Comment ne pas commencer cette série d’articles en parlant d’Intelligence Artificielle (nous l’appellerons désormais IA). Tout le monde le fait. Et s’ils le font pour quelque chose, ce sera.
Aujourd’hui, l’IA et les multiples services qui permettent de l’appliquer sont devenus un moteur de la transformation des entreprises, aussi bien les plus technologiques que les moins enclines à mettre en œuvre la technologie. L’IA est déjà appliquée à l’automatisation et à l’optimisation des processus, à l’amélioration de l’expérience client. Mais commençons par le commencement, qu’est-ce que l’IA ?
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’IA fait référence à la capacité des machines à effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches vont de la reconnaissance de formes et du traitement du langage naturel à la prise de décision basée sur les données.
Les machines pensent-elles et raisonnent-elles vraiment ?
Non, évidemment pas. Bon, évidemment, dans quelques années, ce ne sera plus comme ça, mais non, pour l’instant, ils ne pensent pas et ne raisonnent pas. Tous les services d’IA sont basés sur des algorithmes et des modèles qui apprennent à partir des données, ce qui leur permet d’améliorer leurs performances au fil du temps et de s’adapter aux situations changeantes. Ce qui les rend intelligents, c’est le fait qu’ils apprennent continuellement à partir des données et, dans le cas de la prise de décision, à partir des résultats qu’ils obtiennent.
Où puis-je appliquer l’IA ?
Ici, j’obtiens la réponse manuelle que tout article dIA décrit. Nous pouvons, et en fait il est déjà très courant qu’ils soient appliqués à :
1. Automatisation des processus
L’IA peut rationaliser et optimiser les processus internes, conduisant à une plus grande efficacité et à une réduction des coûts. Par exemple, dans le secteur manufacturier, l’automatisation des tâches répétitives et monotones peut permettre aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques et créatives.
2. Personnalisation de l’expérience client
L’IA peut analyser les données pour mieux comprendre les préférences et les besoins des clients. Cela permet des expériences plus personnalisées et pertinentes, même dans des entreprises telles que les magasins de détail ou les restaurants, où une attention individualisée peut faire la différence dans la fidélité des clients.
3. Prise de décision éclairée
L’IA peut analyser de grands volumes de données et extraire des informations précieuses pour la prise de décision. Ceci est particulièrement pertinent pour les entreprises confrontées à des décisions stratégiques importantes, telles que l’expansion de leurs sites ou l’introduction de nouveaux produits.
4. Optimisation des stocks et des approvisionnements
Dans des secteurs tels que l’agriculture ou la vente au détail, l’IA peut prévoir la demande et aider à optimiser les niveaux de stocks et les processus d’approvisionnement, évitant ainsi les excédents et les pénuries.
5. Maintenance prédictive
Dans le secteur de la construction ou dans la gestion de flotte, l’IA peut prédire quand des pannes d’équipement sont susceptibles de se produire, permettant ainsi une maintenance préventive et une réduction des temps d’arrêt.
6. Analyse de la concurrence et du marché
L’IA peut suivre et analyser l’activité concurrentielle et les tendances du marché, fournissant aux entreprises des informations précieuses pour ajuster leur stratégie commerciale.
Bien sûr, cela n’est à la portée que de quelques-uns ! Exemple pratique
C’est ici que je vous prouve que ce n’est pas le cas. Que nous l’ayons à la portée de tous. Et je vais vous l’expliquer avec un cas réel que nous avons développé chez SinzerAD.
Chez SinzerAD, nous mettons en œuvre des solutions de gestion de documents depuis de nombreuses années. D’une manière générale, ces solutions permettent aux entreprises (petites ou grandes car vous payez sûrement déjà une licence – par exemple Microsoft 365 – qui le permet) d’avoir leur documentation correctement cataloguée et avec des métadonnées qui permettent de la retrouver facilement ou d’exploiter les données mentionnées dans le document.
Ainsi, ce qui est commun dans ces procédures documentaires est de télécharger le document et une personne le classe (dit de quel type de document il s’agit : facture, bon de livraison, contrat, …) et remplit une série de champs supplémentaires (le code, le client, le montant, …). C’est une tâche mécanique, qui apporte peu (plus que de l’ordre et du contrôle) mais qui peut facilement prendre 2 ou 3 minutes à cette personne (trouver le document, le télécharger, regarder les données, écrire…). Pourquoi ne pas appliquer l’IA à cela ? Je vais vous montrer avec GPT, bien qu’il existe des centaines de services similaires à utiliser.
J’ai une facture (fictive évidemment), celle-ci :
Je demande au GPT d’extraire les champs qui m’intéressent :
invite GPT
On lui donne la facture et la magie :
Et il peut même le donner au format machine (JSON) :
Ce processus automatisé (très simple) utilisant l’API (interface machine permettant à différents systèmes d’interagir) permettrait d’écrire automatiquement ces données dans la gestion des documents.
Ok, et combien ça coûte ?
Considérant que vous payez sûrement déjà des licences pour certains services qui incluent des services d’automatisation (Microsoft 365 les inclut…) le coût du traitement d’une facture comme celle que nous avons vue pour GPT serait d’environ 0,0015 $ pour chaque 1000 jetons et 0,002 $ pour les textes qui sont générés pour nous… le traitement d’une facture comme celle que nous avons vue peut nous coûter moins de 1 centime d’euro.
Combien cela coûte-t-il de traiter cela pour une personne ? Il est clair que beaucoup plus… et avec un taux d’erreur plus élevé.
L’IA va prendre nos emplois !
Non, l’IA ne nous prendra pas nos emplois. Je dis toujours que nous sommes des personnes, pas des robots ! Quel est l’intérêt de consacrer des personnes à hacher et hacher des données ? Si nous pouvions réfléchir ! Bon, réfléchissons ! Nous consacrons des personnes à faire ce que nous faisons le mieux : communiquer avec les clients, les fournisseurs, négocier, imaginer de nouveaux produits et services ! Et ne pas copier les données mécaniquement. Laissez un robot le faire !
J’espère que cet article vous a montré comment appliquer l’IA aux processus des petites entreprises et dissiper le mythe selon lequel cela est à la portée de quelques-uns.
N’oubliez pas que chez SinzerAD, nous sommes là pour vous aider dans le processus de transformation numérique de votre entreprise, toujours à la recherche de la meilleure solution.
