Plateformes IA
L'IA en entreprise : où elle fait gagner du temps aujourd'hui – et où non
Après deux ans de pratique, on peut nommer les applications d'IA qui tiennent vraiment dans une PME et celles qui s'endorment après trois semaines.
Depuis ChatGPT, aucun sujet n'est entré aussi vite dans les entreprises que l'intelligence artificielle. Après deux ans de pratique, on peut dire sobrement ce qui fonctionne.
Ce qui fait gagner du temps de façon fiable
- Les premiers jets de textes récurrents : offres, descriptions de produits, annonces d'emploi.
- Les traductions qu'un humain vérifie ensuite.
- Les résumés de longs documents et de procès-verbaux.
- Les réponses aux questions standard, quand elles proviennent de contenus propres vérifiés.
Ce qui ne tient pas encore
Tout ce qui sort sans contrôle. Un assistant qui cite des prix sans connaître la liste de prix actuelle fait des dégâts. De même les applications qui donnent des données personnelles à des services publics – ce n'est pas seulement délicat, c'est aussi délicat à justifier selon la loi suisse sur la protection des données.
La différence entre gadget et outil
Les projets qui réussissent ont trois caractéristiques : un seul cas d'usage clairement délimité, des contenus propres vérifiés comme base et une personne responsable. Les projets sans ces trois points s'endorment après trois semaines.
Comment nous procédons
Nous commençons par la question de savoir quelle tâche coûte le plus de temps dans l'entreprise. Il en naît un prototype en quelques semaines, testé au quotidien avec de vraies données. S'il tient, nous le développons en plateforme – avec gestion des utilisateurs, journaux et exploitation en Suisse ou dans l'UE. S'il ne tient pas, il a peu coûté.
Quatre applications qui ont fait leurs preuves en PME
Premièrement, l'assistant sur le site web, qui répond à partir des contenus propres et préqualifie les demandes avant qu'elles n'arrivent dans la boîte mail. Deuxièmement, la préparation des données produits : à partir d'indications techniques naissent des descriptions vendables dans une structure identique. Troisièmement, les traductions dans les langues nationales, qu'un humain vérifie. Quatrièmement, l'analyse de texte libre – par exemple les retours de formulaires, triés automatiquement.
Ce que cela coûte
Un prototype clairement délimité reste raisonnable en effort. L'exploitation courante dépend de l'usage : un assistant avec quelques centaines de requêtes par mois coûte en frais de modèle moins qu'un repas de midi par jour. Ce n'est pas la technique qui devient chère, mais des exigences floues.
La protection des données concrètement
La loi suisse révisée sur la protection des données exige transparence et limitation des finalités. Pour l'IA, cela signifie : informer les utilisateurs qu'ils parlent avec un assistant. Ne pas donner de données sensibles à des modèles publics. Choisir un traitement en Suisse ou dans l'UE dès qu'il s'agit de données personnelles. Tenir des journaux et fixer des délais de suppression.
À quoi reconnaître un prestataire sérieux
Il demande d'abord le processus, pas le modèle. Il nomme les limites. Il montre d'où viennent les réponses. Et il construit de sorte qu'on puisse aussi quitter le système.
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