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.
Cas d’utilisation de l’IA générative
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 :
- Réapprovisionner les produits manquants.
- Nettoyer et organiser le réfrigérateur pour une meilleure visibilité des produits.
- Mettre en avant les promotions ou les produits à mettre en valeur.
- 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 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.
