.

https://www.s-ge.com/fr/lintelligence-artificielle-ia?ct

Les deux écoles polytechniques fédérales suisses ont mis en place une initiative pour promouvoir une IA helvétique, à la pointe de la recherche actuelle.
https://www.swiss-ai.org

Le portail de la Confédération pour les PME a regroupé une série de contenus précis, du contexte réglementaire à des exemples concrets autour de l’IA.
https://www.kmu.admin.ch/kmu/fr/home/faits-et-tendances/intelligence-artificielle.html

La HES Arc propose un cursus destiné aux futurs responsables de l’IA au sein des entreprises, avec la gouvernance des données, la business intelligence ou encore l’infrastructure (prochaine session en septembre 2024).
https://www.he-arc.ch/gestion/formation-continue/cas-ia/

La HES-SO a mis sur pied un centre de compétences destiné à faciliter l’adoption des pratiques liées à l’IA par les entreprises et notamment les PME.

https://www.hes-so.ch/swiss-ai-center

La fondation impact IA informe le grand public, développe des outils d’IA et conçoit des parcours de formation dédiés.

https://impactia.org/

L’IA au cœur de l’Entreprise : Perspectives, pratiques et éthique, livre blanc publié par Columbus Consulting, Balthazar et Tempo & Co

Remerciements

L’institut Romandie Formation remercie ses collaborateurs et partenaires, dont les informations ont contribué à nourrir ce document

Frédéric Bonjour, membre de la direction du Centre Patronal, responsable de l’institut Romandie Formation

Yannick Hauser, Responsable Digital, Innovation et Systèmes d’information, Centre Patronal

Georges-André Tabet, chargé de cours auprès de l’institut Romandie Formation, CEO & Founder Upp

Laura Tocmacov, chargée de cours auprès de l’institut Romandie Formation, Co-founder & Managing Director, impactIA foundation