Un article de Sophie DELOUSTAL, Partner TNP, paru dans le livre blanc « Quelle entreprise à l’ère de l’IA en 2030 ? »

À l’aube d’une révolution industrielle propulsée par l’intelligence artificielle, les dirigeants sont aux commandes d’un navire naviguant vers des eaux inexplorées. Armés de la puissance de l’IA, ces capitaines d’industrie doivent maintenant se préparer à une intégration harmonieuse de ces outils puissants. Ils doivent également embarquer leurs équipes pour surfer sur cette vague technologique sans précédent, qui redéfinit le rôle de l’humain dans tous les secteurs.  

Avec un poids de 40 milliards de dollars, le marché de l’intelligence artificielle générative est sur une trajectoire fulgurante qui, selon Bloomberg Intelligence, pourrait le propulser à 1,3trillion de dollars dans la prochaine décennie. Cette croissance exponentielle trouve un écho dans le succès de ChatGPT qui, avant même de souffler sa première bougie, a conquis plus de 100 millions d’utilisateurs. 

 C’est lors du AI Summit du 1er novembre 2023 qu’Elon Musk a partagé sa vision d’une révolution imminente. Avec une portée évocatrice, il a déclaré : « Nous sommes aux premières loges d’une révolution sans précédent, face à une intelligence qui surpasse l’homme le plus brillant. Le travail tel que nous le connaissons pourrait disparaître, nous laissant quêteurs de sens dans un monde où un génie magique exaucera nos moindres désirs ». Ces paroles, bien que teintées de l’hyperbole caractéristique d’Elon Musk, esquissent une ère où l’IA redéfinit le travail et, plus largement, notre existence. 

Des cas d’usage multiples, un spectre d’application très large et transformant 

Les rouages de la finance, les interactions clients, la supply chain et les processus de gestion des ressources humaines sont déjà bien couverts par l’IA générative. L’horizon de l’IA générative s’étend d’ailleurs bien au-delà de ces domaines classiques. Elle transcende les frontières des technologies antérieures, s’aventurant dans des territoires d’une complexité et d’une envergure inédites. Des domaines verticaux émergent, porteurs de transformations profondes et d’impacts majeurs, redéfinissant ainsi l’essence même des métiers en entreprise. 

Les cas d’usages de l’IA par secteur d’activité 

Finance 

• Nouvelle approche de la gestion de la conformité et des risques.  
• Il s’agit par exemple de prévenir la fraude ou de lutter contre le blanchiment d’argent ou de réduire la charge consacrée à la veille réglementaire. 
•  Amélioration de l’efficience opérationnelle en automatisant les tâches répétitives et chronophages : ouverture de comptes, KYC, vérification des documents, création de contenu.  
• L’IA permet également d’anticiper les modifications du marché afin d’être proactif en termes d’innovation et de développement de nouveaux produits et services (prêts peer-to-peer), étudier le contenu (feedback clients) des réseaux sociaux pour prédire les tendances futures. 

Santé  

• Aide à la recherche et aux essais cliniques : l’enjeu est d’aller vers une médecine personnalisée, où les médicaments sont de plus en plus adaptés à la personne et à la pathologie du patient. Le jumeau virtuel du corps humain devient, grâce à la combinaison des technologies virtuelles, des analytiques et de l’intelligence artificielle, une réalité et permet de visualiser la structure moléculaire d’un virus et d’innover dans les essais cliniques.  
• Analyse d’images médicales pour assister le personnel de santé et apporter une vision complémentaire au diagnostic.  
• Suivi des données médicales pour des recommandations de traitement personnalisées.  
• Analyse des données concernant les habitudes alimentaires pour travailler sur la recherche de traitement.  
• Prédiction des maladies, épidémies, etc. 

Secteur public  

Dans le secteur public, l’IA va apporter de l’innovation en proposant des « agents augmentés » et en permettant un service facilité, plus efficace et plus centré usagers :  

• Service citoyen : les chatbots basés sur l’IA fournissent des réponses rapides aux questions et facilitent les démarches : gestion des actes d’état civil, formulaires préremplis etc.  
• Agents augmentés : outils conversationnels à destination des conseillers, par exemple chez Pôle emploi pour un Parcours personnalisé et adapté aux besoins des demandeurs d’emploi.  
• Optimiser et anticiper les dépenses d’énergie : gestion énergétique des bâtiments et des villes, consommation aux heures d’affluence et préconisation sur les fourreaux aux données de la DDTM centrées sur le facteur société/âge à la lutte contre la cybersécurité : L’IA aide à détecter des cybermenaces et à protéger les informations gouvernementales. 

Industrie et services  

L’IA permet d’optimiser les processus de conception, production, de maintenance et d’offrir des services plus personnalisés.  

• Concevoir des pièces optimisées en fonction d’objectifs et de contraintes spécifiques, notamment en ce qui concerne les performances, les matériaux et les méthodes de production. Tenir compte et anticiper les préférences des consommateurs.  
• Optimiser le processus de fabrication de bout en bout. Réduire la non-qualité.  
• Associé au digital twin, anticiper les pannes et réaliser la maintenance prédictive.  
• Mieux prévoir la demande de manière à rationaliser les stocks et la production.  
• Personnalisation des services aux clients.  
• Connaissance client/fournisseurs prédictive.  

Mobilité  

L’IA va accompagner la mise en place de solutions de mobilité innovantes afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle et enrichir l’expérience des passagers :  

• Mettre à disposition des plateformes de mobilité multimodales qui exploitent l’IA, avec l’objectif de faciliter les déplacements au sein d’un réseau d’objectif de transports multimodalité adapté à la demande de chaque trajet et optimiser l’exploitation : affectation de personnels et/ou prédiction de véhicules ou d’infrastructures…  
• Mieux gérer une prévision des flux voyageurs, notamment lors de perturbations dans les transports. 
• Gérer la sécurité publique par exemple grâce au suivi des données criminelles en temps réel.  
• Optimiser les itinéraires de transport, notamment en temps réel, et les incidents que ce soit pour un gain de temps pour le passager ou pour diminuer l’empreinte carbone et le coût du trajet. 

Une révolution technologique en pleine accélération  

Une étude Salesforce, menée fin 2023 auprès de 14.000 travailleurs, dans 14 pays, a révélé qu’un peu plus d’un quart des travailleurs utilisent l’IA générative au travail. Là où Internet a mis dix ans pour atteindre ce taux de pénétration, l’IA a donc mis moins d’un an. Plus récemment, les plateformes logicielles métiers (PLM, CRM, SRM, ERP…) se tournent également vers l’IA. Déjà présentes dans le quotidien des entreprises, elles offrent en mode SaaS de nouveaux usages, permettent de démocratiser encore d’avantage l’accès à ces nouvelles technologies. 

La même accélération se déploie au sein des entreprises. À titre d’exemple, dans les institutions financières, les cas d’usages se développent ou vont apparaitre : échange en temps réel avec les clients, assistance au RSSI, gestion des sinistres en assurances, anticipation des défauts, etc. Rapidement, l’IA prédictive et l’IA générative seront utilisées conjointement pour tirer un maximum d’efficacité et de valeur.  

IA générative : cinq étapes pour faciliter son adoption en entreprise 

Mustapha Suleyman, cofondateur de Deepmind, décrit l’IA comme un « tremblement de terre. (…) Il est inévitable qu’au fur et à mesure l’intelligence artificielle acquière des capacités cognitives et commence à s’emparer des emplois. Dans tout ce bouleversement peu de choses resteront inchangées ». Dans ce contexte, les dirigeants sont appelés à repenser leurs organisations, non pas en remplaçant les capacités humaines, mais en les augmentant. Choisir les bons cas d’usage, maîtriser la vitesse d’adoption, préparer les utilisateurs au changement : voici cinq étapes clés pour une mise en œuvre réussie de l’IA dans une entreprise. 

Acculturation  

Initiez les utilisateurs à l’IA en soulignant ses potentialités et domaines d’application. Éduquez l’ensemble du personnel à travers une politique d’acculturation globale, pour une meilleure implication dans le projet. 

 Idéation  

Évaluez l’impact de l’IA dans votre écosystème en liant le projet aux enjeux stratégiques de l’organiation. Définissez les cas d’utilisation prioritaires en gardant à l’esprit la dimension métier, au-delà de la simple réduction des coûts.  

Expérimentation  

Optez pour une approche pilote pour démystifier l’IA et intégrer des quick wins (associant forte valeur métier et faible complexité technique). L’expérimentation doit être itérative, enrichie par les retours utilisateurs, en visant une réinvention progressive de l’entreprise avec des modèles personnalisés.  

Passage à l’échelle  

Déployez des cas d’utilisation à grande échelle en adoptant un modèle opérationnel agile. Priorisez un système de gouvernance de l’IA responsable, préparez les données et assurez une infrastructure scalable pour le traitement des données.  

Adoption 

Favorisez une culture d’adaptation et d’innovation, en formant les équipes à maximiser les avantages de l’IA. Renforcez la confiance dans l’IA par l’explicabilité des algorithmes et intensifiez les investissements dans les talents pour une utilisation et création efficaces de l’IA. Le collaborateur augmenté sera l’enjeu de demain. L’adoption de l’IA nécessite une planification rigoureuse, un partenariat étroit entre techniciens, utilisateurs et décideurs. La clé ? Forger une culture d’adaptation et d’innovation, tout en mettant l’accent sur la formation des équipes à travailler efficacement avec des processus alimentés par l’IA pour maximiser les atouts de cette technologie avant-gardiste.