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L’IA dans le champ professionnel : un nouveau monde des possibles
Depuis que ChatGPT a fait son entrée sur le marché, l’intelligence artificielle est un sujet qui fait couler beaucoup d’encre et nourrit de nombreux fantasmes. À quel point l’IA est-elle fiable ? Peut-on lui faire confiance ? Et si tout cela finissait par nous dépasser ? Et si l’IA nous prenait un jour notre travail ?
Chacune et chacun s’empare du sujet de l’intelligence artificielle avec ses connaissances, ses besoins spécifiques et ses a priori. L’objectif de ce dossier est de faire un point sur les opportunités et les risques liés à l’utilisation de l’IA. Comme à l’habitude, nous nous efforçons de relier la thématique au quotidien de notre Réseau. En quoi l’IA pourrait-elle significativement faire évoluer nos métiers techniques, commerciaux ou support.
Intelligence artificielle : de quoi on parle ?
L'intelligence artificielle (IA) n’est aujourd'hui plus un simple concept futuriste : il s’agit d’une technologie qui transforme progressivement notre quotidien. Elle est née dans les années 1950 avec les premiers travaux de chercheurs comme Alan Turing, qui imaginaient des machines capables de penser. L'IA était alors un champ de recherche théorique et elle l’est restée pendant des décennies. Les tout premiers programmes consistaient à simuler une partie d’échecs ou résoudre des problèmes mathématiques. Deux facteurs ont permis une croissance exponentielle des capacités de l’IA : la montée en puissance faramineuse de la capacité de calcul des ordinateurs et l’augmentation vertigineuse des données numériques disponibles.
Aujourd'hui, elle se cache derrière de nombreux services que nous utilisons quotidiennement : traduction automatique, recommandations de films, assistants vocaux, ou encore détection de fraudes bancaires. On peut le rappeler, l'IA actuelle n'est pas une intelligence consciente, mais un ensemble d'algorithmes très sophistiqués capables de traiter d’énormes quantités de données et de prendre des décisions ou des prédictions avec rapidité et précision.
Entretien avec Valère Orlof
Pour mieux comprendre les enjeux de l’IA appliquée à l’environnement professionnel, nous avons échangé avec Valère Orlof, consultant IA au sein de l’entreprise Claranet. Il cadre les projets des clients, en les aidant notamment à définir besoins et cas d’usage en matière d’intelligence artificielle.
Pourquoi cet emballement médiatique autour de l’intelligence artificielle ?
Valère Orlof : Il s’agit en réalité d’un domaine de recherche qui existe depuis les années 1950. Et avant la génération ChatGPT*, on avait déjà le machine learning*. Ce qui a créé l’emballement, c’est l’IA générative et les LLM, les large language models*. Le fait de pouvoir dialoguer avec une machine rend beaucoup plus facile l’usage de choses comme le machine learning ou l’algorithmie. Il suffit juste de savoir poser des questions. Au sein même de notre entreprise, nous avons mis en place un certain nombre d’outils avec l’IA, qui va par exemple aller chercher dans tout le répertoire d’offres et proposer à notre équipe commerciale celles qui correspondent au besoin. Nous avons fait la même chose avec les ressources humaines ou avec l’IT : « Comment je me connecte au wifi ? » / « À quoi ai-je droit pendant mon congé paternité ? » Ce sont des questions souvent posées et qui figurent dans la documentation d’une entreprise. L’IA permet une recherche facilitée.
Pour une entreprise, l’IA doit-elle être une aventure collective ?
V.O. : Quand on parle d’IA, on parle d’innovation, et il me semble qu’elle doit être menée sur deux axes. D’abord, la Direction doit donner l’impulsion et voir comment l’IA peut se rattacher aux objectifs de l’entreprise. Ensuite, l’adoption par les salariés est très importante. Il ne sert à rien d’avoir un outil ultra-puissant si personne ne l’utilise. Et c’est là que le collectif intervient : bien former, prendre en compte la perception de l’IA. Il faut apprendre à désamorcer les tensions, notamment concernant les problématiques RH, voir comment on peut intégrer l’IA aux process métiers et avancer progressivement. Mais surtout, il s’agit de montrer que l’usage est bénéfique, en libérant du temps à plus forte valeur ajoutée pour les collaborateurs.
Exemple 1 - L’IA, un outil pour votre communication
Prompt fictif : Je suis chef de l'entreprise MaPetiteEntreprise, installateur de cuisines professionnelles et membre du réseau EuroChef. Du 9 au 12 mars prochain, nous participons au salon pro Horesta à Biarritz. Nous aurons un stand. Le chef Thierry Engels fera des animations. Il me faut un post pour annoncer cela sur LinkedIn. Ton enthousiaste. Merci.
Réponse de Claude, l’outil d’Anthropic : Voici un post LinkedIn enthousiaste pour promouvoir votre participation au salon Horesta :
"🔥 Rendez-vous au salon HORESTA à Biarritz ! 🍽️
MaPetiteEntreprise sera présent du 9 au 12 mars prochain au salon professionnel Horesta à Biarritz ! 🚀
Venez découvrir nos dernières solutions d'équipements de cuisines professionnelles sur notre stand. En prime, ne manquez pas les démonstrations culinaires exceptionnelles du chef Thierry Engels, qui partagera son expertise et son talent !
En tant que membre du réseau EuroChef, nous sommes fiers de contribuer à l'innovation dans l'équipement des cuisines professionnelles. Nous avons hâte de vous rencontrer et de vous faire découvrir nos solutions sur mesure.
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Voulez-vous que je l'ajuste ?
À noter : L’IA vous propose de modifier sa réponse. N’hésitez pas à ajuster en précisant des éléments, en ajoutant des informations par exemple.
Les outils gratuits peuvent-ils suffire pour des usages simples ?
V.O. : Oui, mais il existe des précautions à prendre. Dès lors qu’on passe par une IA publique, toutes les données entrent dans l’entraînement du modèle. Il y a en effet des enjeux de sécurité, donc il ne faut pas communiquer de données personnelles ou confidentielles. Mais s’il s’agit de communication publique, alors oui, les outils d’IA sont pertinents. On peut citer Perplexity, qui fonctionne très bien pour aller chercher des sources sur Internet.
Comment une IA peut-elle aider des métiers comme celui de technicien frigoriste ?
V.O. : L’IA est redoutablement efficace pour rechercher ou traduire de la documentation. On utilise notamment le système de RAG (retrieval augmented generation) qui consiste à indiquer à l’IA un corpus documentaire sur lequel se baser en priorité. C’est très pratique, notamment pour des activités de maintenance. Ce corpus peut être interne (on en fait alors un index vectoriel) ou bien disponible en ligne. Il existe aussi la computer vision : il s’agirait en l’occurrence de prendre en photo directement la panne. L'IA détecte alors le type de panne possible et propose la documentation associée. Ce genre d’action est aujourd’hui faisable et peut permettre de gagner du temps. L’IA peut aussi fouiller dans la relation client, les contrats de SAV, et offrir aux techniciens une relation client un peu plus personnalisée. On peut aussi imaginer une utilisation liée à la création de plans ou à l’aménagement : on entre les dimensions des machines, le plan de la cuisine, et l’IA propose des agencements. Tout est une question de données.
L’IA pourrait-elle permettre de mutualiser les connaissances au sein d’un réseau ?
V.O. : Aujourd’hui, le cas d’usage le plus demandé par nos clients est la création d’une base documentaire et son interrogation. Cela ouvre le champ pour de nombreux autres projets, comme la création de carnets de maintenance ou la digitalisation du suivi par exemple. Les intérêts sont multiples : identifier des problèmes récurrents sur des modèles de machines, normaliser la donnée, l'enrichir et pouvoir ainsi l’exploiter de plus en plus.
Quel est le temps nécessaire pour mettre en place l’interrogation d’une base documentaire ?
V.O. : D’abord, il faut disposer d’une base documentaire, la « nettoyer », dédoublonner. Puis il faut compter 1 à 2 mois pour avoir un outil d’IA branché sur ces documents. Ensuite, nous ajustons en fonction des retours des utilisateurs, éventuellement nous ajoutons des fonctionnalités. En effet, il faut attendre que les collaborateurs utilisent l’outil pour qu’ils se rendent compte des possibilités et nous fassent remonter de nombreuses idées. Cela permet de faire de l’évolution continue. À partir d’un petit projet, on peut créer de gros outils, très pertinents.
Quels sont les usages possibles sur les fonctions commerciales ou administratives ?
V.O. : L’utilisation de l’IA par les commerciaux donne de très bons résultats. Nous avons expérimenté des problématiques multilingues pour un client : l’IA parcourt la documentation dans toutes les langues et amène une réponse dans la langue demandée. Elle peut permettre aux commerciaux d’entrer un peu plus dans la technique. Cette technologie peut aussi être utilisée pour les métiers de l’IT, des RH, de la comptabilité… La seule limite, c’est que le LLM n’est pas (encore) très doué pour manier les chiffres.
Comment savoir si on peut faire confiance à l’IA, aux réponses qu’elle nous amène ?
V.O. : Dans nos projets, nous mettons systématiquement en place une fonctionnalité qui fait que l’IA cite ses sources. Dans le déroulé des réponses, des astérisques renvoient à tel ou tel document. Mais de manière générale, il faut considérer ce que produit l’IA comme une base de travail et pas comme une finalité. On peut gagner en confiance petit à petit, mais il faut toujours vérifier.
Quelles nouvelles compétences demande l’utilisation de l’intelligence artificielle ?
V.O. : On entend souvent qu’il est nécessaire de devenir un expert du prompt engineering*. Je trouve que c’est absolument faux. Il faut simplement utiliser l’IA pour l’apprivoiser. Oui, il faut énormément contextualiser les premières requêtes pour créer une bulle de contexte. Il faut ensuite adopter une démarche progressive. Utiliser l’IA, c’est apprendre à utiliser un outil, comme on a pu un jour apprendre à utiliser Internet.
Ensuite, notre rôle est de cacher la complexité des prompts derrière des interfaces très simples pour l’utilisateur. Pour une administration par exemple, nous avons développé une fonctionnalité « speech to text », pour générer des comptes rendus de réunion. L’utilisateur choisit le format de rendu, et n’a qu’à cliquer sur un bouton. Derrière, nous avons créé un prompt suffisamment dense pour répondre à toutes les attentes.
Exemple 2 - L’IA, un outil pour les techniciens
Faites le test : sur un outil d’IA de votre choix, posez une question sur une panne, en précisant le modèle de l’appareil et le numéro ou type de panne. En fonction de la réponse, vous pouvez demander plus de précision sur tel ou tel point.
À vous de jouer !
Un conseil pratique pour s’y mettre ?
V.O. : Tester l’IA, mais surtout tester plusieurs outils, pour connaître leurs points forts et leurs limites. Nous en avons de nombreux à disposition : on peut citer Perplexity, qui fonctionne sur le même modèle que ChatGPT mais propose des choses clairement différentes, Claude d’Anthropic, très intéressant pour la rédaction ou encore Mistral, également très prometteur… Essayer plusieurs systèmes et plusieurs outils d’IA permet de faire ensuite des choix éclairés.
LA bonne idée pour se lancer
En panne d’inspiration pour commencer à utiliser l’IA ? Arcachon a offert un abonnement ChatGPT à tous ses habitants et fait une super vidéo pour expliquer ce qu’on peut faire avec.
L’intelligence artificielle est une technologie particulièrement énergivore. Comment composer avec ce fait ?
V.O. : Au-delà de la consommation en électricité, l’IA consomme surtout énormément de béton, pour la création des data centers. Cela me pose question au quotidien. Sur ce point, il y a ceux qui pensent que c’est un problème, et ceux qui pensent qu’il faut en passer par là pour apporter une solution au problème écologique. Le débat est vaste. Il me semble que l’IA pourrait en effet apporter des solutions, mais aussi énormément de risques, et pas seulement sur la partie écologique : l’accès à des expertises et informations très pointues sur la biochimie, le nucléaire, la sécurité informatique... Aujourd’hui, nombreux sont ceux qui tirent la sonnette d’alarme sur la nécessité d’une réglementation.
Le point sur la réglementation
L’Europe se place en figure de proue en matière de réglementation concernant l’intelligence artificielle avec l’IA Act, entrée en vigueur le 1er août 2024. Les nombreux articles du texte établissent (et interdisent) notamment les risques inacceptables, comme la notation sociale, et les risques limités. La plupart des obligations incombent aux fournisseurs de systèmes d’IA à haut risque.
D’autre part, la France accueille, les 10 et 11 février, au Grand Palais, le Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle, avec de nombreuses parties prenantes politiques, technologiques, universitaires et artistiques, entre autres.
Un plaidoyer pour le bien-être de l’IA a été publié récemment dans The Guardian… L’IA pourrait-elle accéder à une forme de conscience ?
V.O. : Nous n’y sommes pas. Certains pensent que cela pourrait arriver d’ici 5 à 10 ans, avec ce qu’on appelle l’IA générale. Il faut être prudent : oui, cela peut arriver, et nous avons suffisamment de grands auteurs de science-fiction qui ont exploré ces sujets-là, d'Isaac Asimov à Philip K. Dick. À nous de prendre les choses sérieusement.
L’intelligence artificielle pourrait-elle un jour dépasser l’humain ?
V.O. : Elle le dépasse déjà dans certains domaines, comme l’analyse de données ou la mémoire. Mais il faut garder à l’esprit que l’IA est là pour assister, parce qu’elle a une profondeur de compréhension plus grande que la nôtre, et potentiellement, une impartialité plus grande que la nôtre. Dans ce cas, elle peut être un très bon compagnon, mais la décision doit toujours rester humaine. L’IA doit accompagner l’humain, pas le remplacer. C’est l’humain qui a l’expertise et c’est l’humain qui peut agir.
Petit glossaire de l’IA
- Machine learning : méthode qui permet aux machines d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Les algorithmes s'améliorent avec l'expérience.
- LLM (large language models) : algorithme capable de comprendre, générer et manipuler du texte humain en prédisant la probabilité des mots et des phrases.
- Prompt : instructions ou questions données à une IA générative pour obtenir une réponse spécifique. La qualité du prompt influence directement la qualité de la réponse.
- Data sets (données d’entraînement) : ensemble de données utilisées pour « entraîner » un modèle d'IA, lui permettant d'apprendre et de faire des prédictions.
- IA générative : IA capable de créer du contenu original (textes, images, vidéos, sons) à partir de ce qu'elle a appris.
- ChatGPT : modèle de langage développé par OpenAI, connu pour sa capacité à générer des textes conversationnels et à réaliser diverses tâches.