Pourquoi vous devriez utiliser ChatGPT en contexte d’entreprise 13 minutes

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.


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.