Utiliser l’intelligence artificielle comme outil d’analyse de santé et de sécurité dans votre industrie

Les entrepôts sont des zones où les risques pour la santé et la sécurité peuvent être élevés en raison de la présence de machines lourdes, de produits chimiques et d’activités de manutention. Pour améliorer la sécurité des travailleurs et assurer la conformité aux réglementations, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour surveiller et détecter les problèmes de santé et de sécurité à partir des images de surveillance devient une solution. Ces systèmes ont la capacité de générer des simulations, des prévisions et des recommandations sur mesure permettant de créer des environnements de travail plus sûrs et plus efficaces.

À partir d’images des caméras de surveillance installées en entrepôt, le système d’IA peut :

• Analyser les images et détecter les anomalies ou les comportements dangereux.
• Identifier si une allée est obstruée par des palettes ou des boîtes, si un employé ne porte pas de casque ou de gants de protection, ou s’il y a un déversement de liquide qui pourrait causer des blessures.
• Identifier si le stockage de votre inventaire est fait de façon sécuritaire, par exemple avertir rapidement qu’une pile de palettes bouge et finira par s’effondrer.

Un tel système peut générer des rapports réguliers sur les incidents détectés, permettant aux gestionnaires d’identifier les tendances et les zones nécessitant des améliorations. Ces rapports peuvent également être utilisés pour des audits de sécurité et pour démontrer la conformité aux réglementations en vigueur.

Applications de la surveillance de la santé et de la sécurité dans les industries

L’utilisation de l’IA générative pour la surveillance de la santé et de la sécurité varie selon les industries en raison des risques spécifiques et des environnements de travail uniques. Voici quelques cas d’utilisation dans différentes industries :

Industrie manufacturière: Suivi de l’utilisation des équipements de protection

L’IA peut être entraînée pour reconnaître différents types d’EPI (équipement de protection individuelle), tels que les casques, les lunettes de protection, les gants, les bottes de sécurité, etc. Il est possible d’analyser les flux vidéo des caméras de surveillance pour détecter la présence ou l’absence de ces équipements sur les employés. Les entreprises peuvent ainsi réduire les risques d’accidents en assurant que les employés portent constamment leurs EPI.

Construction: Détection des chutes

La détection des chutes est une application de l’IA générative dans le domaine de la construction, où les accidents de ce type sont fréquents. Cette application assure une détection plus rapide des chutes permet des interventions immédiates, réduisant la gravité des blessures. En plus de détecter les chutes, l’IA peut analyser les contextes environnants, comme la présence de garde-corps ou de filets de sécurité. La surveillance facilite la conformité des opérations aux normes de sécurité, évitant ainsi les sanctions et les pénalités.

Santé: gestion de foule dans les salles d’attente

L’IA générative peut être extrêmement efficace pour la gestion des foules, en particulier dans des environnements comme les salles d’attente où les encombrements et les situations de panique peuvent survenir. En détectant et en prévenant les encombrements, l’IA aide à réduire le risque de panique et d’accidents associés. En anticipant l’affluence, les gestionnaires peuvent optimiser l’utilisation des salles d’attente et des espaces adjacents. Les données de l’IA peuvent être utilisées pour planifier la présence du personnel et l’ouverture des installations supplémentaires en fonction des besoins.

Transport et logistique : surveillance des quais de chargement

Surveillance des quais de chargement pour garantir le respect des protocoles de sécurité pendant le chargement et le déchargement des marchandises. L’IA générative peut identifier à partir des protocoles de sécurité définis et de l’imagerie de surveillance les infractions lors des procédures de chargement. L’utilisation d’un tel système permet de détecter et de traiter rapidement les violations, assurant un environnement de travail sécurisé et conforme aux normes de sécurité. En plus de réduisant le risque d’accidents sur les quais de chargement cette technologie permet de diminuer le risque de dommages aux marchandises.

Les bénéfices

L’IA générative appliquée peut transformer la gestion de la santé et de la sécurité, en rendant les processus plus réactifs, précis et basés sur des données visuelles concrètes.

L’analyse des images et des vidéos pour détecter automatiquement des dangers potentiels, tels que des équipements de sécurité manquants, des obstacles sur les chemins de circulation, ou des comportements dangereux permet des interventions rapides pour prévenir les accidents graves.

L’IA peut comparer les images capturées sur le lieu de travail avec des normes de sécurité établies pour s’assurer que les protocoles sont respectés.

Surveillance en temps réel

Les systèmes de surveillance alimentés par l’IA générative peuvent analyser en temps réel les flux vidéo des caméras de sécurité pour détecter des anomalies ou des situations dangereuses. Cela permet une réponse immédiate à des incidents potentiels.

Reconstruction d’incidents

En cas d’accident, l’IA peut générer des reconstructions détaillées basées sur les images et vidéos disponibles. Cela aide à comprendre les causes de l’incident et à prendre des mesures pour éviter des situations similaires à l’avenir.

Amélioration des inspections

Les drones équipés de caméras et d’IA générative peuvent inspecter des zones difficiles d’accès ou dangereuses pour les humains. L’analyse des images capturées permet d’identifier des défaillances structurelles, des fuites, ou d’autres risques sans mettre en danger les inspecteurs.

Analyse post-événement

Après un incident, l’IA peut analyser les images et vidéos disponibles pour fournir des insights détaillés sur les causes et les circonstances de l’événement, aidant ainsi à élaborer des stratégies de prévention futures.

Personnalisation des audits de sécurité

L’IA peut analyser les images des lieux de travail pour personnaliser les audits de sécurité en fonction des spécificités de chaque site. Cela permet d’identifier des risques particuliers et de proposer des solutions adaptées.

Gestion proactive des risques

En combinant l’analyse d’images avec d’autres données (comme les historiques d’incidents et les conditions environnementales), l’IA peut générer des modèles prédictifs pour anticiper et gérer proactivement les risques.

Documentation et reporting automatisés

L’IA générative peut automatiser la création de rapports détaillés à partir des images analysées, facilitant ainsi la documentation des inspections et des audits de sécurité.

Il est important de prendre en compte les risques et les limitations associés à l’utilisation de ces LLMs. L’utilisation des outils d’IA générative pour entreprise est non négligeable pour un usage professionnel sécuritaire. Apprenez en plus concernant les applications pratiques de l’IA générative dans l’industrie manufacturière-> Lire l’article complet

Faire plus avec moins

L’un des principaux avantages de l’IA générative réside dans sa capacité à fonctionner en continu, vous offrant ainsi une expertise disponible 24/7 pour analyser vos environnements, identifier les points à améliorer et proposer des solutions. Cette technologie optimise la gestion de vos ressources en fournissant des analyses en temps réel et des recommandations précises, vous permettant de prioriser les tâches de manière plus stratégique.

L’IA générative facilite également la collaboration et la communication au sein de vos équipes en garantissant que toutes les parties prenantes disposent des informations nécessaires pour accomplir leurs tâches efficacement. En automatisant la création de tâches à partir de photos ou de vidéos, l’IA assure une coordination harmonieuse et améliore l’efficacité opérationnelle.

En intégrant l’IA générative dans vos processus quotidiens, vous optimisez non seulement la répartition des tâches, mais vous renforcez également la prise de décision et l’efficacité globale de vos opérations.

Vous souhaitez découvrir d’autres cas d’utilisation de l’IA générative? Cet article est extrait de notre guide complet qui recense de nombreuses applications potentielles de cette technologie dans divers secteurs. Pour en savoir plus et trouver des cas d’usage pour votre domaine, lisez notre guide maintenant.
Lire le guide

Moov AI utilise l’IA générative dans la création de ce blogue. 
Voici comment notre équipe marketing utilise l’IA générative pour améliorer ce blog. Nous avons utilisé une combinaison de ChatGPT et Gemini pour générer des exemples de cas d’utilisation dans diverses industries, à partir d’un cas concret développé par Moov AI. Certaines parties du texte ont été générées et corrigées avec l’aide de l’IA générative. L’image d’en-tête du blog a également été créée en utilisant le prompt suivant : An abstract l representation of a health and safety analysis in an warehouse, creative security camera, creamy, wavy , bobbly cloud and geometrics forms , 3D highlighting safety protocols, and a color scheme of soft green and orange color dans Midjourney. Ensuite, nous avons utilisé Adobe Firefly, intégré via la version bêta de Photoshop, pour ajuster l’image au bon format.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

Optimisation des opérations: générer la bonne liste de tâche à effectuer par vos employés à partir de photos

Avec la pénurie de main-d’œuvre qui s’accentue et avec de moins en moins d’heures disponibles pour effectuer le travail, vous devez vous assurer que vos employés soient efficaces et productifs… et qu’ils travaillent sur les bonnes choses dans le bon ordre. La gestion efficace des tâches est essentielle et l’intelligence artificielle (IA) générative est une solution pour optimiser vos processus quotidiens.

L’intelligence artificielle générative se présente comme une solution stratégique pour optimiser vos processus quotidiens. En automatisant les tâches répétitives, cette technologie analyse des photos et des vidéos pour identifier les actions nécessaires et générer des tâches correspondantes de manière automatique. Ainsi, elle permet à votre personnel de se concentrer sur les tâches cruciales au moment opportun, tout en libérant les équipes de planification pour qu’elles se consacrent à des activités à plus forte valeur ajoutée. Cet article explorera comment l’IA générative peut transformer vos opérations en augmentant considérablement votre efficacité.

Amélioration de l’efficacité des tâches en supermarché grâce à la reconnaissance d’image

Imaginez que vous êtes gérant d’épicerie. Vous devez gérer une montagne de tâches quotidiennes que vos employés doivent effectuer. Vous faites également face à une pénurie de main-d’œuvre. Il est donc crucial de prioriser les tâches et de les assigner efficacement pour maintenir le bon fonctionnement de votre commerce. Mais heureusement, vous utilisez l’IA : vos employés reçoivent automatiquement les bonnes tâches à effectuer au bon moment.

À partir d’une simple photo d’un réfrigérateur ou d’un comptoir, l’intelligence artificielle générative peut identifier toutes les tâches que devrait effectuer un commis, en tenant compte de l’heure de la journée. En se basant sur les informations de la photo, nous avons généré automatiquement une liste de tâches pour les employés.

Et pas n’importe quelles tâches. En utilisant bien l’IA générative, et en intégrant des données et des processus, on peut suggérer les bonnes tâches. Imaginez une plateforme résidant sur un appareil mobile qui permet, suite à un scan rapide des comptoirs, de suggérer des tâches que l’employé doit effectuer :

1. Réapprovisionner les produits manquants.
2. Nettoyer et organiser le réfrigérateur pour une meilleure visibilité des produits.
3. Mettre en avant les promotions ou les produits à mettre en valeur.
4. Effectuer un inventaire des stocks pour anticiper les commandes à passer.

Voici à quoi l’application pourrait ressembler :

Autres applications de la gestion des tâches

Cette révolution technologique ne s’applique pas qu’à l’industrie du commerce de détail ; voici d’autres applications possibles dans plusieurs industries.

Logistique : Optimisation de l’espace et de l’inventaire

Dans le domaine de la logistique, l’espace, c’est de l’argent. Les entrepôts et les véhicules de transport doivent être utilisés au maximum de leur capacité pour assurer la rentabilité.

L’IA générative peut analyser les dimensions et le poids de divers produits et comprendre les contraintes des espaces de stockage ou des véhicules de transport. De plus, l’IA générative peut identifier quand les articles sont manquants.

L’intégration de l’IA permet de générer des tâches à partir d’une photo, telles que :

• Identification des articles manquants : L’IA générative peut analyser les images des espaces de stockage pour détecter les articles absents ou en rupture de stock. Cette analyse visuelle permet d’assurer que l’inventaire est toujours à jour.
• Génération de listes de réapprovisionnement : À partir des données sur les articles manquants, l’IA peut créer des listes de réapprovisionnement, simplifiant à la fois la gestion des stocks et la réduction des délais de réapprovisionnement.
• Détection des produits mal stockés : L’IA peut repérer les produits mal stockés, ce qui évite une utilisation inefficace de l’espace et réduit le risque d’endommagement des produits.
• Génération d’instructions pour réorganiser les rayons : En se basant sur les détections de produits mal stockés, l’IA peut fournir des instructions pour réorganiser les rayons de manière optimale, permettant d’améliorer l’utilisation de l’espace.

Maintenance et gestion des bâtiments : détection d’anomalies

Cette même technologie peut être utilisée pour la maintenance d’un bâtiment et pour assurer la sécurité des installations. À partir de photos ou de vidéos, le système peut signaler des problématiques telles que des fuites d’eau, des dégradations matérielles comme des fissures, et des problèmes électriques.

En identifiant les problèmes rapidement, il est possible de planifier des interventions avant qu’ils ne deviennent critiques. Cette approche proactive permet d’éviter que des problèmes mineurs ne se transforment en problèmes majeurs nécessitant des réparations coûteuses.

En localisant exactement les anomalies, les équipes de maintenance peuvent être déployées plus efficacement. Il n’est plus nécessaire de procéder à des inspections manuelles qui prennent beaucoup de temps, et les équipes peuvent se concentrer sur les zones qui requièrent le plus d’attention.

Des inspections régulières et approfondies alimentées par l’IA peuvent améliorer de manière significative la sécurité des bâtiments. En détectant et en traitant rapidement les problèmes, le risque d’accidents causés par des dommages structurels ou des problèmes électriques peut être considérablement réduit.

La Société de transport de Montréal (STM) a mis en œuvre une telle solution d’IA permettant l’automatisation des tâches d’entretien dans le métro de Montréal. La réalisation de ce projet a été confié à l’entreprise montréalaise Osedea et de leur chien Spot.

Il est encore plus simple et accessible d’appliquer ce cas d’usage en utilisant des images de caméras de sécurité. Grâce à l’analyse en temps réel des vidéos de surveillance, l’IA générative assure une surveillance continue, parce que ces robots sont très cool et parfois extrêmement utiles, mais en revanche, ils sont coûteux et difficile à intégrer dans ses opérations.

Alimentation: Assurance du respect des normes sanitaires

Les transformateurs alimentaires doivent maintenir des normes élevées en matière d’hygiène alimentaire, assurant la propreté tout en maximisant l’efficacité opérationnelle.

L’IA peut transformer la gestion quotidienne en facilitant l’identification proactive des besoins de nettoyage, de réapprovisionnement et de maintenance à partir d’analyses visuelles. En analysant les photos des installations et des stocks, l’IA peut identifier les zones qui nécessitent un nettoyage, détecter quand les stocks sont faibles et signaler les équipements qui nécessitent une maintenance. Cette technologie réduit le temps consacré à la vérification manuelle des stocks et des équipements, permettant ainsi au personnel de se concentrer sur la préparation des aliments et l’assurance qualité.

Municipal : Gestion des espaces publics et urbains

Les municipalités sont confrontées à de multiples défis qu’elles doivent surmonter avec des ressources limitées.

L’IA peut être utilisée pour optimiser la gestion des parcs municipaux. Au lieu d’effectuer des rondes complètes, l’IA peut cibler précisément les zones nécessitant une intervention. En analysant les images des espaces publics, l’IA est capable d’identifier les zones qui nécessitent un nettoyage, de détecter les équipements publics endommagés et de générer des rapports de maintenance détaillés pour les équipes d’entretien.

Cela permet aux équipes d’entretien de concentrer leurs efforts sur les zones qui nécessitent le plus leur attention, économisant ainsi temps et ressources. La détection précoce des équipements endommagés par l’IA évite aussi des réparations plus coûteuses à long terme.

Défis de la mise en oeuvre

L’implémentation de l’IA générative nécessite une infrastructure informatique robuste et une intégration avec les systèmes existants. Pour une mise en œuvre réussie :

• Évaluation technologique : Évaluez la complexité de l’intégration et assurez-vous que les systèmes existants sont compatibles.
• Formation et adoption : Assurez-vous que les utilisateurs sont correctement formés pour maximiser l’adoption et l’efficacité de la solution.
• Considérations éthiques : Respectez les réglementations sur la protection des données et surveillez les biais algorithmiques pour garantir une utilisation éthique.

Il est important de prendre en compte les risques et les limitations associés à l’utilisation de ces LLMs. L’utilisation des outils d’IA générative pour entreprise est non négligeable pour un usage professionnel sécuritaire. -> Lire l’article complet

Faire plus avec moins

L’un des principaux avantages de l’IA générative réside dans sa capacité à fonctionner en continu, vous offrant ainsi une expertise disponible 24/7 pour analyser vos environnements, identifier les points à améliorer et proposer des solutions. Cette technologie optimise la gestion de vos ressources en fournissant des analyses en temps réel et des recommandations précises, vous permettant de prioriser les tâches de manière plus stratégique.

L’IA générative facilite également la collaboration et la communication au sein de vos équipes en garantissant que toutes les parties prenantes disposent des informations nécessaires pour accomplir leurs tâches efficacement. En automatisant la création de tâches à partir de photos ou de vidéos, l’IA assure une coordination harmonieuse et améliore l’efficacité opérationnelle.

En intégrant l’IA générative dans vos processus quotidiens, vous optimisez non seulement la répartition des tâches, mais vous renforcez également la prise de décision et l’efficacité globale de vos opérations.

Vous souhaitez découvrir d’autres cas d’utilisation de l’IA générative? Cet article est extrait de notre guide complet qui recense de nombreuses applications potentielles de cette technologie dans divers secteurs. Pour en savoir plus et trouver des cas d’usage pour votre domaine, lisez notre guide maintenant.
Lire le guide

Moov AI utilise l’IA générative dans la création de ce blogue. 
Voici comment notre équipe marketing utilise l’IA générative pour améliorer ce blog. Nous avons utilisé une combinaison de ChatGPT et Gemini pour générer des exemples de cas d’utilisation dans diverses industries, à partir d’un cas concret développé par Moov AI. Certaines parties du texte ont été générées et corrigées avec l’aide de l’IA générative. L’image d’en-tête du blog a également été créée en utilisant le prompt suivant : A futuristic glassmorphism to-do list with checkboxes and a photo stack, artistic abstract illustration in the the style blobby wavy 3d, blue gradient color dans Midjourney. Ensuite, nous avons utilisé Adobe Firefly, intégré via la version bêta de Photoshop, pour ajuster l’image au bon format.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

Les cas d’usage de l’IA générative réellement utiles en 2024

En 2024, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un incontournable pour les entreprises qui souhaitent innover, en grande partie grâce à l’adoption massive de l’IA générative, capable de créer du contenu original allant des textes aux images en passant par des concepts entièrement nouveaux. Nous ne sommes pas les premiers à le dire : cette technologie ouvre des perspectives d’explosion de la productivité pour les entreprises de toutes les industries.

Certains cas d’usage assez simples de l’IA générative sont maintenant très connus et documentés sur Internet : moteurs de chat, génération de textes et d’images, etc.

Mais concrètement, comment des outils comme ChatGPT, Copilot ou Gemini peuvent-ils aider vos employés à devenir plus productifs ? Comment votre entreprise peut-elle améliorer ses processus ?

Bref, quels sont les cas d’usage qui vont réellement vous aider à améliorer la productivité, que vous opériez une usine, une épicerie, un centre de distribution ou une entreprise de production de biens de consommation ?

Ce guide a pour ambition de vous fournir des applications potentielles de l’IA générative dans votre domaine. Que vous soyez responsable de la stratégie d’entreprise, de la stratégie d’innovation ou en charge des opérations quotidiennes, ce guide vous offre des exemples d’intégration de l’IA générative dans vos initiatives, maximisant ainsi son potentiel pour générer de la valeur ajoutée.

Voici des exemples poussés de solutions d’IA générative qui sont réellement utilisées aujourd’hui par des compagnies d’ici.

1. Génération de liste de tâches à partir de photos

Amélioration de l’efficacité des tâches en supermarché grâce à la reconnaissance d’image

Imaginez que vous êtes gérant d’épicerie. Vous devez gérer une montagne de tâches quotidiennes que vos employés doivent effectuer. Vous faites également face à une pénurie de main-d’œuvre. Il est donc crucial de prioriser les tâches et de les assigner efficacement pour maintenir le bon fonctionnement de votre commerce. Mais heureusement, vous utilisez l’IA : vos employés reçoivent automatiquement les bonnes tâches à effectuer au bon moment.

À partir d’une simple photo d’un réfrigérateur ou d’un comptoir, l’intelligence artificielle générative peut identifier toutes les tâches que devrait effectuer un commis, en tenant compte de l’heure de la journée. En se basant sur les informations de la photo, nous avons généré automatiquement une liste de tâches pour les employés.

Et pas n’importe quelles tâches. En utilisant bien l’IA générative, et en intégrant des données et des processus, on peut suggérer les bonnes tâches. Imaginez une plateforme résidant sur un appareil mobile qui permet, suite à un scan rapide des comptoirs, de suggérer des tâches que l’employé doit effectuer :

1. Réapprovisionner les produits manquants.
2. Nettoyer et organiser le réfrigérateur pour une meilleure visibilité des produits.
3. Mettre en avant les promotions ou les produits à mettre en valeur.
4. Effectuer un inventaire des stocks pour anticiper les commandes à passer.

Voici à quoi l’application pourrait ressembler :

Autres applications de la gestion des tâches

Cette révolution technologique ne s’applique pas qu’à l’industrie du commerce de détail, voici d’autres applications possibles dans plusieurs industries.

Optimisation de l’espace et de l’inventaire : Identifier les articles manquants, générer des listes de réapprovisionnement, détecter les produits mal stockés et générer des instructions pour réorganiser les rayons.

Maintenance et gestion des bâtiments : Détecter les anomalies de bâtiment comme les fuites et fissures, permettant la planification préventive des réparations et l’efficacité des équipes de maintenance.

Assurance du respect des normes sanitaires : Identifier les besoins de nettoyage et de maintenance, libérant le personnel pour la préparation des aliments et les contrôles qualité.

Gestion des espaces publics et urbains : Gérer efficacement les ressources en ciblant les interventions dans les espaces publics, facilitant la maintenance et le nettoyage.

2. Outil d’analyse santé et sécurité

Réduction des risques en entrepôt grâce à l’utilisation de l’IA pour la détection des dangers

Les entrepôts sont des zones où les risques pour la santé et la sécurité peuvent être élevés en raison de la présence de machinerie lourde, de produits chimiques et d’activités de manutention. L’intelligence artificielle générative offre de belles solutions pour améliorer la sécurité des travailleurs et assurer la conformité aux réglementations en surveillant et détectant les problèmes.

À partir d’images des caméras de surveillance installées en entrepôt, le système d’IA peut :

• Analyser les images ou vidéos et détecter les anomalies ou les comportements dangereux.
• Identifier si une allée est obstruée par des palettes ou des boîtes, si un employé ne porte pas de casque ou de gants de protection, ou s’il y a un déversement de liquide qui pourrait causer des blessures.
• Identifier si le stockage de votre inventaire est fait de façon sécuritaire, par exemple avertir rapidement qu’une pile de palettes bouge et finira par s’effondrer.

En plus de générer des alertes, un tel système peut générer des rapports réguliers sur les incidents détectés, permettant aux gestionnaires d’identifier les tendances et les zones nécessitant des améliorations. Ces rapports peuvent également être utilisés pour des audits de sécurité et pour démontrer la conformité aux réglementations en vigueur.

Applications de l’analyse des risques dans d’autres industries

Suivi de l’utilisation des équipements de protection : S’assurer que les employés portent les EPI appropriés, comme les casques, les lunettes de protection et les gants.

Détection des chutes : Identifier rapidement les chutes des travailleurs sur les chantiers.

Surveillance des quais de chargement : Assurer que les protocoles de sécurité sont suivis lors du chargement et du déchargement des marchandises.

Gestion des foules : Surveiller les salles d’attente pour éviter les encombrements et les situations de panique.

3. Agent conversationnel

Amélioration du service client avec des chatbots qui répondent aux demandes complexes.

Qualification Québec est un portail de la reconnaissance des compétences qui offre toutes les ressources pour travailler au Québec. L’organisation a mis en place un agent conversationnel propulsé par l’IA générative afin d’améliorer l’expérience et de permettre à ses usagers de converser de façon naturelle avec l’agent dans le but de trouver leur profession équivalente selon la classification nationale des professions (CNP).

En utilisant l’IA générative, le chatbot analyse les réponses de l’utilisateur et compare ces informations avec la base de données de la CNP. Il identifie les professions équivalentes possibles et fournit une liste de correspondances potentielles. Le chatbot offre des résultats rapides et précis et permet des interactions personnalisées et contextuelles, améliorant ainsi l’expérience utilisateur. L’implantation de cet outil permet aux utilisateurs d’obtenir des informations à tout moment.

Applications d’agent conversationnel dans les industries

Assistance à l’achat : Aider les clients à trouver des produits en fonction de leurs préférences et de leur historique d’achat et recommander des articles similaires ou complémentaires pour améliorer les ventes croisées.

Assister votre équipe de support clientèle : Accompagner vos agents à trouver la bonne information dans la multitude de documentation avec laquelle vous travaillez. Que ce soit des manuels d’utilisation et de maintenance, à des documents précis sur leur façon de travailler en passant par les réponses automatisées aux questions les plus fréquentes.

Service à la clientèle : Répondre aux questions sur les produits, les délais de livraison, et les politiques de retour et automatiser le traitement des demandes clients pour des réponses rapides et efficaces.

Conseil financier : Offrir des conseils de base sur la gestion de l’argent, les options d’investissement, et la planification financière personnelle, le tout en conservant une vue à 360° sur les besoins spécifiques du client.

Onboarding des employés : Fournir des informations sur l’entreprise, les politiques internes, et les avantages sociaux, aider à la formation initiale et à l’intégration des nouveaux membres de l’équipe.

4. Génération automatisée de métadonnées dans des ERP

Optimisation des catalogues de produits grâce à l’automatisation des métadonnées

Vous êtes un grand distributeur ou une chaîne de magasins avec un vaste inventaire de produits à afficher sur votre site web ou dans un catalogue. Pour que tous les produits soient bien répertoriés, une quantité considérable de données doit être saisie manuellement. Ce processus est non seulement chronophage mais nécessite également de grandes équipes dédiées à l’entrée et à la génération d’informations dans divers systèmes. Sans parler des nouveaux arrivages de produits qui surchargent votre équipe.

Souvent, ces informations comprennent des doublons ou nécessitent des conversions entre différents systèmes. Parfois, il s’agit d’analyser des descriptions de produits pour les catégoriser correctement. Cette tâche est essentielle, que ce soit dans des systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) ou d’autres types de systèmes.

Pour améliorer l’efficacité et la précision de ce processus, l’IA générative peut être utilisée pour automatiser la génération de métadonnées à partir de textes ou d’images de produits. Cela permet non seulement de réduire la charge de travail des équipes, mais aussi d’assurer une meilleure cohérence et précision des informations répertoriées. L’IA générative peut analyser les descriptions de produits, générer des métadonnées pertinentes et les intégrer automatiquement dans les systèmes appropriés, facilitant la gestion et l’affichage des milliers de produits.

Applications de la génération de métadonnées dans les industries

Documentation technique : Créer et mettre à jour automatiquement la documentation technique pour les produits et les machines.

Annotation de données médicales : Générer des métadonnées pour les dossiers médicaux et les images radiologiques.

Générer du contenu web : Générer tout le contenu web incluant les balises méta optimisées pour le référencement (SEO), comme les mots-clés et les descriptions.

Évaluation des risques : Générer des métadonnées sur les risques pour aider à la prise de décision dans les assurances et les investissements.

La génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics -> Lire l’article complet

5. Extraction de métadonnées

Optimisation de la production de soumissions à partir de courriels clients

La capacité à répondre rapidement aux demandes de devis des clients est essentielle pour rester compétitif et satisfaire les attentes des consommateurs. Traiter manuellement chaque courriel contenant des demandes est une tâche chronophage et sujette à des erreurs. L’intelligence artificielle générative peut automatiser et optimiser ce processus.

L’IA commence par analyser les courriels entrants pour extraire les informations pertinentes. Cela inclut les spécifications des produits ou services demandés, les quantités nécessaires, les délais souhaités, et tout autre détail critique. Elle identifie les termes clés, les conditions spécifiques et les préférences mentionnées dans les courriels.

À partir de modèles préétablis, l’outil peut générer automatiquement des devis. Ces devis sont structurés de manière à inclure tous les éléments nécessaires tels que les prix unitaires, les frais supplémentaires, les conditions de paiement, etc. En fonction des données extraites, il est possible de personnaliser les devis pour répondre aux besoins spécifiques de chaque client.

Autres applications de l’extraction de métadonnées

Classification des tickets : Utiliser des métadonnées pour classer et prioriser les tickets de support, et les assigner aux bons techniciens.

Suivi des contrats : Extraire des métadonnées comme des dates, des parties impliquées, et des conditions à partir des courriels, et génération de rappels pour les échéances importantes des contrats.

Traitement des factures : Extraire des informations des factures envoyées par courriel (montant, date, fournisseur) et génération d’entrées comptables ou de propositions de paiement.

Traitement des demandes des citoyens : Extraire des informations des courriels des citoyens pour traiter les demandes de services publics et générer des réponses ou des propositions de rendez-vous.

6. Génération de test automatisé

Validation de la qualité du code développé

En tant qu’entreprise qui assure le développement de solutions pour nos clients, il est crucial de nous doter des meilleurs outils pour garantir la robustesse et la fiabilité de nos livrables. Pour ce faire, nos équipes ont adopté l’IA générative pour automatiser la génération de tests. Cette approche nous permet d’accroître notre efficacité opérationnelle, mais aussi de réduire les coûts associés aux tests. De plus, l’utilisation de l’IA améliore la couverture des tests tout en minimisant les erreurs humaines et assure des produits finaux de qualité supérieure.

L’IA générative scanne le code source et les spécifications des fonctionnalités pour comprendre la logique et les attentes des fonctionnalités. Elle utilise des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour extraire les exigences et les convertir en scénarios de tests. Cette solution peut analyser le code source, les spécifications des fonctionnalités et l’historique des bugs pour générer des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests de régression.

Autres applications de la génération de test

Sécurité et confidentialité des dossiers médicaux : Créer des cas de tests pour vérifier que les données des patients sont protégées et que le système respecte les régulations de confidentialité.

Scénarios de risque : Simuler divers scénarios de risques pour tester les algorithmes de tarification et de gestion des sinistres.

Performance du système de gestion des stocks : Créer des cas de tests pour s’assurer que les systèmes de gestion des stocks peuvent gérer de grandes quantités de données en temps réel.

7. Correction de textes

Optimisation de l’enseignement par l’automatisation de la correction textuelle

100 % des professeurs de français avouent avoir besoin d’aide pour les corrections de texte. Le Collège Sainte-Anne a bien compris que le bien-être des enseignants est crucial pour fournir la meilleure éducation possible à leurs élèves. Le Collège Sainte-Anne a sollicité Moov AI pour explorer la faisabilité de l’automatisation de la correction, dans le but d’assister les enseignants et d’avantager les élèves.

Émilia, un outil propulsé par l’intelligence artificielle, permet d’assister les enseignants dans la correction de textes en identifiant les erreurs tout en se basant sur le programme d’enseignement des élèves afin de suivre leur apprentissage.

L’IA permet de détecter des erreurs de cohérence textuelle, de syntaxe de la phrase, de ponctuation, de vocabulaire, d’orthographe grammaticale et d’orthographe d’usage en fonction du niveau de l’élève.

L’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’améliorer la qualité de vie des enseignants en réduisant le temps consacré à la correction, ce qui libère davantage de temps pour la pédagogie auprès des élèves, favorisant ainsi des rétroactions et des apprentissages de meilleure qualité.

Révolutionner l’éducation avec l’IA générative -> Lire le cas client Émilia – Collège Sainte-Anne

Autres applications

Support client et documentation : Rédiger et corriger la documentation technique et les réponses aux clients, améliorant ainsi la satisfaction client et la compréhension des produits.

Correction de documents juridiques : Vérifier la conformité des documents juridiques et détecter des erreurs dans les contrats et autres textes légaux.

Correction d’articles de presse : Utiliser l’IA générative pour corriger les articles avant leur publication, améliorant la qualité éditoriale et la cohérence du contenu.

Correction de textes publicitaires : Corriger les textes publicitaires avant leur diffusion, améliorant ainsi la qualité du contenu et assurant sa cohérence éditoriale.

Documentation médicale et scientifique : Garantir la précision des rapports, articles de recherche et autres publications dans le domaine médical et scientifique.

Au-delà de la correction de texte

L’IA générative a démontré sa capacité à effectuer des corrections de texte, mais ces exemples démontrent également sa capacité à automatiser des processus d’entreprise. Par exemple, elle peut créer des résumés de réunions, traduire des textes d’une langue à une autre ou créer des présentations basées sur les données collectées.

En automatisant ces processus et en confiant les tâches répétitives à l’IA générative, il est possible de libérer les employés pour qu’ils se concentrent sur des activités à plus grande valeur ajoutée. Cela permet également d’améliorer la précision des opérations et la constance dans l’exécution des tâches.

L’importance de bien faire les choses

La mise en place de telles applications nécessite aussi la mise en place de politiques internes rigoureuses pour garantir une utilisation responsable. Il est important pour les entreprises que les données soient traitées par des partenaires technologiques de confiance ayant des standards éthiques élevés et des protocoles de protection des données pour éviter toute utilisation abusive.

Afin de guider les entreprises dans l’utilisation responsable des systèmes d’IA générative, le gouvernement canadien a élaboré un code de pratique volontaire. Ce code vise à permettre aux développeurs, diffuseurs et opérateurs de ces systèmes d’éviter les effets néfastes, d’instaurer la confiance et de préparer une transition en douceur vers la conformité avec la future Loi sur l’intelligence artificielle et les données.

Il est aussi important que les entreprises se dotent de structures de gouvernance qui surveillent l’utilisation de l’IA, assurent la conformité aux réglementations et favorisent une culture de transparence. En parallèle, il est essentiel de former les employés sur les bonnes pratiques en matière d’IA, afin qu’ils comprennent les implications éthiques et soient capables d’identifier et de résoudre les problèmes potentiels.

La gestion proactive des risques est aussi une pratique à adopter qui permet d’identifier les potentiels incidents et de mettre en place des mesures préventives afin de les éviter. On pense ici à la mise en œuvre de plans de contingence, à l’évaluation des vulnérabilités et à la préparation à des scénarios d’urgence.

L’IA générative en entreprise

L’IA générative représente une opportunité majeure pour repenser la manière dont les entreprises livrent de la valeur à leurs clients et augmentent la productivité de leurs équipes. Cette technologie, que 96 % des organisations considèrent comme un sujet de discussion majeur, gagne en popularité. Il est essentiel de prendre le temps d’identifier les fonctions de votre entreprise qui pourraient bénéficier de cette avancée.

Nous espérons que ce guide a éveillé votre curiosité et stimulé votre envie d’explorer les possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative dans votre domaine. En mettant en lumière des cas d’utilisation spécifiques pour différentes fonctions et industries, nous avons voulu montrer le potentiel transformateur de l’IA générative pour les organisations de tous secteurs.

Bien que l’adoption de l’IA générative soulève des questions et présente des défis, elle fait indéniablement partie de l’avenir. Les organisations doivent commencer à se préparer dès maintenant pour rester compétitives et tirer parti de cette technologie. En prenant des mesures proactives pour intégrer l’IA générative, vous pouvez non seulement améliorer votre efficacité opérationnelle, mais aussi offrir un meilleur service à vos client

Moov AI utilise l’IA générative dans la création de ce blogue. 
Voici comment notre équipe marketing utilise l’IA générative pour améliorer ce blog. Nous avons utilisé une combinaison de ChatGPT, Copilot et Gemini pour générer des exemples de cas d’utilisation dans diverses industries, à partir d’un cas concret développé par Moov AI. Certaines parties du texte ont été générées et corrigées avec l’aide de l’IA générative. L’image d’en-tête du blog a également été créée en utilisant le prompt suivant : Artistic abstract generative AI guide book, in the style blobby 3D, blue gradient color dans Midjourney. Ensuite, nous avons utilisé Adobe Firefly, intégré via la version bêta de Photoshop, pour ajuster l’image au bon format.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

L’importance de l’IA dans les affaires

Il y a tout juste quelques années, l’intelligence artificielle n’était qu’un terrain de jeu réservé aux géants novateurs de la Silicon Valley. Cependant, la donne a changé, et aujourd’hui, son évolution et sa démocratisation ne font plus de doute : l’IA est la nouvelle révolution industrielle. Toutes les entreprises doivent désormais l’inclure dans leurs opérations pour rester dans la course au cours des 5, 10, voire 15 prochaines années.

Les entreprises sont désormais confrontées à la nécessité non seulement de revoir leur stratégie, mais aussi d’intégrer de manière significative l’IA au cœur même de cette stratégie. C’est là que se trouve la clé d’une croissance soutenue et pérenne.

« L’IA ne va pas remplacer le travailleur – par contre, le travailleur qui utilise l’IA le fera. »

-Olivier Blais

Ce qui est intéressant avec l’IA, (et c’est ce que nous préconisons), c’est d’adopter une approche itérative et incrémentale. Nous recommandons de commencer par des projets simples qui généreront rapidement un impact significatif, favorisant ainsi une intégration fluide de l’IA au sein de l’organisation.

Dans cet article, nous verrons pourquoi il s’agit d’une nécessité.

Pourquoi l’IA est une nécessité dans les affaires?

L’IA transforme la prise de décision en fournissant des analyses approfondies.

L’IA révolutionne la prise de décision en permettant de tirer des conclusions à partir des données disponibles. En exploitant cette masse d’informations, l’IA offre aux entreprises une compréhension plus claire des tendances, des comportements des consommateurs et des dynamiques du marché.

Cette vision éclairée permet aux décideurs de mieux anticiper les défis potentiels, d’identifier les opportunités de croissance et de prendre des décisions stratégiques plus informées. En réduisant l’incertitude et la complexité, l’IA aide à minimiser les risques associés aux décisions d’affaires, tout en maximisant la rentabilité en orientant les ressources vers les initiatives les plus prometteuses (si c’est ce que l’entreprise tente d’optimiser). En fait, l’IA permet d’optimiser les objectifs de l’entreprise.

L’IA maximise l’efficacité opérationnelle.

En exploitant les insights générés par ces systèmes, une entreprise peut acquérir une meilleure compréhension de sa situation actuelle, lui permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées tout en optimisant ses opérations. Cela permet de prédire les événements ou les quantités en se basant sur tous les signaux disponibles qui influencent la demande.

Par exemple, en considérant des données telles que la corrélation entre la météo ensoleillée, les promotions en cours sur les cornets de crème glacée et les historiques de ventes, il est possible de prédire avec précision la demande de crème glacée dans des cornets. Dans ce scénario simple, les avantages sont multiples :

• Optimisation de la gestion de l’inventaire en anticipant la quantité de crème glacée nécessaire.
• Planification efficace des horaires de travail en fonction des prévisions de ventes.
• Réalisation des hypothèses commerciales en maximisant l’efficacité opérationnelle et la rentabilité tout en réduisant la charge de travail pour l’équipe.

Ainsi, l’utilisation judicieuse de l’IA permet à une entreprise de mieux répondre à la demande, d’améliorer ses opérations et d’atteindre ses objectifs d’affaires de manière plus efficace.

La personnalisation de l’expérience client renforce la fidélité à la marque.

La personnalisation de l’expérience client est un puissant moteur de fidélité à la marque. Une étude récente de McKinsey, 76 % des consommateurs sont davantage enclins à envisager des achats auprès d’entreprises qui interagissent de manière personnalisée, tandis que 78 % déclarent que de tels contenus les incitent à racheter. L’intégration de l’IA offre des opportunités uniques pour ce faire.

En exploitant les données client, les entreprises peuvent fournir des expériences de support sur mesure. En s’appuyant sur la technologie, elles peuvent offrir des services plus efficaces, plus efficients et plus personnalisés, renforçant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Prenons l’exemple d’un commerce en ligne qui augmente ses ventes grâce à un système de recommandation alimenté par l’IA. Ce système intégré sur le site web offre des recommandations personnalisées en temps réel, basées sur les préférences et les historiques d’achat des clients. Cette approche proactive non seulement fluidifie l’expérience d’achat, mais renforce également la fidélité à la marque en offrant un service client personnalisé, tout en allégeant la charge de travail de l’équipe en place pour le service à la clientèle.

En analysant les données générées par ces interactions, les entreprises affinent leur compréhension du comportement des consommateurs, ajustent leurs offres et anticipent les besoins futurs. Cette connaissance approfondie du marché permet à l’entreprise de demeurer agile et réactive, maximisant ainsi les opportunités de vente et minimisant les pertes potentielles.

Projets d’intelligence artificielle concrets réalisés

Depuis 2018 nos équipes ont généré de l’innovation chez nos clients en développant des solutions d’intelligence artificielle appliquée. Nous avons accompagné des dizaines d’organisations dans la découverte et l’accélération de projets. En voici quelques exemples pour vous aider à comprendre ce qui peut être réalisé avec l’intelligence artificielle.

• Optimisez l’inventaire et la gestion de la main-d’œuvre
• Outil de planification de repas personnalisés propulsé par l’IA
• Prédire les activités de maintenance
• Prédiction de l’achalandage et tarification dynamique

Découvrir plus de projets d’IA

L’avenir de l’IA en affaires

L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer le monde des affaires, et son impact ne fera que croître dans les années à venir. De nombreuses études et rapports d’entreprises de conseil de premier plan confirment cette tendance.

Voici quelques points clés à retenir :

• McKinsey : D’ici 2030, l’IA pourrait générer jusqu’à 13 000 milliards de dollars de PIB supplémentaire pour l’économie mondiale.
• Accenture : L’IA pourrait créer jusqu’à 26 millions d’emplois d’ici 2025 (oui oui, vous avez bien lu).
• EY : 75 % des dirigeants d’entreprises affirment que l’IA est essentielle à la croissance de leur entreprise.
• Deloitte : L’IA pourrait aider les entreprises à réduire leurs coûts de 9 % d’ici 2025.
• BCG : L’IA pourrait aider les entreprises à augmenter leurs revenus de 10 % d’ici 2025.

L’avenir de l’IA en affaires est prometteur, mais il est important de se rappeler que l’IA n’est pas une solution miracle. Il est primordial de mettre en place une stratégie d’IA claire et de disposer des compétences et des ressources nécessaires pour la mettre en œuvre.

Voici quelques conseils pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de l’IA :

• Commencez par identifier les cas d’utilisation les plus pertinents pour votre entreprise.
• Développez une stratégie d’IA claire et définissez vos objectifs.
• Investissez dans les compétences pour mettre en œuvre votre stratégie d’IA.
• Soyez prêt à expérimenter en débutant par un projet offrant un fort potentiel de valeur et présentant un risque minime.
• Collaborez avec des partenaires externes pour obtenir l’aide dont vous avez besoin.

En conclusion, l’IA est une technologie puissante qui peut aider les entreprises à améliorer leurs performances et à rester compétitives. En adoptant l’IA de manière stratégique, les entreprises peuvent se préparer à un avenir prospère.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

L’intelligence artificielle générative appliquée dans l’industrie manufacturière

Le contexte

Les enjeux actuels de l’industrie manufacturière au Québec sont nombreux et complexes. Les ruptures dans la chaîne d’approvisionnement, qu’elles soient orchestrées par des événements mondiaux externes comme la pandémie, les conflits commerciaux ou internes comme les dilemmes logistiques, peuvent déclencher des perturbations, des pénuries de matières premières, et potentiellement engendrer des pertes financières équivalentes à 45 % des bénéfices annuels moyens d’une entreprise au cours de la prochaine décennie.

Ajoutez à cela la complexité d’une pénurie de main-d’œuvre touchant près de 80 % des entreprises manufacturières canadiennes, et nous sommes confrontés à un cocktail stimulant de défis.

Face à ces enjeux, des solutions innovantes doivent être mises en œuvre.

L’IA et l’IA générative comme solution?

L’intelligence artificielle est utilisée par les entreprises manufacturières, car elle permet d’optimiser les opérations de fabrication, augmenter la productivité des travailleurs, réduire les coûts et améliorer la satisfaction des clients.

L’IA générative peut aussi prendre un rôle dominant dans le domaine manufacturier et ce à moindre coût , plus rapidement et sans nécessiter autant de données que les projets d’intelligence artificielle dite « traditionnelle» . C’est aussi un style de solution qui est habituellement mieux adopté par les travailleurs impactés par ces changements grâce à une expérience utilisateur favorisant la collaboration et réduisant le besoin de connaissances profondes en IA.

En effet, l’intelligence artificielle générative est accessible, car il est possible de tester rapidement une solution avec une preuve de concept, sans nécessiter de disposer de données préalables ni même de compétences avancées en programmation.

Grâce à son aptitude à traiter d’énormes quantités de données et à générer des réponses intelligentes, l’IA générative peut transformer les flux de maintenance, résoudre des problèmes en temps réel, recommander des moyens d’améliorer l’efficacité des lignes de production, et  devenir un outil indispensable pour favoriser la conception de nouveaux produits!

Selon le Google Cloud Gen AI Benchmarking Study de juillet 2023, 82 % des organisations envisageant d’utiliser ou utilisant actuellement l’IA générative estiment qu’elle apportera des changements significatifs, voire une transformation radicale à leur industrie.

Série sur l’intelligence artificielle générative

• Les cas d’usage essentiels de l’intelligence artificielle générative
• Comment exploiter sans dérive les solutions d’intelligence artificielle générative en entreprise [Conférence sur demande]
• Pourquoi vous devriez utiliser ChatGPT en contexte d’entreprise
• Génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics

L’IA générative n’est pas qu’un outil d’aide à la décision

Bien que la plupart des gens connaissent l’IA générative comme ChatGPT, Gemini ou Midjourney comme une aide « générique» , il est possible de déployer l’IA générative de manière plus spécifique pour exploiter des opportunités et résoudre des problèmes particuliers.

Naturellement, l’utilisation de la barre de saisie permet de dicter nos commandes (prompts) pour obtenir réponses. Cependant, avec la même technologie, il est également envisageable de la programmer pour résoudre des problèmes ciblés.

Système d’IA générative à usage général vs à vocation étroite

Système d’IA générative à usage général: Un exemple de ce type de système est ChatGPT, où l’utilisateur obtient une réponse textuelle en fonction de sa requête. L’utilisateur peut fournir des informations relatives à une tâche quelconque qu’il souhaite accomplir et recevoir une réponse adaptée à l’étendue de sa question.

Système d’IA générative à vocation étroite: Dans le domaine manufacturier, un exemple concret d’un tel système serait un modèle génératif spécifiquement conçu pour optimiser le processus de planification de la production. Plutôt que de simplement répondre à des questions générales, ce système serait entraîné à analyser les données spécifiques de la chaîne de production, telles que les niveaux de stock, les délais de livraison des fournisseurs, et les demandes des clients.

Par exemple, un gestionnaire de production pourrait utiliser ce système en lui fournissant des informations sur les commandes en cours, les capacités de production actuelles et les contraintes de ressources. En retour, le système pourrait générer des propositions de plans de production optimisés, en prenant en compte les délais, les coûts et les ressources disponibles.

Ainsi, ce modèle d’IA générative étroitement spécialisé serait capable de fournir des solutions précises et ciblées pour améliorer l’efficacité opérationnelle dans le contexte manufacturier, allant au-delà des fonctions génériques des systèmes d’IA générale comme ChatGPT, Gemini ou Midjourney.

Applications pratiques de l’IA générative dans l’industrie manufacturière

Voici comment l’IA générative est utilisée pour créer de la valeur dans l’industrie manufacturière.

La révolution de l’IA générative est qu’elle utilise VOS données, VOS façons de faire.

L’un des risques avec l’utilisation des solutions d’IA générative à usage général est la réception d’une réponse qui n’est pas véridique ou personnalisée à notre contexte. Demander à ChatGPT de générer une soumission pour une usine manufacturière est possible, mais chaque entreprise a sa propre identité, ses méthodes, ses processus, sa tonalité de marque. Il s’agit d’éléments importants à prendre en compte. Il serait farfelu de considérer que toutes les entreprises manufacturières sont identiques !

Ce qui va vraiment révolutionner votre approche avec l’IA générative, c’est la prise en compte de VOTRE propre base de données. En rendant les données de votre entreprise disponibles dans un environnement sécurisé, cela permet à votre « GPT d’entreprise » de comprendre votre réalité et le format des soumissions historiques, générant ainsi un résultat fidèle à vos méthodes. En plus, quand on parle de base de données, ici on peut parler de n’importe quelles données, qu’elles soient structurées ou de simples pages web contenant de l’information utile.

Dans le secteur manufacturier, cette approche permet aux entreprises d’exploiter pleinement leurs propres données, telles que les données historiques, les soumissions passées, les appels d’offres, les plans de production, les plans d’ingénierie. En utilisant ces ressources spécifiques à chaque entreprise, l’IA générative façonne des solutions sur mesure à l’image de l’entreprise elle-même, rivalisant (et souvent dépassant) la qualité obtenue par des processus manuels. C’est une capitalisation sur l’expertise accumulée au fil du temps, ouvrant la voie à une innovation rapide et extrêmement efficace.

Avec une solution d’IA générative basée sur vos données, vous pouvez (entre autres)

• Générer instantanément une nouvelle soumission pour un nouveau client, avec de nouveaux paramètres, mais basée sur vos soumissions du passé.
• Créer de nouveaux plans de projet basé sur votre historique de plans
• Répondre à des appels d’offres selon vos réponses du passé et votre façon de répondre aux appels d’offres
• etc.

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L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS L’INDUSTRIE MANUFACTURIÈRE

Dans un contexte industriel marqué par des défis constants, tels que la pénurie de main-d’œuvre qualifiée et la nécessité d’optimiser les processus de production, l’intelligence artificielle (IA) se présente comme une solution incontournable pour améliorer l’efficacité opérationnelle.

Cet ebook présente comment l’intelligence artificielle peut améliorer l’efficacité opérationnelle et optimiser les performances des équipes dans l’industrie manufacturière.

1. Automatisation du service client

Les agents conversationnels, également connus sous le nom de chatbots, qui sont de plus en plus propulsés par l’IA générative, offrent une interaction naturelle et fluide avec les utilisateurs tout en respectant les politiques de gouvernance interne et l’image de marque. Capables de générer des réponses pertinentes et cohérentes en réponse aux questions posées, les chatbots améliorent significativement l’expérience utilisateur et l’efficacité du service client.

Dans le secteur manufacturier, les entreprises tirent parti de ces agents conversationnels pour faciliter le dépannage des produits, la commande de pièces de rechange, la programmation des services, ainsi que pour fournir des informations sur les produits et leur fonctionnement.

Les manufacturiers et industriels peuvent également bénéficier d’agents conversationnels internes, qui aident les employés à rechercher et récupérer rapidement des informations au sein de vastes bases de données, y compris leur propre base de données interne. Les employés peuvent interagir de manière naturelle avec ces agents pour poser des questions complexes et obtenir des réponses pertinentes, facilitant ainsi la prise de décision et l’accès aux connaissances internes.

Imaginez équiper vos collègues d’assistants virtuels et instantanés qui donnent les réponses aux difficiles questions d’opérations ou de maintenance de vos machines et équipements ou assistent vos ingénieurs dans la rédaction de documents qui doivent se conformer avec les nombreuses normes avec lesquelles votre compagnie doit jongler.

2. Recherche, synthèse et production de documents

L’IA générative excelle dans la compréhension de texte et peut grandement aider à la synthétisation, modification et création de texte grâce à une recherche poussée de documents internes provenant de diverses sources.

Un mécanicien du secteur manufacturier peut bénéficier de la technologie pour avoir en quelques secondes un résumé des instructions de maintenance et ainsi sauver du temps de réparation et ultimement retourner en production plus rapidement.

Par ailleurs, un ingénieur peut utiliser cette technologie pour générer des manuels d’instructions et de documentation destinés aux machines en usine ou accompagnant les produits finis.

Voici ce que cela signifie pour les entreprises manufacturières.

Chatbot interne pour les employés : Déployer un chatbot interne pour aider les employés à accéder rapidement aux informations et aux procédures internes, ce qui peut améliorer l’efficacité opérationnelle.
Analyse des données de fabrication : Analyser les données de production et identifier des tendances, des inefficacités ou des anomalies, contribuant ainsi à l’optimisation des processus de fabrication.
Soutien aux experts techniques : Générer des résumés de rapports d’ingénierie complexes, de brevets et de documents de recherche pour aider les ingénieurs et les experts techniques à rester au courant des dernières avancées de l’industrie.
Vue 360 des clients dans la fabrication : Centraliser les données clients pour avoir une vue complète de leurs besoins, de leurs interactions et de leurs historiques, ce qui peut améliorer la personnalisation des produits et des services.
Analyse des commentaires : Résumer les avis et les commentaires des clients ou des employés pour identifier les problèmes récurrents, les améliorations possibles et les retours positifs, ce qui peut aider à améliorer la qualité des produits et de votre production.
Segmentation de la clientèle : Utiliser l’IA pour segmenter les clients en fonction de leur historique d’achat, de leurs préférences et de leurs besoins, ce qui peut aider à personnaliser les offres et les campagnes marketing.

3. L’IA générative pour accélérer le prototypage

L’une des principales contributions de l’IA générative réside dans sa capacité à créer. L’un des avantages cruciaux est sa capacité à accélérer le processus de conception.

Traditionnellement, la création de prototypes est un processus laborieux et chronophage, impliquant de nombreuses itérations. L’IA générative, en revanche, peut proposer des idées pour ensuite générer des prototypes rapidement, réduisant ainsi le temps nécessaire pour passer de la phase de conception à la phase de production.

Cette accélération du cycle de développement permet aux entreprises de répondre plus rapidement aux demandes du marché et de rester compétitives dans un environnement commercial en constante évolution.

En termes de coûts, l’IA générative offre des avantages significatifs. En automatisant une partie du processus de conception, les entreprises peuvent réduire les coûts liés à la main-d’œuvre et aux itérations de prototypes. De plus, la capacité de l’IA à optimiser les matériaux et les structures peut entraîner des économies substantielles sur les coûts de production à long terme.

Imaginez que vous puissiez générer des plans en 3D plus rapidement, recevoir des suggestions sur le meilleur emballage pour un produit donné ou générer automatiquement une base de conception aux couleurs du client.

4. Conseiller en chaîne d’approvisionnement, dans l’amélioration en continu et pour les documents légaux

L’intelligence artificielle générative se positionne comme un guide stratégique au sein des chaînes d’approvisionnement, élargissant la perspective au sein de réseaux complexes et émettant des recommandations pour les fournisseurs les plus adaptés en se basant sur des critères pertinents. Ces critères englobent non seulement les spécifications détaillées des nomenclatures, mais également des paramètres tels que la disponibilité des matières premières, les échéances de livraison et les indicateurs de durabilité.

Dotée d’une compétence particulière dans l’analyse des langages naturels, l’IA générative excelle dans l’extraction de dispositions pertinentes issues de documents légaux et contractuels. Cette capacité à déchiffrer les tenants et aboutissants des accords légaux permet à l’IA générative de jouer un rôle essentiel dans l’amélioration continue des opérations, renforçant ainsi l’efficacité globale de la chaîne d’approvisionnement.

5. L’IA générative dans la maintenance prédictive

L’IA est déjà bien utilisée dans la maintenance prédictive avec des prévisions (forecasting). Prenons exemple dans le domaine de l’aérospatial. L’entreprise Pratt & Whittney utilise un modèle d’intelligence artificielle qui prédit le calendrier des activités de maintenance pour un moteur donné. En croisant ces activités avec les clients de P&WC, nous avons produit une liste hiérarchisée de clients à contacter pour leur équipe de vente.

L’IA générative, quant à elle, se distingue par sa capacité à non seulement suggérer des solutions potentielles lors de l’identification d’un problème, mais également à élaborer de manière proactive des plans de service complets.

Dans ce contexte, prenons le cas où un problème est détecté. L’IA générative entre en scène pour non seulement fournir des suggestions de solutions, mais aussi pour élaborer un plan détaillé guidant les équipes de maintenance tout au long du processus de résolution, le tout, utilisant vos données et vos guides.

Une caractéristique clé de cette technologie est son accessibilité accrue aux ingénieurs de fabrication. Ces derniers peuvent interagir de manière intuitive avec l’IA, utilisant un langage naturel et des requêtes courantes. Cette facilité d’utilisation rend l’IA générative non seulement accessible à la main-d’œuvre existante, mais aussi particulièrement attrayante pour les nouveaux employés, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives dans le domaine de la maintenance prédictive dans le secteur manufacturier. Voici une vidéo produite par Google qui démontre comment l’IA générative aide une entreprise de transport à résoudre un problème avec une locomotive défectueuse.

6. Génération de métadonnées pour les ERP

Pour les nouveaux produits, l’IA génère automatiquement des descriptions basées sur des produits similaires dans l’inventaire ou sur de brèves informations fournies par l’utilisateur. Le système d’IA générative peut être intégré à SAP, Oracle ou Microsoft Dynamics. Cela peut être réalisé via des intégrations API ou des modules personnalisés, garantissant que les métadonnées générées s’intègrent parfaitement dans le système de gestion des matières premières et de stocks.

Cette innovation simplifie et rationalise la gestion de l’inventaire, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et d’accélérer la mise sur le marché de nouveaux produits.

Je présente dans cet article une démonstration du fonctionnement de la génération de métadonnées à partir de texte et à partir d’une image.

Mise en place de l’IA générative dans l’industrie manufacturière

Pour intégrer avec succès l’IA générative, les responsables des opérations et de l’innovation doivent suivre quelques étapes cruciales, notamment la sélection de partenaires et d’outils appropriés, développement de la solution robuste et fonctionnelle, formation du personnel et gestion du changement, et la mise en place d’une stratégie à long terme pour maximiser les avantages de l’IA générative. Voici un lien vers un ebook qui guide les gestionnaires dans leur premier projet d’IA.

En résumé, l’IA générative représente une opportunité sans précédent pour l’industrie manufacturière québécoise. Dans un paysage industriel en constante évolution, l’adoption de l’IA générative représente un pas audacieux vers l’efficacité, l’innovation et la compétitivité. En suivant ces tendances émergentes, l’industrie manufacturière au Québec peut non seulement surmonter les défis actuels, mais également prospérer dans un avenir technologiquement avancé.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

L’IA générative pour accélérer l’analyse des appels d’offre

Dans cette capsule vidéo, je plonge directement dans un exemple concret pour comprendre comment développer des solutions d’IA générative peut répondre aux besoins des entreprises. Cet exemple se concentrera sur un cas d’analyse d’appels d’offres, un domaine où de nombreuses entreprises investissent beaucoup de temps et de ressources.

D’abord, un peu de contexte

Dans le secteur des ventes, plus particulièrement dans certains domaines comme la construction et l’industrie minière, les appels d’offres sont une étape cruciale. Ces documents détaillés contiennent des informations essentielles sur les spécifications du projet, les délais, les exigences techniques et financières, et bien plus encore.

Problème d’affaires

L’analyse de ces appels d’offres peut s’avérer chronophage pour les organisations. Les entreprises doivent non seulement passer en revue d’innombrables pages de documents, mais elles doivent également extraire des informations déterminantes et identifier les opportunités stratégiques cachées au milieu de la masse d’informations.

Cela soulève un défi de taille pour les équipes en charge de la gestion des appels d’offres. Le temps consacré à cette tâche complexe pourrait être mieux utilisé ailleurs, tandis que des erreurs d’interprétation ou des informations manquées pourraient entraîner des conséquences coûteuses.

Proposition de valeur

C’est là que l’IA générative entre en jeu. Elle excelle dans la génération de contenu, la synthèse d’informations et la recherche, ce qui en fait un outil précieux pour grandement simplifier ce processus complexe.

L’IA générative peut automatiser une grande partie du travail lié à l’analyse d’appels d’offres, permettant ainsi aux entreprises de gagner du temps, de réduire les erreurs humaines et d’améliorer leur efficacité dans la prise de décision stratégique.

Alors, sans plus tarder, plongeons dans le monde fascinant de l’IA générative au service de l’analyse d’appels d’offres.

Transcription verbatim de la capsule vidéo

[Il est intéressant de noter que cette transcription a été effectuée avec des outils d’intelligence artificielle. Une tâche qui aurait pris 2 à 3h a été accomplie en quelques minutes.]

Introduction

Bonjour tout le monde, mon nom c’est Olivier Blais. Je suis cofondateur et VP Science de la décision pour Moov AI. Je suis super content d’être ici avec vous pour discuter d’IA générative et comment pouvoir développer des solutions d’IA générative pour entreprise.

Présentation du cas d’analyse d’appel d’offres

Donc pour être en mesure de parler de ces différentes étapes et pour pas se perdre parce que j’ai souvent tendance à me perdre tellement je suis excité. On va parler d’un cas plus précis et je vais vraiment le développer avec vous pour montrer un peu comment finir par avoir une solution qui est plus appropriée pour les entreprises? L’idée ici ce serait de prendre un cas d’analyse d’appel d’offres.

Parce qu’on sait que dans le domaine des ventes, surtout quand on va regarder en construction. Dans le domaine minier, dans plusieurs domaines. Dans des domaines de consultation management, on va se retrouver à avoir des appels d’offre qui sont souvent très longs, et ça prend un temps fou pour les organisations d’analyser les appels d’offres et de potentiellement aller de l’avant.

Ici on sait qu’on a un problème et mon but c’est d’essayer de voir si l’IA générative peut résoudre un problème. L’IA générative, dans quoi ça excelle? Ça va exceller dans certains éléments, ça va exceller dans des éléments où on a besoin de générer du contenu, où on a besoin de faire des sommaires de contenu, où on a besoin de pouvoir faire de la recherche. Donc de la recherche à même une base de contenu, ou finalement, quand on a besoin de générer du contenu un peu plus riche que du contenu textuel.

Dans notre cas, on peut voir assez bien que c’est aligné avec les capacités de l’IA générative parce que des appels d’offres tu as beaucoup de contenu textuel, donc c’est vraiment, c’est dans la recherche d’information, c’est aussi de la sommairisation, donc c’est de générer un sommaire. Et c’est de créer un sommaire qui est vraiment approprié pour l’équipe des ventes. Donc on est vraiment sur notre X.

On peut aller de l’avant avec l’IA générative, on a identifié notre besoin. L’étape d’après, c’est de se poser la question au niveau de l’analyse des risques.

Analyse des risques

C’est quoi les risques de créer un outil d’analyse des appels d’offres? On va voir un risque au niveau de la performance. Qu’est-ce qui arrive si on a une mauvaise performance au niveau de notre analyse d’appel d’offres? Mais le but, c’est d’avoir une bonne discussion et de savoir : ça vaut-tu la peine? Donc dans ce cas-ci, le sommaire serait probablement que le pire qui peut arriver, c’est que ça se peut qu’on manque certaines offres. Mais on en manque aujourd’hui de toute façon, et cela se peut qu’on se retrouve à analyser plus en profondeur certaines offres qui finalement ne sont pas nécessairement bonnes pour l’entreprise ou adéquates, donc le risque est quand même assez minimal.

Un autre risque qu’on voit souvent particulièrement au niveau de l’IA générative, c’est par rapport à la sécurité de l’information. Est-ce que les appels d’offres sont des appels d’offre qui sont publics. Par exemple dans le cas des appels d’offre gouvernementales, c’est des appels d’offre qui sont publics, donc l’information ne serait pas à risque.

Par contre, c’est toujours une bonne pratique d’utiliser des solutions qui garantissent la sécurité de l’information. On peut trouver ici des solutions qui sont dans des services professionnels comme par exemple Azure a les services professionnels pour le faire, Google avec PaLm-2 a des services professionnels dans lesquels l’information ne va pas sortir de vos environnements à vous. Donc la sécurité de l’information est garantie.

Mais dans ce cas-ci, le risque est minimal. Par la suite, un dernier risque que je vais élaborer parce qu’il y en a plusieurs autres, mais un autre risque qui est commun auprès des solutions d’IA générative, c’est au niveau des droits d’auteur. Donc si on planifie par exemple de vendre l’information qui est générée ou des images générées par l’IA générative, il faut être conscient que c’est possible qu’il y ait des droits d’auteur qui puissent être bafoués dans l’extrant des solutions d’IA générative. Mais dans ce cas-ci ce n’est aucunement le cas, donc on peut aller de l’avant.

La preuve de concept

Alors on a identifié notre besoin. On a remarqué que notre besoin ne comporte pas des risques qui sont trop élevés, donc on est prêt à aller de l’avant. Qu’est-ce qu’on fait quand on va de l’avant? On commence avec une preuve de concept. Une preuve de concept surtout avec l’IA générative, c’est très facile.

On utilise une solution comme, dans ce cas-ci, on pourrait utiliser PaLm-2 de Google, donc on accède à PaLm-2 à même Google Cloud plateforme. Donc on accède dans la plateforme. On teste donc ce qu’on va faire, c’est qu’on va se retrouver à générer une commande ou un prompt.

Construction de la commande

C’est l’intrant que tu vas fournir à l’IA générative qui va te permettre de pondre la réponse. Cet intrant-là, comment qu’on le bâtit? Et bien ça va prendre certains ingrédients? Donc premièrement, on va vouloir du contexte, donc le contexte, c’est le rôle que l’IA générative va prendre dans la création de son extrant. Dans ce cas-ci, moi, je veux que l’IA générative soit un analyste des ventes. Donc « en tant qu’analyste des ventes », donc déjà tu lui fournis du contexte. Tu peux même lui fournir du contexte « en tant qu’analyste de ventes pour une grande entreprise de construction au Québec », je lui donne encore plus de contexte, donc je me retrouve à avoir une solution qui est encore plus adéquate.

Par la suite, on va vouloir aussi lui donner la tâche à accomplir bien entendu « Génère-moi un sommaire de l’appel d’offres suivantes ». Donc tu lui fournis par la suite et ça, c’est le troisième ingrédient de ma commande, ça va être de lui fournir de l’information. Donc dans ce cas-ci, on va parler vraiment de l’appel d’offres que tu veux lui fournir. Donc si c’est une preuve de concept, ça peut être aussi simple que petit copier-coller, et je comprends qu’ici on va atteindre probablement une limite, parce que si on regarde des appels d’offre gouvernementales, c’est très, très, long. Dans ce cas-ci, ce qu’on peut faire, c’est qu’on peut juste lui fournir plein de sections de l’appel d’offres. On fait des sommaires de la section de l’appel d’offres. Par la suite, on fait un sommaire global de contenant de tous les sommmaires. Donc ça, ce serait une façon d’y arriver.

Et finalement, le dernier ingrédient, ça va être de lui proposer l’extrant. Donc l’extrant, c’est pas juste un sommaire. Je veux qu’il comporte de l’information sur le client, l’information sur le projet, c’est quoi le risque, c’est quoi les certaines clauses légales qui sont particulièrement importantes pour l’entreprise, et, etc. Donc on peut vraiment lui proposer, on peut diriger en fait l’IA générative en lui donnant certaines clauses.

Test de la commande

Donc maintenant qu’on a fourni une bonne commande, on teste, on regarde si ça fonctionne bien, on mélange, on change un petit peu de la façon dont’ écrit jusqu’à tant qu’on se retrouve à avoir une solution qui est performante.

Transformation en solution avec interface

Et quand on a une solution qui est performante, bien après on l’habille. Donc on le transforme en solution en créant une interface. En créant une façon qu’on peut simplement importer l’appel d’offre ou aller l’identifier sur internet pour être capable d’avoir une solution qui va fonctionner en temps réel et qui va vraiment pouvoir aider l’équipe de vente au sein de l’entreprise.

Donc j’espère que vous avez apprécié cet exemple-là un peu plus concret pour expliquer comment c’est une solution d’IA générative en entreprise.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

L’intelligence artificielle dans le commerce de détail : la liste ultime des cas d’utilisation

L’anticipation des tendances futures est la clé du succès pour les entreprises de détail, de produits alimentaires et de biens de consommation (CPG). Et qui dit prédiction, dit intelligence artificielle (IA) qui émerge comme le supercarburant de cette machine à prévoir.

Il n’existe rien de constant si ce n’est le changement

Bouddha

Les gestionnaires qui doivent faire face à la saisonnalité, aux changements soudains des niveaux de demande, aux événements, aux variations de prix des fournisseurs, aux grèves, aux bouleversements de l’économie, ne voient pas les outils de forecasting comme un luxe, mais comme une nécessité pour prendre des décisions éclairées.

Et c’est comprenable. L’impact des mauvaises décisions prises « aveuglément » ou avec des prédictions imprécises peut largement dépasser le coût d’intégration de l’IA pour obtenir des forecast précis.

Cet article explore comment les entreprises du commerce de détail, des biens de consommation et de l’alimentaire peuvent améliorer leurs prises de décision grâce à l’intelligence artificielle. Nous mettrons en lumière les bénéfices potentiels à travers des exemples concrets d’utilisation.

Des données aux bénéfices

La solution d’intelligence artificielle est le moteur du modèle permettant de sortir des insights et ultimement, de permettre de meilleures prises de décisions basées sur ces insights. Les données en sont le carburant et l’IA est basée sur les données observées de sorte que les prédictions sont extrêmement fiables et très précises.

Signaux multidimensionnels

L’évaluation simultanée de l’impact de multiples variables est une tâche extrêmement complexe, voire impossible pour les êtres humains. L’IA est capable de détecter les variables qui exercent un réel impact sur les prédictions, et de quantifier leur influence sur votre entreprise. Parmi ces variables, que nous qualifions de « signaux multidimensionnels », on retrouve les données météorologiques, de production, de transactions (POS), les promotions actuelles et à venir, les prix de vente, bref toutes les données qui peuvent avoir un impact sur la demande.

Certaines de ces variables sont désignées comme des « leviers », tels que le prix et les promotions. Ce sont des variables sur lesquelles l’entreprise a un contrôle total (contrairement à la météo, ce serait pratique par contre), et avec lesquelles il est possible de réaliser des simulations pour déterminer le prix optimal ou même mettre en place une tarification dynamique.

Forecast avec l’IA : La « colonne vertébrale » de la solution

La prévision grâce à l’intelligence artificielle prend en charge toutes les données mentionnées précédemment et les intègre automatiquement dans le modèle d’IA dans un processus automatisé. Ce modèle d’IA est capable d’identifier des motifs complexes au sein des données, permettant ainsi de discerner les véritables tendances et de générer des insights cruciaux pour la prise de décision.

Dans les secteurs du commerce de détail, de l’alimentaire et des biens de consommation, le rôle du forecasting va bien au-delà de simples prédictions. Il représente un outil essentiel pour anticiper les tendances futures, optimiser les opérations et maintenir la compétitivité.

Voici un exemple de la précision possible dans vos forecast grâce à l’IA

Dans cet exemple, la précision de l’IA nous permet de prévoir la demande future pour de vis (« screws ») d’un détaillant, et ce, à l’intérieur d’un intervalle de confiance de 90%.

Les bénéfices

À partir des insights, on a un meilleur portrait de la situation et on ainsi prendre de meilleures décisions et optimiser ses opérations. Par un simple exemple, à partir d’information comme la corrélation entre la météo d’une journée ensoleillée, la promotion en cours sur les pains à hot-dog, les données historiques de ventes, ont peut être en mesure de prévoir la bonne quantité de saucisses à hot-dogs de manière très précise. Dans ce simple cas d’usage, on réussit à :

• Optimiser la gestion de l’inventaire
• Optimiser les horaires en sachant la quantité d’items prévus être vendus

Et ainsi répondre à vos hypothèses, maximiser l’efficacité opérationnelle, leur rentabilité, tout en diminuant la charge de travail de votre équipe.

La liste complète des cas d’utilisation de l’IA dans le commerce de détail

Dans cette section, nous explorerons en détail divers cas d’utilisation concrets de la prévision avec l’intelligence artificielle, démontrant ainsi comment cette technologie novatrice peut transformer fondamentalement la manière dont les entreprises abordent la gestion de la demande, de la production, des stocks et bien plus encore.

En utilisant des exemples concrets et des études de cas inspirantes, nous découvrirons comment l’IA redéfinit les normes en matière de planification stratégique et opérationnelle.

Sans plus tarder, voici la liste de tous les cas d’usage. Utilisez cet article comme une référence en utilisant les liens ci-bas qui vous mèneront à une description de chacun des cas d’utilisation.

1.  Génération automatique de métadonnées grâce à l’IA

Pour commencer, il s’agit d’un cas d’usage d’intelligence artificielle générative qui révolutionne la gestion des métadonnées en automatisant la création d’étiquettes et de descriptions de produits. Intégrée aux systèmes existants, elle assure une cohérence conforme aux normes de l’entreprise. Grâce à l’analyse du langage naturel avancée et à l’analyse d’images, elle génère des métadonnées précises et pertinentes.

En pratique, on utilise la structure actuelle de métadonnées de l’entreprise comme exemple à donner au modèle d’IA générative. Avec les descriptions des produits futurs, le modèle génère les nouvelles métadonnées suivant la même logique.

Cela facilite la gestion des stocks et améliore l’expérience utilisateur sur les plateformes d’ecommerce. Je présente en profondeur ce cas d’usage en capsule-vidéo dans cet article. Selon moi, il apporte une valeur significative par l’économie de coûts tout en améliorant le rendu de la tâche.

2. Prévision de la demande

Un système d’IA bien conçu pour aider les gérants en magasin à commander la bonne quantité de marchandises qui seront vendues dans les prochains jours ou semaines. C’est ce que nous avons fait pour les épiceries Métro et leur demande en produits périssables.

3. Optimisation des stocks

En prévoyant avec précision la demande, les entreprises peuvent éviter les ruptures de stock (et réduire les stocks excédentaires). Cela permet d’améliorer la satisfaction des clients, de minimiser les coûts de détention et de gérer efficacement la chaîne d’approvisionnement.

• Planification des stocks en fonction de la demande : prédire avec précision la demande future afin d’optimiser les niveaux de stock en stockant la bonne quantité de produits au bon moment, réduisant ainsi le risque de ruptures de stock ou de surplus de stock.
• Réapprovisionnement dynamique : ajuster les niveaux de stock pour minimiser les ruptures de stock et éviter le surstockage.
• Planification de la demande saisonnière : adapter les plans d’approvisionnement, de production et de distribution pour assurer une disponibilité adéquate des stocks sans coûts de possession excessifs.
• Inventaire juste à temps basé sur la prévision de la demande.

4. Planification de production basée sur la demande

Les fabricants et les fournisseurs s’appuient sur les prévisions de la demande pour planifier leurs programmes de production et allouer efficacement leurs ressources.

En comprenant les tendances futures de la demande, ils peuvent ajuster les capacités de production, optimiser l’approvisionnement en matières premières et rationaliser les processus de fabrication afin de répondre aux besoins anticipés des clients.

• Production axée sur la demande : ajuster les capacités de production et aligner les processus de fabrication pour répondre à la demande anticipée des clients.
• Approvisionnement en matières premières : prévoir la demande pour ajuster les calendriers d’approvisionnement, garantir la disponibilité des matériaux en temps voulu et éviter les ruptures de stock ou les stocks excédentaires.
• Planification de la production pour les variations saisonnières : fournir des informations sur la demande attendue au cours de saisons spécifiques afin d’ajuster les programmes de production, d’allouer les ressources de manière appropriée et d’optimiser les niveaux de stocks pour répondre aux variations saisonnières de la demande.

5. Optimisation des prix

La cinquième application se présente comme un élément clé pour maximiser les revenus tout en garantissant la satisfaction des clients et la compétitivité sur le marché. L’utilisation de l’IA dans les prévisions permet d’optimiser les prix avec précision.

• Tarification dynamique : ajustement dynamique des prix en fonction des fluctuations de la demande, du comportement des concurrents ou d’autres conditions du marché afin d’optimiser la tarification en temps réel, de maximiser les revenus et de répondre plus efficacement à la dynamique du marché.
• Analyse de l’élasticité des prix : comprendre l’élasticité des prix, qui mesure la sensibilité de la demande des clients aux changements de prix, afin de déterminer les points de prix optimaux qui concilient la maximisation des revenus et le maintien de la demande des clients. Cela permet de fixer des prix qui permettent d’obtenir la valeur la plus élevée possible sans sacrifier le volume des ventes.
• Tarification personnalisée : segmenter les clients en fonction de leurs préférences, de leur comportement d’achat ou d’autres facteurs pertinents afin de générer des recommandations de tarification adaptées à chaque segment de clientèle. Les entreprises peuvent ainsi proposer des prix ou des remises personnalisés qui correspondent aux besoins individuels des clients et renforcent leur fidélité.
• Optimisation de la tarification promotionnelle : générer des informations sur les stratégies de prix promotionnels les plus efficaces afin de déterminer les bons niveaux de remise, la durée et le calendrier des promotions pour maximiser les ventes et la rentabilité.
• Analyse de la tarification concurrentielle : Comprendre les stratégies de prix des concurrents afin d’ajuster ses propres stratégies de prix pour rester compétitif tout en préservant la rentabilité.

6. Gestion de la chaîne d’approvisionnement

La prévision par l’IA permet une prévision précise de la demande, une gestion efficace des stocks, une production rationalisée et une planification logistique efficace, ce qui conduit à une chaîne d’approvisionnement plus agile et plus résiliente.

L’amélioration de la planification de la chaîne d’approvisionnement permet de réduire les ruptures de stock et les surstocks, et d’accroître l’efficacité opérationnelle globale.

• Prévision de la demande de transport : afin d’optimiser la planification logistique, d’allouer les ressources de transport appropriées et d’améliorer l’efficacité des livraisons. Des prévisions précises permettent une meilleure coordination avec les transporteurs et réduisent les coûts de transport.
• Planification de la capacité de production : pour optimiser la planification de la production, garantir une utilisation optimale des ressources et éviter les contraintes de capacité. Une prévision précise des capacités permet d’améliorer la programmation de la production et de minimiser les perturbations.
• Prévision des délais : prévoir les délais de livraison des matières premières ou des produits finis afin d’optimiser les niveaux de stocks, de planifier les calendriers de production et de gérer les attentes des clients. Une prévision précise des délais permet un meilleur réapprovisionnement des stocks et réduit les ruptures de stock ou les stocks excédentaires.
• Prévision des retards d’expédition : prévoir les retards d’expédition potentiels afin de gérer de manière proactive les perturbations potentielles, d’ajuster les plans de production ou d’inventaire et de communiquer des mises à jour en temps utile aux clients. La prévision précise des retards d’expédition améliore la satisfaction des clients et la fiabilité de la chaîne d’approvisionnement.
• Analyse de la variabilité de la demande : pour comprendre l’ampleur des fluctuations de la demande, planifier les niveaux de stock de sécurité et ajuster les stratégies d’inventaire pour atténuer l’impact des incertitudes de la demande. Une analyse précise de la variabilité de la demande permet de minimiser les coûts de stockage et les ruptures de stock.
• Optimisation des stocks : optimiser les niveaux de stocks dans ses installations de stockage en fonction de la demande de produits et de la rotation des stocks. La prévision précise des niveaux d’entreposage permet une gestion efficace des stocks, réduit les coûts d’inventaire et minimise les engagements financiers liés aux stocks.
• Prévision des performances des fournisseurs : évaluer la fiabilité des fournisseurs, identifier les goulots  d’étranglement ou les risques et optimiser la sélection des fournisseurs pour une meilleure efficacité de la chaîne d’approvisionnement.

7.  Optimisation des promotions

Les modèles d’IA peuvent évaluer l’efficacité de différents types de promotions, de calendriers et de niveaux de remise. En comprenant l’impact des promotions sur la demande, les entreprises peuvent optimiser leurs stratégies promotionnelles, allouer les ressources de manière efficace et garantir des niveaux de stock suffisants pour répondre à la demande accrue pendant les périodes de promotion.

• Façonnage de la demande : prédire l’impact potentiel de différents scénarios promotionnels sur la demande des clients. En simulant diverses stratégies promotionnelles, des remises sur les prix ou des options de regroupement de produits, les modèles d’IA peuvent aider les détaillants et les entreprises de biens de consommation à façonner la demande des clients et à optimiser les plans promotionnels. Cela permet d’améliorer la planification des stocks, l’ordonnancement de la production et l’affectation des ressources.
• Promotions spécifiques aux canaux de distribution : Les prévisions de l’IA peuvent analyser les préférences des clients, leur comportement d’achat et les données spécifiques à chaque canal afin d’optimiser les stratégies promotionnelles pour les différents canaux de vente. Il est possible de recommander des promotions ciblées adaptées aux caractéristiques uniques de chaque canal. Cela aide les détaillants et les entreprises de biens de consommation à offrir des expériences personnalisées et à stimuler les ventes par le biais des canaux les plus efficaces.
• Analyse de la concurrence : Les prévisions de l’IA peuvent analyser les données promotionnelles des concurrents, les tendances du marché et les informations sur les prix afin de fournir des informations sur les stratégies promotionnelles concurrentielles. En surveillant et en évaluant les activités promotionnelles des concurrents, les modèles d’IA peuvent aider les détaillants et les entreprises de biens de consommation à rester compétitifs, à ajuster les prix et les tactiques promotionnelles, et à conquérir efficacement des parts de marché.
• Promotions saisonnières et événementielles : Les prévisions de l’IA peuvent analyser les modèles de vente historiques, le comportement des clients et les événements externes afin d’optimiser les promotions saisonnières ou événementielles. En comprenant l’impact de saisons spécifiques, de fêtes ou d’événements culturels sur la demande des clients, les modèles d’IA peuvent recommander des stratégies promotionnelles et des calendriers optimaux. Cela permet aux détaillants et aux entreprises de biens de consommation de maximiser les opportunités de vente pendant les périodes de pointe.
• Planification de l’assortiment/analyse du panier de marché : il s’agit d’un processus stratégique dans les secteurs de la vente au détail et des biens de consommation qui consiste à déterminer la gamme et le mélange optimal de produits à offrir aux clients. L’objectif est de créer un assortiment de produits bien conçu qui correspond aux préférences des clients, maximise le potentiel de vente et améliore la satisfaction globale des clients. Découvrir les relations entre les produits fréquemment achetés ensemble, ce qui permet de créer des opportunités de vente croisée et de vente incitative. Cela permet d’optimiser le placement des produits, la planification de l’assortiment et les campagnes de marketing ciblées afin de maximiser le chiffre d’affaires.

8. Prévision des ventes

Les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées sur les objectifs de vente, l’allocation des ressources et les stratégies marketing en fonction des prévisions précises alimentées par l’intelligence artificielle.

Ultimement, on obtient une prévision précise de la demande, une meilleure planification des ventes, une meilleure gestion des stocks, etc. Et donc un avantage concurrentiel.

• Segmentation des clients : Segmentation des clients pour prévoir les ventes et les stocks, créer des campagnes de marketing et optimiser les opérations en fonction des segments les plus performants.
• Prévision de la demande par catégorie de produits : fournit des informations sur les modèles et les tendances de la demande pour différentes catégories de produits afin de générer des prévisions précises pour des catégories de produits spécifiques. Cela permet aux détaillants et aux entreprises de produits de grande consommation d’optimiser les niveaux de stocks, d’ajuster les plans de production et de planifier les stratégies de marketing en fonction de la demande anticipée pour chaque catégorie.

9. Gestion de la main-d’œuvre

L’IA permet d’optimiser la planification de la main-d’œuvre, la programmation efficace et l’affectation en fonction des compétences, ce qui conduit finalement à une amélioration de la productivité, à une réduction des coûts de main-d’œuvre et à une meilleure expérience globale des employés et des clients.

• Planification en fonction de la demande : aligner les niveaux de personnel sur la demande anticipée afin d’assurer une couverture suffisante pendant les heures de pointe et de minimiser les coûts de main-d’œuvre pendant les périodes plus creuses. Cela permet de maximiser la productivité et de réduire l’inefficacité de la main-d’œuvre. Elle permet de faire correspondre les compétences et l’expertise du personnel à des tâches spécifiques ou à des exigences professionnelles.
• Affectation du personnel : comprendre les fluctuations de la demande afin d’affecter efficacement la main-d’œuvre aux domaines qui requièrent davantage de soutien, ce qui permet d’optimiser les ressources en main-d’œuvre et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
• Planification de la main-d’œuvre saisonnière : prévoir les besoins futurs en main-d’œuvre. Cela permet d’embaucher, de former et de planifier de manière proactive les travailleurs temporaires ou saisonniers, garantissant ainsi des niveaux de personnel adéquats pendant les périodes de pointe.
• Formation et montée en compétence : en remettant des outils de prédiction qui aident à la prise de décision, Metro a été en mesure de former plus rapidement de nouveaux employés pour faire les commandes.

Par où commencer ?

Dans un environnement où les possibilités d’utilisation de l’intelligence artificielle sont vastes, il est essentiel de faire preuve de discernement dans le choix des cas d’utilisation à explorer.

Avant d’adopter une solution d’IA, il est primordial de réfléchir aux objectifs d’affaires que vous vous êtes fixés. Une solution d’IA doit répondre à vos objectifs d’affaires. 

Ensuite, je privilégie la validation de principe (PoC) qui permet de réduire la complexité et d’obtenir rapidement une valeur élevée. Une PoC est une démonstration pratique qui permet de valider la faisabilité technique et la valeur potentielle d’une solution avant de s’engager dans une solution complètement intégrée à vos systèmes.  Si vous voulez en savoir plus sur la meilleure méthode pour démarrer un projet d’IA, nous avons un bon eBook pour vous.

En conclusion

Le responsable de magasin doit jongler avec une variété de dimensions, de produits et de sources de données. Prédire la demande de chaque article et la convertir en quantité à commander pour atteindre un équilibre optimal entre l’augmentation des ventes et la réduction des pertes représente un défi extrêmement difficile.

Le traitement de cette quantité considérable de données dépasse les capacités du cerveau humain. Ce projet incarne fidèlement notre vision de l’humainIA : un outil propulsé par l’IA qui améliore la capacité des individus à prendre de meilleures décisions.

L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les entreprises du secteur de la vente au détail, de l’alimentation et des biens de consommation abordent les prévisions. Grâce à ses compétences avancées en traitement de données et en apprentissage automatique, l’IA offre la possibilité de prédire avec précision, de planifier efficacement et d’innover de manière proactive.

Ce n’est plus une simple option, mais une nécessité pour les entreprises qui aspirent à prospérer dans un environnement commercial compétitif et en constante évolution.

Section Questions/Réponses (Q/R) :

En quoi l’IA diffère-t-elle des méthodes de forecasting traditionnelles ?
L’IA diffère des méthodes de prévision traditionnelles en exploitant l’apprentissage automatique et en analysant de vastes ensembles de données pour identifier des schémas et effectuer des prédictions précises. Cela élimine les biais humains et réduit les erreurs couramment associées à l’analyse manuelle.

Quels sont les avantages du forecasting par l’IA dans l’industrie du commerce de détail ?
Certains avantages de la prévision par l’IA dans l’industrie du commerce de détail incluent une précision accrue, une meilleure efficacité, des insights en temps réel et une optimisation de la demande. Ces avantages aident les détaillants à optimiser leurs opérations, réduire les coûts et offrir des expériences client supérieures.

Quels défis les entreprises sont-elles susceptibles de rencontrer lors de la mise en œuvre de la forecasting par l’IA ?
Les entreprises peuvent rencontrer des défis liés à la qualité et à l’accessibilité des données, à l’interprétabilité des modèles, ainsi qu’à la surveillance et à l’adaptation continues. Pour surmonter ces défis, il est nécessaire de disposer d’une infrastructure adéquate, de techniques d’interprétabilité et de mises à jour régulières afin d’assurer la précision et l’efficacité des modèles de prévision par l’IA.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

Génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics

Génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics

Imaginez que les descriptions et les catégories de vos produits en inventaire se génèrent automatiquement. Cette perspective est désormais accessible grâce à l’intelligence artificielle générative.

Comme tout projet d’innovation, on cherche à obtenir une hausse de la productivité, une réduction des coûts, une meilleure gestion des ressources dans le but ultime de gagner un avantage compétitif. Et c’est exactement ce que permet l’intégration de l’IA dans l’ERP.

Le cas d’usage présenté dans cet article, à savoir la génération de métadonnées, est définitivement une opportunité pour les entreprises dans le commerce de détail qui utilisent des ERP tels que SAP, Oracle et Microsoft Dynamics.

Avantages à intégrer l’IA générative au SAP / Oracle / Microsoft Dynamics

Recherche et recommandation améliorées
Grâce aux métadonnées générées avec précision, les fonctionnalités de recherche et de recommandation au sein de l’ERP peuvent être grandement améliorées. Par exemple, une recherche pilotée par l’IA pourrait fournir des résultats plus pertinents pour les utilisateurs à la recherche de produits ou de pièces spécifiques.

Enrichissement des données
Au-delà des métadonnées de base, l’IA générative peut également contribuer à enrichir les données produites. Par exemple, elle peut suggérer des produits potentiellement complémentaires ou à vendre en complément en se basant sur les métadonnées d’autres produits similaires.

Évolutivité / « Scale Up »
Pour les entreprises disposant d’inventaires vastes et en évolution constante, la mise à jour ou la création manuelle de métadonnées pour chaque produit peut être une tâche ardue. L’IA générative peut être mise à l’échelle pour gérer des milliers de produits, garantissant ainsi la génération et la mise à jour cohérentes des métadonnées.

Fonctionnement de l’IA générative et intégration dans SAP / Oracle / Microsoft Dynamics

Génération de métadonnées à partir de texte

Génération de métadonnées à partir d’une image

1. Génération des métadonnées

Génération automatique de descriptions
Pour les nouveaux produits, l’IA génère automatiquement des descriptions basées sur des produits similaires dans l’inventaire ou sur de brèves informations fournies par l’utilisateur.

Catégorisation et étiquetage
L’IA générative peut suggérer ou générer des catégories ou des étiquettes pour les produits en se basant sur leurs descriptions, leurs images ou d’autres attributs.

Localisation
Si vous opérez dans plusieurs régions, l’IA peut être formée pour générer des métadonnées de produits dans plusieurs langues, ce qui facilite la localisation des articles de l’inventaire.

2. Contrôle qualité et affinage

Boucle de rétroaction
Pour améliorer continuellement la précision, un mécanisme de rétroaction est mis en place, où les métadonnées incorrectes ou inadéquates générées par l’IA sont corrigées par l’humain. Ces données corrigées servent de données d’entraînement supplémentaires, affinant les résultats de l’IA au fil du temps.

Processus de validation
Avant que les nouvelles métadonnées générées ne soient acceptées, on procède à une étape de validation pour en assurer l’exactitude et la pertinence.

3. Intégration avec l’ERP

Le système d’IA générative peut être intégré à SAP, Oracle ou Microsoft Dynamics. Cela peut être réalisé via des intégrations API ou des modules personnalisés, garantissant que les métadonnées générées s’intègrent parfaitement dans le système de gestion des stocks.

Série sur l’intelligence artificielle générative

Cet article fait partie d’une série que nous avons produite pour aider les entreprises à mieux comprendre l’IA générative et ses possibilités.

• Les cas d’usage essentiels de l’intelligence artificielle générative
• Comment exploiter sans dérive les solutions d’intelligence artificielle générative en entreprise [Conférence sur demande]
• Pourquoi vous devriez utiliser ChatGPT en contexte d’entreprise

Génération de métadonnées avec l’intelligence artificielle [Vidéo avec Olivier Blais]

Dans cette vidéo, je détaille comment l’IA générative offre aux entreprises collaborant avec des solutions telles que SAP, Oracle et Microsoft Dynamics la possibilité de rationaliser la génération automatique des métadonnées de leurs produits en stock. L’application de cette technologie à ce contexte spécifique se révèle sans aucun doute parmi les perspectives les plus prometteuses dans le domaine du commerce de détail. Je vous souhaite une agréable écoute.

[Cet article est une transcription verbatim de la capsule vidéo d’Olivier Blais générée par des outils d’intelligence artificielle générative, corrigée par un humain.]

Introduction à l’IA générative pour la génération de métadonnées

Bonjour tout le monde. Cette semaine, on va parler d’un cas d’usage de l’intelligence artificielle générative qui m’intéresse particulièrement. Pourquoi? Parce que c’est un cas qui va vraiment sauver du temps, puis va nous aider à pouvoir régler un problème qui est quand même assez fastidieux, c’est de créer des métadonnées.

Je ne sais pas si vous le savez, mais pour qu’un magasin puisse afficher des milliers de produits sur un site web, par exemple ou pour s’assurer que tous les produits, que tous les items soient bien répertoriés. Bien, ça prend beaucoup de jus de bras, ça prend beaucoup de temps et ça prend des grandes équipes qui entrent et qui génèrent de l’information dans des systèmes. Souvent cette information là, c’est de l’information qui est des doublons, des fois, c’est de prendre de l’information qui vient d’un système, puis de la convertir, de l’amener vers un autre système. Des fois, c’est de pouvoir analyser une description d’un produit pour être capable de la catégoriser. Et ça c’est un requis, on en a toujours besoin, que ce soit dans des, dans des systèmes de style ERP. Que ça soit dans des systèmes de toutes sortes et c’est beaucoup de travail qui est requis.

Ici, ce qu’on se dit depuis le début, depuis des années, c’est qu’on va essayer de faire les choses le mieux possible. Donc on va se retrouver à faire des processus qui sont un petit peu plus efficaces. On va gagner des minutes ici et là en simplifiant le processus de génération de métadonnées.

Opportunité dans le commerce de détail

Par contre, avec l’IA générative, on amène des solutions qui vont changer de la façon qu’on génère notre information. Ici on a simplement besoin d’avoir une description de produit par exemple et de savoir c’est quoi les différents champs, c’est quoi les requis d’avoir quelques contraintes pour être capable de générer des métadonnées de façon très précise.

On va vraiment être capable de gagner non seulement mais en vitesse. On pourrait voir de réduire de 50 à 75% le temps que ça prend pour générer des métadonnées, mais aussi on va gagner en précision. On va être capable de générer de l’information, de beaucoup meilleure qualité.

Comment on procède pour générer les métadonnées

Comment ici ça se fait? C’est en se basant sur les métadonnées qu’on a déjà dans nos systèmes. Donc ici, on n’a même pas besoin de sortir de nos systèmes. On prend de l’information qu’on a déjà, puis on s’en inspire. On prend ces exemples-là et on les fournit à l’IA générative.

Alors on prend une description de produit, on prend des exemples de métadonnées et on dit essentiellement de répliquer cette structure-là. Et le tour est joué.

Application concrète de l’IA pour la génération de métadonnées

En fait, ici, je vais vous donner un exemple. On peut prendre une quincaillerie ou une épicerie par exemple. Prenons une épicerie, une épicerie, ça a beaucoup d’articles en inventaire.

On va à l’épicerie, il y a des dizaines de milliers d’article. Et à chaque mois, à chaque semaine, il va y avoir même des nouveaux articles. Donc ça, ce que ça veut dire, c’est qu’à chaque semaine, on a une équipe potentiellement d’une centaine de personnes, que leur tâche c’est de remplir de l’information sur une nouvelle sorte de tomate ou sur des nouvelles cannes de soupe pour être capable de bien la répertorier puis de pouvoir la vendre bien ça, c’est fastidieux, c’est long. Puis ça n’a pas une grande valeur ajoutée.

Ici ce qu’on parle c’est finalement tu prends de l’information qui est fournie par les fournisseurs, tu la rentres dans une solution d’IA générative et ça va te retourner les métadonnées qui sont nécessaires pour pouvoir les rentrer dans une solution ERP comme une solution SAP. Et bien à partir de cette solution SAP, quand les métadonnées sont entrées, le tour est joué et on peut se retrouver à vendre l’article puis l’ajouter sur les tablettes.

N’hésitez pas si vous avez d’autres idées de use cases, ça me fait plaisir d’en discuter.

Conclusion et perspectives

En conclusion, l’intégration de l’intelligence artificielle générative dans les pratiques commerciales ouvre la voie à des avancées significatives et transformationnelles.

L’approche de la génération de métadonnées s’appuie sur les informations déjà présentes dans les systèmes de l’entreprise, évitant ainsi les efforts inutiles et les redondances. En fournissant simplement une description de produit et des exemples de métadonnées, les entreprises peuvent obtenir rapidement et précisément les données nécessaires pour alimenter leurs systèmes ERP. Cette innovation simplifie et rationalise la gestion de l’inventaire, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et d’accélérer la mise sur le marché de nouveaux produits.

Le cas d’utilisation dans le domaine du commerce de détail n’est que le début d’une exploration plus vaste des possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative.

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

Les cas d’usage essentiels de l’intelligence artificielle générative

L’intelligence artificielle générative : Pourquoi tout le monde en parle ? 

Avec la popularité croissante des technologies d’intelligence artificielle générative, comme PaLM2 et ChatGPT, de plus en plus d’entreprises recherchent des moyens d’intégrer l’IA dans leurs opérations quotidiennes. Selon un rapport de McKinsey, l’IA générative aura un impact significatif sur l’économie en augmentant la valeur économique de l’IA de 15 à 40%. Ça représente une valeur annuelle estimée entre 2,6 et 4,4 trillions de dollars. C’est énorme !  

L’IA générative a le potentiel de révolutionner plusieurs secteurs et à l’heure actuelle, les solutions d’intelligence artificielle générative sont déjà déployées pour simplifier des tâches et optimiser des processus. Google et Microsoft proposent désormais des outils spécialement conçus pour faciliter l’intégration de cette technologie en entreprise. D’ailleurs, si vous ne l’aviez pas déjà lu, nous recommandons l’utilisation des outils d’IA générative en optant pour une solution adaptée pour les entreprises. 

Bref, l’IA générative offre un potentiel pour automatiser, améliorer et accélérer diverses tâches. Dans cet article, notre objectif est d’explorer comment cette technologie peut renforcer le travail et démontrer comment les entreprises peuvent en bénéficier. 

Utilisation de l’IA générative 

Dans tous les exemples ci-bas, nous conseillons, comme tous les systèmes d’IA que nous développons, d’impliquer l’humain dans le processus. Pour nous, l’IA générative permet d’améliorer l’efficacité de vos employés, mais il est primordial de garder l’humain dans la boucle. Sans plus tarder, en voici quelques exemples. 

Nous avons regroupé les cas d’utilisation en 4 catégories distinctes et vous les présentons de manière concise à travers 2 capsules vidéo englobant l’ensemble de ces catégories.

Partie 1 : Générer du contenu et résumer du texte

La première capsule présente l’intelligence artificielle pour générer du contenu et pour résumer des textes.

1. Générer du contenu

L’IA générative ouvre de nouvelles perspectives impressionnantes en matière de création de contenu dynamique. Un cas d’utilisation bien connu, l’IA générative peut être utilisée pour générer automatiquement du texte. Cette technologie peut être appliquée dans divers contextes, voici les plus pertinents :

• Génération de métadonnées pour des produits
  L’IA générative révolutionne la manière dont les entreprises gèrent les métadonnées des produits qu’ils ont en inventaire en automatisant l’étiquetage (tag), la création de descriptions et le groupement en catégories. Grâce à un traitement avancé du langage naturel et à l’analyse d’images, l’IA générative extrait les attributs essentiels des produits, générant des métadonnées précises et pertinentes. Ces opérations optimisent le processus de mise à jour des stocks et améliorent également la fonctionnalité de recherche et l’expérience utilisateur sur les plateformes de commerce électronique. La scalabilité et l’efficacité de l’IA générative en font un outil inestimable pour les entreprises cherchant à optimiser leur gestion de l’information produite. Nous avons un article dédié à ce cas d’usage.
• Agent conversationnel externe.
  Les agents conversationnels ou chatbot alimentés par l’IA générative peuvent interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et fluide tout en respectant les politiques de gouvernance interne et votre image de marque. Ils sont capables de générer des réponses pertinentes et cohérentes en fonction des questions posées, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et l’efficacité du service client.
• Génération de documents.
  L’IA générative peut produire des documents complets, comme des rapports, des articles de blog, des résumés, etc., en fonction des informations fournies en entrée. Cela peut être particulièrement utile pour la création de contenu volumineux par exemple des rapports juridiques et des analyses de cas pour les avocats.

2. Résumer du texte

La capacité de l’IA générative à extraire l’essence d’un texte et à le résumer de manière concise trouve des applications variées :

• Analyse du flot de la clientèle.
  En analysant les commentaires, avis et réactions des clients, l’IA générative peut générer des résumés qui fournissent des informations précieuses sur les tendances et les préférences de la clientèle, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions éclairées.
• Assistance de recherche pour les experts.
  Dans les domaines techniques ou spécialisés, l’IA générative peut assister les experts en générant des résumés de recherches complexes ou en réduisant des documents techniques en points clés compréhensibles. Prenons exemple le secteur bancaire. L’IA générative peut jouer un rôle crucial en soutenant les experts dans la compréhension et l’interprétation de recherches complexes liées à la finance, à l’économie et aux marchés. Un exemple concret serait l’analyse et la synthèse de rapports financiers détaillés et de documents de recherche académique.
• Segmentation d’items en catégories.
  L’IA générative peut aider à segmenter de grandes quantités de texte en catégories pertinentes, ce qui est utile pour l’organisation et l’analyse ultérieure de données. Au niveau du marketing, les entreprises collectent souvent de grandes quantités de données provenant de diverses sources, y compris les médias sociaux, les enquêtes et les analyses de marché. L’IA générative peut être utilisée pour segmenter ces données en catégories pertinentes. Par exemple, une entreprise de mode peut utiliser l’IA pour classifier les commentaires des clients en fonction des tendances de style, des préférences de couleur, ou même des réactions aux différentes collections. Pour faciliter la gestion des stocks, les commerces peuvent faire de la segmentation d’items, de magasins ou de clients en utilisant des données structurées. L’IA générative permet d’identifier rapidement les opinions et les comportements dominants au sein de la clientèle et de prendre de meilleures décisions tout en ayant une bonne gestion de leur stock.

Série sur l’intelligence artificielle générative

Cet article fait partie d’une série que nous avons produite pour aider les entreprises à mieux comprendre l’IA générative et ses possibilités.

• Génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics
• Comment exploiter sans dérive les solutions d’intelligence artificielle générative en entreprise [Conférence sur demande]
• Pourquoi vous devriez utiliser ChatGPT en contexte d’entreprise

Partie 2 : Générer du contenu multiple et effectuer de la recherche sémantique

La seconde partie clôture sur les catégories de cas d’usage de l’intelligence artificielle pour générer du contenu multiple et pour effectuer de la recherche sémantique.

3. Générer du contenu multiple

L’IA générative révolutionne la création de code informatique et de solutions logicielles :

• Génération de code (conversion de texte en code).
  En comprenant les instructions en langage naturel, l’IA générative peut convertir les spécifications fonctionnelles en code source, accélérant ainsi le processus de développement.
• Personnalisation des images.
  L’IA générative peut créer des images personnalisées en fonction des descriptions textuelles, offrant ainsi de nouvelles possibilités de personnalisation visuelle. Dans le domaine du design de produits, les équipes de conception peuvent explorer rapidement et automatiquement différentes variations visuelles d’un produit en fonction des spécifications textuelles. Cela peut accélérer le processus de prototypage et permettre d’explorer des concepts visuels avant de les concrétiser.
• Moteur de recommandation.
  L’IA générative excelle dans la création de recommandations de code et d’architectures logicielles sur mesure. Cela se traduit par un renforcement de l’efficacité des équipes de développement, leur permettant de détecter rapidement les anomalies au sein de leurs lignes de code et de recevoir instantanément des suggestions d’amélioration.

4. Effectuer de la recherche sémantique

L’IA générative est un atout dans la recherche et l’analyse de données complexes :

• Agent conversationnel interne.
  Les organisations peuvent bénéficier des agents conversationnels internes qui aident les employés à rechercher et à récupérer rapidement des informations au sein de vastes bases de données (y compris sa propre base de données interne). Les employés peuvent interagir avec l’agent de manière naturelle pour poser des questions complexes et obtenir des réponses pertinentes, facilitant ainsi la prise de décision et l’accès aux connaissances internes.
• Génération d’insights.
  L’IA générative peut aider à identifier des tendances et des insights cachés dans des ensembles de données volumineux et variés, apportant ainsi une perspective nouvelle à la recherche. Cela peut être utile pour analyser des données non structurées, pour identifier des tendances, créer des segments de clients ou prédire des tendances futures. Cette capacité permet aux entreprises de rapidement extraire des informations percutantes des documents et de les transformer en connaissances exploitables.
• Vue 360° des clients
  L’IA générative peut être utilisée pour agréger et unifier ces données hétérogènes en une seule vue complète de chaque client. En utilisant des techniques avancées d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, l’IA peut identifier les relations entre les différentes données et créer des profils de clients enrichis. Cela permet aux équipes de vente, de marketing et de service client d’avoir une compréhension approfondie des préférences, des comportements et des besoins de chaque client.

Cas d’usage essentiels de l’intelligence artificielle générative 

S’initier avec la sélection d’un cas d’usage de faible complexité et de grande valeur pour votre organisation 

Lorsqu’il s’agit de démarrer avec un projet d’IA générative, il est souvent préférable de commencer par une preuve de concept (PoC) qui offre une faible complexité et une grande valeur rapidement. Une PoC est une démonstration pratique qui permet de valider la faisabilité technique et la valeur potentielle d’une solution avant de s’engager dans une solution complètement intégrée à vos systèmes. 

Prenons l’exemple concret d’une preuve de concept pour un assistant virtuel alimenté par l’IA générative. Ce type de système permet aux agents de support à la clientèle d’accéder facilement à des sources de connaissances internes, de poser des questions et d’obtenir des réponses pertinentes en temps réel. Démontrer rapidement la puissance d’une telle solution sur vos données et dans votre contexte d’entreprise peut non seulement augmenter la productivité des employés, mais aussi susciter l’enthousiasme en démontrant les avantages de l’IA générative au sein de l’organisation. 

De plus, avec une PoC d’un assistant virtuel en interne, une entreprise peut tester l’efficacité de l’IA générative avant de l’appliquer à des applications destinées aux clients. Ça permet de comprendre les limites et les améliorations nécessaires tout en minimisant les risques liés à la mise en œuvre d’une technologie nouvelle. 

Avec un grand pouvoir, vient une grande responsabilité 

-Oncle Ben

Chez Moov AI, nous croyons à l’énorme potentiel de l’intelligence artificielle générative et faisons la promotion d’une utilisation plus responsable de l’IA avec le leadership d’Olivier Blais sur LIAD, les normes ISO sur l’IA et avec le Conseil de l’innovation du Québec. Comme avec tout projet d’IA, nous voulons diminuer le niveau de risque. Il est possible de visionner la conférence d’Oliver sur l’IA générative durant laquelle les risques liés à ce type de projet sont abordés ainsi que comment les mitiger. Il est important de faire preuve d’un optimisme prudent. Oui la technologie est impressionnante, mais il faut l’explorer en plaçant la sécurité au premier plan.

En conclusion 

 Dans un environnement où les possibilités d’utilisation de l’IA générative sont vastes, il est essentiel de faire preuve de discernement dans le choix des cas d’utilisation à explorer. Avant d’adopter une solution d’IA générative, comme dans tous projets d’IA, il est primordial de réfléchir aux objectifs d’affaires que vous vous êtes fixés. Une solution d’IA doit répondre à vos objectifs d’affaires. 

Maintenant que nous vous avons exprimé les différents cas d’utilisation de l’IA générative, vous devez vous demander quelles sont les prochaines étapes. Nous vous conseillons premièrement de réfléchir à ces questions que propose McKinsey.

• Dans quelles mesures la technologie peut-elle aider ou perturber notre industrie et/ou la chaîne de valeur de notre entreprise ? 

• Quelles sont nos politiques et notre position ? Par exemple, attendons-nous prudemment de voir comment la technologie évolue, investissons-nous dans des projets pilotes ou cherchons-nous à développer une nouvelle entreprise ?La position devrait-elle varier selon les domaines de l’entreprise ? 

• Étant donné les limitations des modèles, quels sont nos critères de sélection des cas d’utilisation à cibler ? 

• Comment poursuivons-nous la création d’un écosystème efficace de partenaires, de communautés et de plateformes ? 

• Quelles sont les normes juridiques et communautaires auxquelles ces modèles doivent se conformer afin que nous puissions maintenir la confiance de nos parties prenantes ? 

Si vous voulez en savoir plus sur la meilleure méthode pour démarrer un projet d’IA (ou d’IA générative), nous avons un bon eBook pour vous. 

S’initier avec une preuve de concept peut être une approche bénéfique, offrant une valeur rapide tout en permettant à votre organisation de se familiariser avec l’IA générative et de développer une traction interne face à l’innovation. En prenant ces mesures préliminaires, vous serez mieux préparé pour maximiser les avantages de cette technologie émergente tout en répondant aux besoins spécifiques de votre entreprise. 

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.

Pourquoi vous devriez utiliser ChatGPT en contexte d’entreprise

Les enjeux d’intégrer l’innovation comme les solutions d’intelligence artificielle générative dans son entreprise

OpenAI a fait sensation dans le domaine de l’intelligence artificielle en dévoilant ChatGPT, propulsant ainsi des millions de personnes dans une frénésie d’adoption. Pour la première fois, on constate une réelle démocratisation de l’intelligence artificielle! Cette innovation a ouvert les yeux de monsieur-madame tout le monde et également du monde des affaires sur de nouvelles perspectives. L’IA générative permet à chacun d’explorer les capacités de cette technologie avancée de manière quasi instantanée. 

Dans les semaines qui ont suivi, d’autres compagnies comme Google (Gemini), Anthropic (Claude), Meta (LLaMa) ont également sorti leurs LLMs (grands modèles de langage) dans le but de rivaliser OpenAI (ChatGPT, GPT-4). Ces solutions sont toutes de super solutions d’IA générative qui permettent de générer des réponses précises et riches à partir de requêtes (prompt). 

Cependant, le succès fulgurant de ces LLMs soulève plusieurs risques : sociétaux, réputationnels, etc. Des interrogations ont également été soulevées quant à son intégration dans un contexte professionnel. Nous nous retrouvons face à un concept bien connu en entreprise : la gestion de l’innovation. Il ne s’agit pas simplement d’utiliser la nouvelle technologie pour le simple plaisir de le faire, mais plutôt de l’implémenter dans le but précis d’atteindre un avantage concurrentiel. Comme toutes les autres solutions d’IA, la réflexion sur l’adoption d’une solution d’IA générative doit commencer par les objectifs d’affaires que vous vous êtes donnés. 

Les défis résident dans la capacité à innover avec l’IA générative, à la déployer à grande échelle, à l’intégrer au système actuel de l’entreprise et à gérer les risques qui y sont associés. Et lorsqu’une solution arrive aussi abruptement sur le marché, il faut bien la comprendre avant de l’adopter trop rapidement et de devoir faire marche arrière.

Ainsi, les entreprises sont rapidement confrontées aux limitations et aux risques de l’IA générative. Soyons clairs un instant : utiliser la version gratuite pour automatiser des processus d’entreprise est vraiment une mauvaise idée. Malgré ses performances et les opportunités qu’il offre, cet outil n’est pas une solution B2B. Ce qui soulève la question : comment étendre ces capacités à nos activités professionnelles de manière plus adaptée tout en atténuant les risques ?

Heureusement, il existe des solutions conçues spécifiquement pour une utilisation en entreprise et offrant des capacités commerciales. 

Ces outils B2B déployés par Google, Microsoft et AWS répondent aux besoins spécifiques des entreprises, leur permettant d’exploiter pleinement les avantages de l’IA générative tout en garantissant une sécurité et une efficacité optimales. 

Risques et limitations de l’IA générative

Avant d’en arriver au vif du sujet, permettez-nous de citer les raisons derrière notre affirmation qu’aucune entreprise ne devrait utiliser la version publique de ChatGPT (ou autres outils du genre) pour automatiser aveuglément des processus clés dans son entreprise. 

Sécurité des données 

La sécurité de l’information constitue une préoccupation majeure lorsqu’il s’agit d’utiliser des plateformes publiques telles que Gemini et ChatGPT. D’ailleurs, il est crucial d’adopter dès maintenant des mesures préventives afin d’éviter de partager des informations sensibles par le biais de ces outils. 

Par défaut, les données entrées dans ces outils constituent une brèche de sécurité comme ces dernières vont vers un serveur tiers. Elles circulent vers les serveurs de la compagnie créatrice de ces solutions. Toutes les informations transmises par les prompts à ChatGPT par exemple peuvent être utilisées par OpenAI. 
 
Ne vous inquiétez pas, ce n’est pas pour des raisons de « On veut voler l’information pour dominer le monde. » C’est plutôt pour approfondir la compréhension des cas d’utilisation afin d’améliorer la technologie. Cependant, il est essentiel de reconnaître le risque que cela représente pour la sécurité de nos informations en entreprise. On voit déjà des exemples ressortir dans les journaux de mauvaises utilisations de ChatGPT comme l’ancien employé de Samsung qui a utilisé ChatGPT pour optimiser son code, mais en le faisant, il partage de l’information sensible de l’entreprise dans les serveurs d’OpenAI. C’est une faille au niveau de l’information interne. 

Par conséquent, il est fortement recommandé de faire preuve de prudence et de ne pas partager d’informations sensibles qui pourraient compromettre la confidentialité et la sécurité des données en utilisant des API d’OpenAI.

ChatGPT est entraîné jusqu’en 2021 

Il est également important de noter que ChatGPT a été entraîné jusqu’en septembre 2021, ce qui signifie que ses connaissances et ses capacités peuvent ne pas être à jour par rapport aux informations les plus récentes. C’est également le cas pour tous les autres LLMs qui sont entraînés sur des données passées. Par exemple, si l’on questionne une solution d’IA générative sur les derniers états financiers de Shopify, on risque de se faire retourner de la vieille information. Cela souligne l’importance de comprendre les limites temporelles des solutions d’IA générative et de ne pas considérer ses réponses comme une source d’informations à jour à tous égards. Si vous voulez de l’information récente, il est important d’ajouter de l’information à même votre requête et de se baser sur cette information pour générer une réponse.

Hallucinations

Les réponses des chatbots peuvent être utiles, drôles ou dans certains cas, carrément inventées. En effet, il peut arriver que les grands modèles de langage hallucinent. L’hallucination dans ce contexte fait référence à de fausses informations dans le texte généré qui peuvent sembler plausibles, mais qui sont en réalité incorrectes. Avec les solutions d’IA générative textuelle, les réponses sont tellement données dans un ton empreint de confiance qu’on peut facilement être floués. Si on désire rédiger un poème sur les bottes de foin avec ChatGPT en guise de divertissement, l’impact d’une éventuelle hallucination est minime. Cependant, en milieu professionnel, lorsqu’il s’agit de consulter des informations pour prendre des décisions critiques, la précision des données est primordiale. 

En utilisant que la barre de rédaction de requête (prompts) des solutions d’IA générative sans lui fournir suffisamment de contexte, on reçoit la réponse la plus statistiquement plausible, mais il se peut que le LLM ait mal interprété par manque de contexte autour de la demande. On se retrouve à risque de recevoir une réponse qui semble appropriée, mais qui peut toute aussi être une fausse information. D’ailleurs, nous croyons que c’est la responsabilité de chacun de valider l’information générée afin de s’assurer de l’exactitude avant de la publier pour éviter de créer des « fake news » involontairement. 

En bref, on ne peut pas faire pleinement confiance à ce que la machine recrache et c’est problématique en entreprise. 

Série sur l’intelligence artificielle générative

Cet article fait partie d’une série que nous avons produite pour aider les entreprises à mieux comprendre l’IA générative et ses possibilités.

• Génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics
• Les cas d’usage essentiels de l’intelligence artificielle générative
• Comment exploiter sans dérive les solutions d’intelligence artificielle générative en entreprise [Conférence sur écoute]

Les solutions d’IA Générative adaptées aux entreprises

Tel que mentionné précédemment, ChatGPT est davantage un outil B2C et comporte son bagage de risques pour la sécurité d’informations en entreprise. 

Heureusement, il existe désormais des outils conçus spécifiquement pour les entreprises fournies par Google, Microsoft et AWS. Et c’est ce qu’on recommande pour un usage professionnel. 

La suite de Google Cloud par exemple propose maintenant plusieurs outils tels que le Generative AI App Builder, Duet AI for Google Workspace et l’IA générative est maintenant supportée sur Vertex. On se retrouve avec la structure robuste et sécuritaire de Google pour nos projets d’entreprise. 

La sécurité est renforcée puisque le contenu évolue dans une coquille sécurisée et privée, garantissant que les informations transmises dans le modèle ne seront pas stockées publiquement. Vous pouvez aussi y appliquer votre plan de gouvernance afin de respecter le reste de vos processus internes de sécurité. Ce qui est beaucoup plus réconfortant! 

Créer sa propre solution d’IA générative à l’interne 

Une pratique intéressante avec les versions professionnelles de l’IA générative est la possibilité pour une entreprise d’intégrer ses propres documents techniques et de créer sa propre solution interne en définissant des limites et des paramètres spécifiques. Cette approche permet de développer un assistant virtuel personnalisé accessible à tous les membres de l’entreprise, offrant ainsi un accès facile à une base de connaissances interne. Cette initiative encourage la collaboration et simplifie la mise à disposition des informations au sein de l’organisation, ce qui renforce l’efficacité et la productivité globales. En personnalisant l’IA générative en fonction des besoins de l’entreprise, on peut maximiser les avantages de cette technologie tout en assurant le respect des politiques et des exigences spécifiques de l’entreprise. Tant avec Google qu’avec Microsoft, il est possible de créer une interface propre à l’entreprise et d’offrir une solution d’IA générative sécurisée qui prend en compte les paramètres spécifiques de l’organisation. 

Cet exemple pratique offre une opportunité de s’initier à un projet d’IA générative offrant une grande valeur tout en présentant un faible risque.

On valide avant d’utiliser

Comment estimer si l’IA générative performe bien pour résoudre mon problème ? C’est simple, il ne suffit que de mesurer le taux de succès sur 50-100 requêtes similaires. Cela permettra d’estimer le succès potentiel que vous aurez quand vous utiliserez la solution dans un contexte normal et cela vous donnera davantage de confiance !

C’est super puissant d’être en mesure de créer des gabarits de requêtes ou un processus lorsque certaines tâches auront été validées par les utilisateurs. On peut ainsi générer une plateforme qui non seulement peut agir comme un assistant personnel plus généraliste tout en permettant d’automatiser ou d’optimiser certaines tâches précises. On invite les équipes projet à rester à l’affût des tâches qui amènent le plus de valeur et de tenter de générer ces gabarits ou processus afin de les rendre accessibles à tous les utilisateurs. 

Aperçu d’une solution d’intelligence artificielle générative

Prenons le cas d’une compagnie qui veut automatiser la rédaction automatique de soumissions pour adresser leurs nouvelles opportunités d’affaires.

Tâche à automatiser : Rédaction automatique de soumissions qui se base sur leurs données clients provenant de votre CRM, l’historique de données de soumissions faites dans le passé et les différentes bases de connaissances comme la documentation interne, les échanges avec les clients ou autres données.

Interface de la requête : Une interface logicielle qui est intégrée à vos outils existants (Teams, Slack, Salesforces ou autres) qui permet à vos utilisateurs de rédiger des requêtes en langage naturel qui vont activer la solution d’IA générative. Par exemple : « Rédige-moi une soumission pour notre nouveau client Olivier de la compagnie Moov AI pour faire une preuve de concept pour automatiser les soumissions pour tel projet avec l’IA générative. »

API (intrant et extrant) : API est l’acronyme de « Application Programming Interface ». Un API définit les méthodes et les formats de données que les développeurs peuvent utiliser pour accéder aux fonctionnalités d’un logiciel, d’une plateforme ou d’un service tiers. Ces deux API facilitent l’échange d’informations et l’intégration entre vos systèmes et la solution d’IA générative.

Données : La solution d’IA générative aura été préalablement personnalisée avec vos données. Voyez les outils d’IA générative comme une coquille vide dans laquelle vous pouvez intégrer vos données et tirer profit de la même puissance de réponse que les solutions ouvertes à tous. La réponse de la solution d’IA générative se basera sur vos données.

Ces données peuvent être vos données CRM, les échanges de courriel avec vos clients, votre base de connaissance, votre documentation, les différentes soumissions que vous avez faites par le passé, les comptes rendus de projets, le coût réel des projets, etc. Tout ce qui est écrit et pertinent peut être intégré dans ces solutions.

Plateforme cloud professionnelle : Ces solutions n’ont plus besoin de présentation. Contrairement aux solutions offertes au grand public comme ChatGPT, les solutions cloud offrent une sécurité de données accrue, une possibilité d’appliquer votre plan de gouvernance de données et des capacités de surveillance de vos environnements, données et modèles. Vos données et les différentes commandes que vous pourrez faire demeureront dans votre environnement Cloud, sécurisé et à l’abri des regards extérieurs à votre entreprise.

Solution d’IA générative et tâche exécutée : Votre commande sera traitée par la solution d’IA générative en utilisant vos données et votre entreprise comme contexte. Le résultat en sera, par exemple, la rédaction d’une nouvelle soumission adaptée à votre offre de service et aux besoins du client précis que vous venez de cibler. Cette ébauche de soumission est complète et prête à la révision par un collègue humain qui l’enverra au client. Le tout en quelques minutes.

De bons outils pour un bon travail 

Le lancement de ChatGPT par OpenAI a ouvert de nouvelles perspectives passionnantes dans le domaine de l’intelligence artificielle. La démocratisation de cette technologie avancée a permis à des millions d’utilisateurs d’explorer ses capacités de manière instantanée. Cependant, il est important de prendre en compte les risques et les limitations associés à l’utilisation de ces LLMs. L’utilisation des outils d’IA générative pour entreprise est non négligeable pour un usage professionnel sécuritaire. 

En fin de compte, en comprenant les risques et en utilisant ces technologies de manière judicieuse, nous pouvons exploiter tout leur potentiel tout en garantissant la sécurité et la protection des données sensibles. L’intelligence artificielle continue d’évoluer, et il est important d’adopter une approche équilibrée et réfléchie dans son utilisation pour en tirer le meilleur parti. 

Olivier Blais

Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.