Business case pour l'IA : guide et cas d'utilisation pour les parties prenantes

Les technologies d'IA, notamment la détection d'anomalies et la recherche vectorielle, aident les entreprises depuis un certain temps. Toutefois, cela fait seulement quelques années qu'il est possible de converser avec des ordinateurs en langage naturel, notamment au sujet des performances de l'entreprise et des causes profondes, au sein de la plupart des entreprises. Il est facile d'imaginer comment les ordinateurs qui peuvent analyser les données en un clin d'œil pourraient aider votre entreprise. Cependant, les entreprises doivent consentir un important investissement avant d'en tirer de la valeur et elles ne savent pas toujours si de tels coûts se justifient.

Autrement dit, il y a un large consensus sur le fait que l'IA jouera un rôle majeur dans les entreprises, mais il reste difficile d'établir une solide analyse de rentabilité basée sur des calculs solides du retour sur investissement. Voyons comment justifier les investissements en IA.

Qu’est-ce que l’IA ?

L'intelligence artificielle fait référence aux systèmes informatiques conçus pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Les formes les plus avancées, appelées grands modèles de langage (LLM), sont entraînées sur des jeux de données volumineux provenant d'Internet et d'autres sources. Une fois formés, les LLM excellent dans la compréhension du langage, en fournissant de l'aide dans de nombreuses disciplines et en élaborant des plans pour accomplir une grande variété de tâches. Ces fonctionnalités peuvent être particulièrement utiles lorsqu'elles sont éclairées par les propres données d'une organisation.

Points à retenir

• L'IA est présente dans de nombreuses applications métier, ce qui aide à traiter les données pour fournir de nouvelles informations et améliorer l'efficacité.
• Les capacités de l’IA progressent rapidement. Les agents d'IA peuvent planifier et exécuter des tâches complexes et, avec un accès sécurisé aux données d'entreprise, réaliser de nombreuses tâches effectuées par des humains.
• Les entreprises doivent planifier l’adoption de l’IA, faute de quoi elles risquent d’être dépassées par leurs concurrents. Comme toutes les bonnes stratégies commerciales, chaque étape doit s'appuyer sur un succès antérieur.

9 cas d'utilisation de l'IA

Dès sa sortie en 2022, ChatGPT a attiré l'attention des étudiants et des chefs d'entreprise. Bien qu'il ait probablement aidé de nombreux étudiants dans leurs rédactions, il a nécessité d'autres progrès avant d'être véritablement utile pour les entreprises.

Elles bénéficient désormais de deux améliorations en particulier. La première est l'accès aux données métier, généralement via des technologies connues sous le nom de génération augmentée de récupération (RAG) et de protocole de contexte de modèle (MCP). Avec la RAG, le MCP et des technologies similaires fournissant des données pertinentes, un LLM peut utiliser ce contexte pour répondre à des questions sur l'entreprise, telles que les demandes des clients pour des détails de produit et les scénarios de simulation des prévisions de vente des dirigeants.

La seconde est la capacité de l'IA à créer des plans en comprenant comment les tâches précédentes ont été effectuées et en utilisant des ensembles d'outils pour réaliser des tâches plus complexes. Ce que l'on appelle l'IA agentique devient essentiel pour l'IA en fournissant une valeur commerciale tangible, en particulier avec l'essor des MCP. Il ne s'agit plus de savoir si l'IA sera utilisée dans les entreprises, mais quand et comment.

Voici neuf domaines d'utilisation concluante de l'IA dans les entreprises.

1. Service client

La plupart des interactions avec le service client sont répétitives. Cela signifie que l'IA ayant accès à un historique de questions, de résolutions et de documentation produit peut servir d'agent de service client compétent de premier niveau et peut aller au-delà de ces tâches avec de nouveaux outils. L'IA agentique peut tirer des leçons des interactions passées et tenir des conversations interactives pour résoudre des problèmes, par exemple. Le business est plus solide si les données du service client sont complètes et étendues. Examinons cinq fonctionnalités clés.

• Gestion automatisée des requêtes via des chatbots et des assistants vocaux : la qualité remarquablement médiocre des chatbots précédents sans IA frustrait souvent les clients, qui cherchaient rapidement à parler à un humain à la place. Même avec l'IA, les chatbots et les assistants vocaux doivent être directs, corrects et rapides pour séduire les utilisateurs.
• Questions et réponses de base, y compris les commentaires et les réponses de la documentation : une façon d'aider les clients à accepter l'aide d'un chatbot est de le laisser répondre de manière unique à l'IA. Rufus d'Amazon, par exemple, peut combiner la documentation et les commentaires précédents des acheteurs pour partager des informations et des fonctionnalités du produit, mais aussi dire ce que les anciens acheteurs pensent de la performance de l'article. Pour le support produit, un chatbot peut rapidement répertorier les solutions les plus probables à un problème en fonction de sa base de connaissances ou fournir des informations que les agents d'assistance client ne peuvent pas facilement fournir.
• Analyse des sentiments : lorsque les clients ont besoin d'aide, ils ne sont pas toujours d'humeur à décrire patiemment le problème et à poser des questions rudimentaires sur les solutions possibles. Personne n'aime qu'on leur demande si l'appareil est bien branché. De plus en plus, l’IA peut évaluer le ton d’un chat ou de la voix pour aider les agents à identifier l’impatience ou la colère, ce qui est crucial pour un support efficace.
• Triage et routage des tickets : lorsque des demandes d'assistance arrivent, il est important d'aiguiller correctement le ticket. Est-ce un client de grande valeur qui devrait bénéficier d'un service de premier ordre ? Quel produit est en cause et qui est disponible pour répondre au mieux à la préoccupation spécifique ? En suivant les résolutions précédentes, l'IA peut faire un excellent travail pour diriger le flux des problèmes de support client.
• Support personnalisé : qu'il s'agisse d'IA ou d'agents humains, le support personnalisé dépend de la qualité des données dans le système de support client. Lorsque l'IA est ajoutée au système, elle peut aider les agents à trouver et à présenter rapidement des informations pertinentes sur les clients en temps réel ou à personnaliser les interactions lors de leur traitement direct.

2. Marketing et ventes

La capacité de l'IA à passer rapidement au crible les données et à développer des stratégies de marketing et de vente uniques, souvent client par client, est une proposition attrayante. Le retour sur investissement est plus rapide pour ceux qui utilisent pleinement les capacités de leurs systèmes CRM et d'automatisation du marketing actuels. Meilleures sont vos données, plus les résultats seront précis lorsque vous ajouterez de l'IA. Vos commerciaux conservent-ils des notes précises de leurs interactions avec les clients ? Rien n'est moins sûr. Quoi qu'il en soit, l'IA peut aider, mais davantage de données généreront des résultats d'IA supérieurs.

• Qualification et maturation des leads : quel est votre objectif ? Voulez-vous doubler votre clientèle au cours des deux prochaines années, ou préférez-vous y ajouter 10 % ou 20 % ? Votre équipe commerciale connaît-elle bien la concurrence et a-t-elle une bonne connaissance de l'univers des clients potentiels ? Si votre équipe commerciale est bien rodée et que vous êtes ravie d'avoir un taux de croissance de 10 à 20 %, l'IA pour l'activation des ventes pourrait ne pas être aussi importante que pour les entreprises à forte croissance ou celles ayant une large clientèle. Louer les bienfaits de l'IA ici est probablement plus difficile que, par exemple, pour le service client. Pour les entreprises qui cherchent à pénétrer de nouveaux marchés ou à déployer de nouveaux produits, l'IA a un meilleur business case. L'IA peut noter les leads, ce qui est utile lorsque vous avez beaucoup de leads, mais ne peut cibler qu'un petit sous-ensemble d'entre eux, par exemple.
• Identification des clients probables : selon ce qui précède, l'IA peut générer des profils client idéaux (ICP) pour les nouveaux produits ou services en analysant les données pour les données démographiques, le comportement en ligne, l'activité sur les réseaux sociaux et les achats passés afin de trouver des modèles que les humains pourraient manquer. L'IA peut ensuite utiliser des ICP et des stratégies de notation des leads pour aider à cibler les efforts marketing.
• Optimisation des campagnes : si vos campagnes produisent beaucoup de données, peut-être des milliers ou des milliers de leads, l'IA peut aider à identifier les offres les plus performantes et à modéliser les campagnes avant d'engendrer le coût de leur lancement. Pour les entreprises qui disposent d'un processus de suivi des leads jusqu'à la signature des contrats, l'IA peut être en mesure de tirer de nouvelles leçons de ces données et d'aider à affiner les campagnes futures.
• Segmentation des clients : trouver des similitudes entre les articles d'énormes jeux de données est quelque chose que l'IA fait très bien. Dès lors, il peut être intéressant de demander à l'IA de trouver des prospects similaires à vos meilleurs clients. Si vos données sont suffisamment robustes, l'IA peut rapidement révéler des clients potentiellement rentables et, dans de nombreux cas, expliquer ce qui en fait de bons prospects et pour quels produits. Cette fonctionnalité s'améliore à mesure que le système ingère davantage de données.
• Communication client, y compris la création de contenus et la surveillance des réponses : si vous collectez des e-mails, des messages LinkedIn, d'autres correspondances et des statistiques sur la performance de chacun, l'IA peut apprendre ce qui fonctionne le mieux et créer des communications qui seront probablement très efficaces. Ici, comme partout ailleurs, la qualité des données est essentielle. Il est tout aussi important que vous ne vous attendiez pas à ce que les contenus générés par l'IA soient prêts à être envoyés. Pour l'instant, il faut tout vérifier avant de les envoyer aux clients et prospects.
• Tarification et recommandations dynamiques : la capacité de l'IA à analyser rapidement les données et à faire des prévisions est précieuse pour toute entreprise envisageant une tarification dynamique. Disons que vous êtes le manager du Dodger Stadium à Los Angeles et que les Yankees de New York sont en visite. Un siège généralement proposé à 100 USD pourrait rapporter 1000 USD, voire plus, pour ce match. Quel prix devriez-vous fixer pour optimiser les revenus et remplir le stade ? Si ce dilemme vous parle, la tarification dynamique assistée par l’IA est peut-être faite pour vous. Si, au contraire, vous vous identifiez plutôt au directeur de Petco Park à San Diego, où les billets pour les Padres s’écoulent rarement complètement, car la demande y dépassant moins l’offre, alors la tarification dynamique n’est peut-être pas pour vous.

3. Opérations

L'IA est bien adaptée à l'automatisation des processus répétitifs qui connaissent des exceptions, en particulier pour les entreprises qui utilisent un ensemble de produits compatibles pour gérer les opérations, généralement avec l'ERP comme pièce maîtresse. Pour tirer le meilleur parti de l'IA, vous aurez besoin de sa capacité à travailler sur les données opérationnelles et financières. Tout peut se passer dans un système centré sur l'ERP ou dans un data warehouse qui a été monté pour extraire les données des systèmes opérationels utilisés par l'entreprise.

Cela ne veut pas dire que l'IA dans les produits ponctuels, tels que la gestion de la supply chain, ne vaut pas la peine. Cependant, l'efficacité opérationnelle et les informations organisationnelles de l'IA seront meilleures lorsqu'elle aura une vue globale l’activité quotidienne de l’entreprise.

• Optimisation de la supply chain : l'évaluation des fournisseurs en remarquant des changements dans leurs performances ou en rééquilibrant votre processus d'approvisionnement pour accéder à plusieurs sources est le genre de choses que l'IA peut aider lorsqu'elle est intégrée à un système de gestion de la supply chain (SCM). Cependant, les systèmes SCM nécessitent beaucoup de manutention pour être efficaces, de sorte que les ajouts d'IA qui offrent la meilleure analyse de rentabilité proviendront probablement de votre fournisseur SCM. Les résultats seront meilleurs si l'IA peut analyser les détails de votre supply chain et accéder aux projections de vente et aux performances opérationnelles, car cela aidera le système à repérer rapidement les problèmes potentiels de la supply chain.
• Prévisions de stock : l'analyse de rentabilité repose sur des prévisions plus rapides et plus détaillées. Les prévisions de stock basées sur l'IA fonctionnent mieux lorsqu'elles sont liées à des données de vente détaillées pour aider à positionner les stocks de manière optimale. L'IA agentique peut aller plus loin en élaborant ou en suggérant des plans pour de nouvelles commandes et en affinant davantage le positionnement des stocks.
• Automatisation robotisée des processus (RPA) : l'automatisation robotisée des processus est une technologie qui vous permet d'automatiser un processus répétitif. Jusqu'à présent, la RPA n'utilisait pas l'IA, mais cela change. Par exemple, disons que l'ajout d'un nouveau compte à une application prend cinq étapes qui ne varient jamais. Vous pouvez créer un processus robotique qui effectue ces étapes, ce qui permet de gagner du temps lorsque de nouveaux employés ont besoin d'y accéder. Cela peut sembler bon, mais dans la pratique, le travail de mise en place de RPA n'est pas nécessairement compensé par les améliorations d'efficacité qu'il crée. Si vous ajoutez 10 ou 20 utilisateurs au cours d'un mois, la configuration de la RPA peut ne pas en valoir la peine. Par contre, si vous avez des centaines à ajouter en peu de temps, l'automatisation est probablement intéressante. L'ajout de fonctionnalités de vision par IA et de saisie des données pourrait aider la RPA à s'attaquer à toutes sortes de tâches de saisie de données, telles que celles des comptes clients et des comptes fournisseurs. Ces gains peuvent être encore plus importants lorsque les agents d'IA peuvent utiliser la RPA pour accomplir une tâche assignée. Pour en savoir plus, consultez la section sur la finance ci-dessous.
• Maintenance prédictive : la maintenance proactive est bien meilleure que l'approche essai-erreur pour réparer une machine avec mise à l'arrêt de la ligne d'assemblage. Pourtant, la maintenance peut être un gaspillage de ressources si elle est effectuée trop fréquemment. La surveillance des machines avec transmission des données à l'IA afin qu'elle puisse vous dire quand une machine commence à fonctionner en dehors de ses normes est clairement une avancée. Le problème est que la mise à niveau d'anciennes machines avec des capteurs Internet des objets (IoT) peut être coûteuse, c'est pourquoi de nombreux fabricants choisissent d'attendre jusqu'au moment de remplacer les machines. Bien sûr, la durée de vie de la plupart des machines de fabrication se compte en dizaines d'années. Une fois que les entreprises auront déployé l’IoT à grande échelle, l’IA pourra passer au crible d’énormes quantités de données pour détecter des anomalies. C'est une grande victoire pour les machines équipées de capteurs, comme cela est courant dans les soins de santé.

4. Finance

Il semble que les équipes financières soient souvent réduites à la portion congrue. L'IA peut vous aider en gérant de nombreuses tâches de routine qui absorbent beaucoup de ressources. L'IA conçue pour la capture, la compréhension et la classification des documents peut aider à réduire considérablement la saisie de données humaines dans la finance. Dans les comptes clients, l'IA peut saisir correctement les paiements dans les livres et souvent effectuer les écritures de grand livre requises. L'IA peut également rapprocher les commandes fournisseur des reçus de marchandises et des factures pour confirmer que vous avez bien reçu ce que vous avez commandé et que vous êtes facturé de manière appropriée.

• Traitement des dépenses : depuis un certain temps, les collaborateurs peuvent utiliser des applications pour smartphone pour saisir leurs dépenses au fur et à mesure qu'ils sont engagés. L'ajout de l'IA peut améliorer la précision et souvent vérifier que les dépenses respectent les directives de l'entreprise, ce qui simplifie et accélère les approbations et les remboursements.
• Détection de la fraude : la détection de la fraude utilise l'IA pour rechercher des anomalies dans les transactions susceptibles d'indiquer une activité illicite. L'IA est très efficace pour détecter les anomalies, de sorte que son utilisation dans la détection des fraudes est répandue parmi les émetteurs de cartes de crédit, d'autres institutions financières et les compagnies d'assurance. La détection d'anomalies basée sur l'IA est extrêmement rapide. De ce fait, les transactions potentiellement frauduleuses peuvent souvent être mises en pause jusqu'à ce que d'autres vérifications soient appliquées.
• Prévisions financières : grâce à l'accès aux données nécessaires, l'IA est capable de faire des prévisions basées sur des informations historiques et sur les ventes à livrer. Elle est particulièrement utile pour la planification de scénarios, car l'IA peut rapidement créer de nouvelles prévisions lorsqu'elle reçoit de nouvelles hypothèses. Les systèmes qui expliquent leurs prévisions sont préférables, et encore mieux s'ils peuvent poursuivre des discussions plus longues et offrir des moyens d'améliorer potentiellement les résultats. Comme dans tous les cas, la qualité des données utilisées par l'IA est essentielle à leur précision. Plus il est difficile de créer une prévision, meilleure est l'analyse de rentabilité des outils assistés par l'IA. Les entreprises qui utilisent une suite intégrée pour gérer leurs finances et leurs opérations bénéficieront d'un remboursement plus rapide que les entreprises qui doivent consolider et normaliser les données avant que l'analyse puisse commencer.
• Évaluation du risque de crédit : l'IA peut analyser la solvabilité des candidats, mais un examen humain est toujours nécessaire pour évaluer la conformité aux lois applicables. Différentes législations établissent des exigences pour l'équité des prêts, il est donc essentiel de comprendre comment une évaluation de crédit a été effectuée et de pouvoir démontrer qu'elle a été équitablement dérivée.

5. Ressources humaines

L'IA peut aider les collaborateurs ou les nouvelles recrues à s'y retrouver dans les systèmes d'enregistrement, les politiques et les avantages sociaux, ainsi qu'à rédiger des descriptions de poste et des listes.

• Mise en correspondance de candidats : l'IA peut mettre en correspondance des candidats avec des postes vacants au sein d'une entreprise. Il faut faire attention à limiter l'IA pour qu'elle corresponde à des qualifications professionnelles spécifiques, qu'elle n'empiète pas sur des domaines protégés par la loi et qu'elle ne discrimine pas certains candidats. Des humains devraient rester dans la boucle pour détecter les problèmes si l'IA adopte des comportements prohibés.
• Bots de planification des enquêtes : l'IA peut automatiser la planification des enquêtes si elle est connectée aux calendriers des collaborateurs. Les systèmes d'IA ambiants peuvent également prendre des notes dans les enquêtes et les faire participer à une évaluation.
• Assistants d'intégration des collaborateurs : qu'il s'agisse de commander et de configurer des équipements et des applications informatiques ou d'aider les nouveaux collaborateurs grâce à l'orientation et à la documentation, l'IA peut être un outil utile. Au cours de l'intégration et au-delà, l'IA peut aider à répondre aux questions sur les politiques et les avantages de l'entreprise.
• Analyse des effectifs : l'IA peut identifier les lacunes en matière de besoins du personnel, en donnant accès aux données de temps, de présence et d'achèvement des tâches dans toute l'entreprise.

6. Développement de produits

Les outils basés sur l'IA pour le développement de produits seront souvent packagés en tant qu'agents qui aident à concevoir, coder, tester et simuler des conceptions avant de créer des prototypes réels. Voici quelques exemples .

• Définition de priorités des fonctionnalités via l'analyse des commentaires des utilisateurs : vous n'avez pas l'impression de passer des jours à passer en revue des milliers de commentaires sur un produit clé en espérant découvrir les fonctionnalités que les clients souhaiteraient suivre ? Laissez l'IA le faire en quelques minutes, puis préparez-vous à poser des questions sur ses conclusions.
• Tests automatisés et assurance qualité : les processus de test qui produisent des dizaines de points de données conviennent parfaitement à l'IA. Les systèmes de détection d'anomalies existent depuis des années, et ils peuvent trouver des problèmes subtils que d'autres méthodes d'analyse pourraient manquer. L'IA est également couramment intégrée aux systèmes de vision et peut détecter rapidement les défauts.
• Informations sur l'utilisation des produits : en particulier pour les produits SaaS qui conservent des journaux détaillés, l'IA peut trouver des modèles d'utilisation jusqu'au niveau des fonctionnalités. Les LLM peuvent résumer les résultats, en tirant rapidement et efficacement des informations des données accumulées.
• Prototypage avec l'IA générative : la technologie des jumeaux numériques crée des modèles informatiques qui peuvent être utilisés pour simuler des appareils et des activités du monde réel. Cette technologie existe depuis un certain temps et est maintenant combinée avec les LLM pour accélérer la création de jumeaux numériques. Nirvana combinerait les deux technologies pour créer un outil de création et de test de jumeaux numériques pour le prototypage. Actuellement, la plupart des jumeaux numériques imitent des systèmes réels, tels qu'une ligne de production ou une ville. Les LLM peuvent ingérer des données à partir de capteurs et de fichiers journaux, ce qui permet aux LLM de prévoir le résultat de certaines entrées, par exemple une vague de chaleur dans un quartier spécifique ou une nouvelle machine dans un atelier d'usine. Pour créer un prototype fiable, une nouvelle conception nécessitera des jeux de données volumineux similaires. Sans ces données, la technologie des jumeaux numériques basée sur l'IA pourrait ne pas justifier un investissement.

7. Analyse des données

Historiquement, l'analyse des données nécessitait une équipe dédiée avec des compétences spécialisées et des outils coûteux. Les décideurs devaient décider stratégiquement quels points ils voulaient faire analyser. L'IA change la donne. Grâce aux prompts et rapports en langage naturel, l'analyse devient de plus en plus une activité en libre-service, car les utilisateurs professionnels peuvent poser directement leurs questions. L'ingrédient clé est l'accès à un large éventail de données commerciales afin que l'IA puisse, par exemple, évaluer la demande en fonction des pipelines de ventes et des calendriers de livraison en fonction des données de stock. De plus en plus, l'IA et l'analyse des données se rencontrent dans le cloud.

• Interfaces de requête en langage naturel : les bases de données telles qu'Oracle Database 23ai permettent désormais aux utilisateurs d'interroger des données en langage naturel plutôt qu'en instructions SQL. La base de données maintiendra toujours des contrôles de sécurité et d'accès, ce qui peut alléger la charge d'ouvrir l'analyse de l'IA plus largement.
• Détection d'anomalies : l'analyse d'anomalies est une fonctionnalité de machine learning depuis un certain temps. Les LLM ont amélioré la technologie, réduisant ainsi le besoin de prétraiter les jeux de données d'entraînement. Les utilisations sont nombreuses dans l'analyse, allant de la détection des fraudes à la maintenance prédictive.
• Génération de rapports : les requêtes de données telles que les instructions SQL renvoient des données, ou peut-être des tables de données, et pas grand-chose d'autre. Les LLM peuvent créer des explications sur les données renvoyées et résumer les résultats trouvés dans les tables volumineuses. De plus en plus, les LLM peuvent également créer des visualisations de données, un processus souvent long qui nécessite des experts dotés d'outils spécialisés. Il est maintenant possible de générer des rapports avec des graphiques pertinents en quelques minutes.
• Nettoyage et enrichissement des données : en particulier lorsque les entreprises utilisent des applications de back-office de divers fournisseurs, les données doivent être dédupliquées et normalisées avant de pouvoir être utilisées dans les analyses. En outre, en associant des événements qui sont suivis dans deux systèmes ou plus, les données peuvent être enrichies, ce qui les rend plus utiles pour l'analyse. L'IA aide à la fois au nettoyage et à l'enrichissement en automatisant des processus généralement manuels, chronophages et sujets aux erreurs humaines. Lors du nettoyage, par exemple, les algorithmes d'IA peuvent identifier et fusionner les enregistrements en double même lorsque les données ne correspondent pas exactement, comme pour « Jen Smith, 123 Main St. » et « J. Smith, 123 Main Street », en analysant et en notant les similitudes dans différents champs. L'IA peut également normaliser les données et rechercher et corriger les erreurs courantes telles que les fautes de frappe, le formatage incorrect et les valeurs manquantes. Pour l'enrichissement, vous pouvez associer automatiquement des enregistrements provenant de plusieurs systèmes, vous aider à obtenir des informations prédictives, et extraire et ajouter de la structure à des données non structurées telles que des publications sur les réseaux sociaux.

8. Sécurité et informatique

L'IA offre d'importantes opportunités pour améliorer la sécurité des données et les opérations informatiques. La détection des anomalies peut surveiller l'activité en temps réel, ce qui aide les entreprises à identifier et à atténuer les menaces. Cependant, les attaquants utilisent également l'IA, de sorte que les entreprises sont confrontées à un défi constant pour garder une longueur d'avance. D'un autre côté, l'IA est en train d'intégrer les systèmes de gestion des applications d'entreprise complexes. Oracle a commencé à introduire des fonctionnalités de gestion autonome dans certains produits de gestion des données en 2018 et a annoncé sa solution Autonomous Database en 2023. Les auto-configurations, les correctifs automatiques et les auto-réglages de l'IA du système facilitent le travail des administrateurs de base de données et leur permettent de se concentrer sur l'extraction de valeur des données.

• Détection des menaces et réponse aux incidents : comme mentionné ci-dessus, la détection des anomalies, ainsi que des technologies complémentaires, peuvent repousser les attaquants lorsqu'ils lancent des exploits. Les agents d'IA sont de plus en plus efficaces dans ce domaine. Ils ne se contentent pas de repousser l'attaque ; ils peuvent documenter l'incident et notifier les équipes de sécurité.
• Analyse des journaux : les outils d'analyse des journaux existent depuis longtemps. Sans IA, ils peuvent répondre aux questions sur l'utilisation et aider à identifier qui a fait quoi et quand. L'ajout de LLM améliore les capacités de synthèse et peut également faire partie des systèmes de détection des menaces.
• Automatisation des services d'assistance : dans le passé, les systèmes de service d'assistance informatique étaient souvent sources de frustration pour les utilisateurs. L'ajout de l'IA avec un accès aux enregistrements de résolution du service d'assistance peut constituer la base d'un système bien meilleur que les générations précédentes car il peut utiliser les fonctionnalités de recherche sémantique de l'IA générative pour trouver des descriptions de problèmes similaires et leurs résolutions. Cependant, la qualité de tout service d'assistance IA dépendra fortement de la qualité et de l'exhaustivité de ces enregistrements.

9. Service juridique et conformité

La profession juridique, entre autres, aura probablement complètement changé en moins de cinq ans, car les assistants d'IA récupèrent de nombreuses fonctions de base des avocats et juristes. En plus, ils sont plus rapides et précis. Voici quelques endroits où l'IA pourrait vous aider.

• Analyse et synthèse des contrats : bien que les avocats veuillent lire les contrats pour eux-mêmes, les LLM ont un rôle à jouer. Si un contrat est en négociation et qu'une nouvelle révision arrive, l'IA peut mettre en évidence et résumer les modifications, ce qui permet de gagner beaucoup de temps.
• Surveillance réglementaire : les services de surveillance réglementaire peuvent informer les équipes juridiques lorsque de nouvelles réglementations sont approuvées. L'IA peut examiner les contrats et d'autres documents pour repérer où ces nouvelles réglementations peuvent s'appliquer et, dans certains cas, suggérer des stratégies pour les respecter.
• Audit de conformité : déterminer la liste des réglementations auxquelles une entreprise doit se conformer est la première étape, et souvent la plus difficile, en particulier pour les entreprises opérant dans de nombreuses juridictions. Ensuite, l'IA peut examiner les contrats et les attestations de conformité et suggérer où les documents peuvent manquer et pourquoi.
• Assistants de recherche juridique : la recherche de similarité de l'IA excelle dans la recherche de jurisprudence pertinente.

Comment créer un business case pour l'IA ?

Étant donné que l'IA a le potentiel de toucher la plupart des fonctions organisationnelles, développer un business case n'est pas aussi simple que d'identifier un besoin et de valider une solution. Les entreprises ont perdu beaucoup d'argent dans les années 70 et 80 pour cette raison. L'achat de solutions pointues coûteuses, selon les besoins, a empêché les entreprises d'intégrer des produits disparates pour créer un système de gestion d'entreprise holistique.

Ces meilleures solutions étaient coûteuses. Le bourbier des middlewares essayant de les connecter a permis à une myriade d'intégrateurs de faire fortune. Toutefois, un problème plus important est survenu lors des tentatives de collecte des données de dizaines de produits différents et de les mettre sous une forme où elles pourraient être analysées pour mieux comprendre la performance de l'entreprise dans son ensemble et pour prédire les performances futures.

Adopter l'IA sans stratégie reviendrait à commettre la même erreur en plus de renoncer à un avantage concurrentiel. Voici quelques étapes à prendre en compte :

1. Créer un comité dédié à votre centre d'excellence en IA
Rassembler les responsables départementaux et informatiques intéressés pour comprendre les objectifs et les intérêts de chacun en matière d'IA. Ce groupe doit identifier par où commencer avec l'IA, planifier son déploiement et suivre la réussite.

2. Comprendre les feuilles de route de vos fournisseurs en matière d'IA
Vos fournisseurs actuels offrent probablement des services d'IA et prévoient d'en inclure davantage. Tester ces fonctionnalités dans des applications existantes est un bon point de départ, en particulier pour améliorer l'efficacité, tout en développant une stratégie plus complète.

La meilleure façon de faire adopter l'IA par les collaborateurs est de l'intégrer directement dans les workflows. Si son utilisation demande beaucoup d'effort, les utilisateurs ne prendront pas la peine de l'utiliser. Si vos principaux fournisseurs n'ont pas de feuilles de route en matière d'IA ou si vous avez trop de fournisseurs et que leurs systèmes ne fonctionnent pas facilement ensemble, envisagez un changement, en particulier pour les applications on-premises héritées. Vos concurrents utilisent l'IA. Vous prendrez du retard si vous ne savez pas comment l'adopter. Les applications cloud vous apportent généralement des fonctionnalités d'IA plus rapidement.

3. Développer une stratégie de données
Le cliché « une bonne IA nécessite de bonnes données » est vrai. Si vous souhaitez que les agents d'IA automatisent les comptes clients et les comptes fournisseurs, ils auront besoin de connexions aux systèmes de gestion des finances, des ventes et des stocks, au minimum. Vous voulez que l'IA vous aide dans la planification de scénarios ? Vous aurez peut-être besoin d'un data warehouse ou d'un data lake pour exploiter l'IA. Si vous pouvez créer les bonnes connexions de données raisonnablement facilement, les bénéfices de l'IA ont tendance à être plus élevés et à être plus rapides.

4. Créer une feuille de route pour votre déploiement de l'IA
L'IA pourrait probablement aider chaque partie de votre entreprise, il est donc tentant de foncer tête baissée, en donnant la priorité aux projets ayant le plus grand impact et le plus haut retour sur investissement à long terme. Bien que ce soit une bonne idée de garder ces projets ambitieux à l'esprit et de s'assurer que les petits emplois aident à ouvrir la voie à des projets plus grands, commencez par des gains rapides qui ont un retour sur investissement évident et immédiatement mesurable. L'automatisation des tâches est souvent un bon point de départ.

5. Laisser les services adopter à leur propre rythme, en les aidant si nécessaire
Les équipes de développement peuvent utiliser l'IA dès maintenant. Les équipes commerciales peuvent l'adopter plus lentement. Les RH peuvent trouver une victoire claire avec un chatbot qui aide les collaborateurs à comprendre les avantages et les politiques. La finance peut constater que l'IA facilite les workloads des comptes clients et des comptes fournisseurs et accélère la clôture mensuelle. Ces gains rapides aideront vos collaborateurs dans le train de l'IA à mesure que le mot se propage. Si certaines équipes restent hésitantes, un coup de pouce de la direction peut s'avérer utile.

6. Communiquer les victoires
Tout le monde dans votre entreprise n'aimera pas l'idée d'automatiser les tâches et d'analyser les données par l'IA. Les gains dans ces petits projets peuvent démontrer de la valeur d'une manière qui ne menace pas les travailleurs hésitants. Ces petits projets peuvent également démontrer que le service informatique a un plan pour assurer la sécurité des données et que les tâches automatisées sont effectuées de manière cohérente et correcte.

Exploitez dès aujourd'hui la puissance d'Oracle AI

Oracle vous aide à tirer le meilleur parti de l'IA quels que soient l'emplacement et la méthode de votre déploiement. Les applications Oracle incluent des fonctionnalités d'IA pour des centaines d'utilisations sans frais supplémentaires, avec une liste croissante d'agents d'IA utiles. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) offre des avantages en termes de rapport prix/performances aux utilisateurs de modèles et aux créateurs. De plus, un grand nombre de services d'IA et de modèles de base s'associent à des outils et des structures open source populaires. Bien sûr, il n'y a pas de meilleur endroit pour connecter vos bases de données Oracle à l'IA pour l'analyse des données et toute autre utilisation que vous pourriez avoir.

L'intégration de l'IA dans une entreprise est un processus en plusieurs étapes qui prend en charge la planification et la préparation des données. Mais cela peut aussi être passionnant pour les collaborateurs. Des études montrent que les services informatiques, marketing, ventes et service client ouvrent la voie à l'adoption de l'IA, mais les RH, la finance, les opérations, la gestion sur le terrain et d'autres équipes peuvent également en bénéficier. D'autres études montrent également que si les grandes entreprises ont adopté l'IA plus rapidement que les petites entreprises, ces dernières rattrapent rapidement leur retard.

Quel travail créatif et orienté client vos collaborateurs pourraient-ils faire avec tout ce temps libéré ?

FAQ sur les avantages de l'IA

Comment intégrer l'IA dans votre entreprise ?

L'intégration de l'IA est un processus stratégique en quatre étapes clés : identifiez un défi ou une opportunité où l'IA peut fournir un retour sur investissement clair, tel que l'amélioration de l'efficacité de l'équipe financière ou la qualité du support client. Ensuite, préparez votre infrastructure de données pour fournir les modèles d'IA de données accessibles et de haute qualité dont ils dépendent.

Une fois que vous avez votre cas d'utilisation et vos sources de données, sélectionnez vos outils. La plupart des entreprises utilisent des logiciels existants avec des fonctionnalités d'IA intégrées, telles qu'une base de données alimentée par l'IA, ou recherchent un fournisseur cloud avec lequel s'associer. Développer une solution personnalisée pour un besoin unique est faisable, mais coûteux. Enfin, intégrez la solution d'IA dans les workflows, formez les collaborateurs sur la façon de l'utiliser et suivez ses performances et son retour sur investissement pour guider les projets futurs.

Quel exemple d'entreprise utilise l'IA ?

Les retailers utilisent des moteurs de recommandation alimentés par l'IA pour analyser l'historique de navigation et d'achat d'un client, ses préférences et le comportement d'acheteurs similaires. Cela leur permet de suggérer des produits pertinents en temps réel, afin de stimuler les ventes et de personnaliser l'expérience d'achat.

Quels sont certains cas d'utilisation commerciaux valides pour l'IA générative ?

Les entreprises utilisent l'IA pour un large éventail de tâches créatives et de productivité. Les façons populaires dont les équipes marketing commencent avec l'IA comprennent la génération de communiqués de presse, d'articles de blog, de descriptions de produits et de mises à jour des médias sociaux. Les développeurs demandent aux LLM de programmer, de documenter et de déboguer, tandis que de nombreuses entreprises déploient des chatbots avancés capables de gérer des requêtes client et salarié assez complexes et de résumer les cas de support pour aider les agents humains.