Comment débuter avec l’IA en entreprise : privilégier un problème plutôt qu’un outil

Tout d’abord, décrivez le travail que vous souhaitez améliorer

Une entreprise peut commencer par acheter des outils et finir sans changer son fonctionnement. La question que je préfère poser en est une autre : quelle tâche est répétée, qui la fait et qu’est-ce qui l’empêche de mieux la résoudre ? Cette description nous oblige à parler de l'entreprise.

Prenons la comparaison des devis. Le résultat utile n’est pas un résumé élégant. Il s’agit d’être capable de voir des produits, des quantités, des termes et conditions équivalents, et d’identifier les informations manquantes pour prendre une décision. Si nous ne définissons pas cela avant, il est difficile d'évaluer ce que renvoie l'IA.

Un premier exercice : comparer les fournisseurs

1. Choisissez des documents que vous pouvez utiliser. J'ai rassemblé les devis et conditions pertinents pour cet achat.
2. J'ai défini le format de sortie. Par exemple, un tableau avec le produit, la quantité, la devise, la durée et la référence au document source.
3. Rendre l'incertitude explicite. J'ai demandé que les champs manquants soient marqués et que les conditions des différents fournisseurs ne soient pas mélangées.
4. Vérifiez le résultat. Une personne compare les données avec l'original avant de prendre une décision.

Ceci est un exemple de pratique et non un résultat attribué à un client. C'est aussi le type de problème commercial que nous abordons à mon Cours d'IA pour les entreprises.

Comment savoir si la première utilisation fonctionne ?

J'ai mesuré l'ensemble du processus : préparation, génération, révision et corrections. Comparez la quantité de travail nécessaire auparavant, le nombre d'erreurs qui apparaissent et si le résultat vous aide à prendre une décision. Une ébauche rapide qui nécessite un examen plus long peut ne pas représenter une amélioration.

J'ai répété l'exercice avec différents documents. Un bon résultat lors d’un seul test ne suffit pas pour comprendre dans quelles conditions il fonctionne. Enregistrez également les cas qui échouent : apparaissent des règles qui n'étaient pas encore claires.

Quand passer à l’étape suivante ?

Lorsque l’équipe peut expliquer ce que fait l’outil, d’où il obtient les informations et qui valide le résultat, elle dispose d’une base pour élargir sa portée. Vous pouvez convertir la commande en instruction réutilisable ou envisager une intégration. Si chaque tentative dépend de l'improvisation, il est conseillé d'organiser ce travail en premier.

L'expérience s'accumule lorsque nous laissons quelque chose appris au cours du processus. Dans mon travail avec l’IA, cette continuité m’intéresse autant que l’outil que nous utilisons. La prochaine étape est de comprendre ce dont un agent a besoin pour participer à une opération réelle.