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Blog Genai

En tant que responsable système d'information ayant été le témoin direct du pouvoir de transformation de l'IA générative, je peux affirmer en toute honnêteté que l'adoption de cette technologie n'est pas une option, mais un impératif stratégique pour toute entreprise moderne. Nous, responsables informatiques, nous efforçons d'optimiser les coûts, l'évolution et l'expérience. La beauté de la chose réside dans le fait que l'IA générative a le potentiel non seulement d'aider, mais aussi de réécrire les règles de ce qui est possible pour chacun.

En tant que leader du secteur de l'automatisation, on pourrait comparer notre expérience avec l'IA générative à une tentative de glisse sur une gigantesque vague d'innovation. Faire face au flot de changements nous a demandé du courage, de l'agilité et un esprit proactif. Mais cela nous a surtout offert un monde d'opportunités qui nous semblaient hors de portée il y a seulement un an.

En tant que leaders de l'informatique, nous ne pouvons pas nous permettre d'attendre que l'avenir se produise ; c'est à nous de le créer. Si vous envisagez de faire vos premiers pas dans le monde de l'IA générative ou si vous recherchez les conseils de quelqu'un qui a déjà suivi cette voie, ce blog est fait pour vous. À travers ces articles de blog, je souhaite partager avec vous notre parcours d'adoption de l'IA générative, les défis rencontrés et les victoires célébrées. J'espère sincèrement qu'ils vous inciteront à tirer parti de l'incroyable opportunité que nous offre l'IA générative.

Chapitre 1 : La genèse de notre parcours avec l'IA générative chez Automation Anywhere

À l'origine, nous faisions partie de la toute première vague d'entreprises à adopter l'IA générative. La confusion et l'inquiétude régnaient. Au début de l'adoption de l'IA générative, il y a à peine un an, les entreprises étaient, à juste titre, sceptiques quant aux possibilités offertes par la technologie et aux risques qui y sont associés. Nous avions tous des questions et des incertitudes quant à ce que cette dernière pouvait apporter aux entreprises. À bien des égards, cela faisait écho à l'évolution et à l'adoption de la technologie cloud.

Cependant, il n'était pas question pour nous d'attendre que le wagon passe.

Et ce, pour deux raisons : notre culture et notre secteur. Essayer de nouvelles choses fait partie intégrante de la culture d'Automation Anywhere. Notre volonté d'être en première ligne est formalisée au sein de nos opérations sous le nom de « Customer Zero », notre programme visant à tester nos capacités, à affiner notre compréhension et à favoriser le développement de solutions éprouvées à proposer à nos clients. Alors, lorsque l'IA générative est arrivée sur le marché, nous étions impatients de commencer. Toutefois, nous n'étions pas préparés à la réalité colossale.

En effet, en tant que leader de l'automatisation intelligente, l'arrivée de l'IA générative a représenté un bouleversement pour notre secteur.

Chapitre 2 : Faire face aux perturbations et accepter les risques

Le terme « perturbation » est un mot fort que l'on utilise souvent. Mais dans ce cas, je ne vois pas de meilleure description pour qualifier le changement radical que l'IA générative a provoqué dans tous les secteurs. Pour nous, dans le secteur de l'automatisation intelligente, il s'agissait d'une perturbation immédiate dès le départ.

Et le premier sentiment qui en résulte fut indéniablement la peur. Cependant, nous ne nous faisions pas d'illusions quant à l'existence d'une boule de cristal capable de prédire la trajectoire future de cette technologie ou la direction que prendrait le marché. Nous n'avions vraiment pas d'autre choix, nous devions incarner le principe selon lequel le véritable courage n'est pas l'absence de peur, mais la capacité à aller de l'avant malgré celle-ci.

On me demande tout le temps mon point de vue en tant que responsable système d'information. Je suis responsable de la gouvernance et de la sécurité de l'entreprise, alors comment puis-je être aussi à l'aise pour déployer l'IA générative alors que nous n'avons pas toutes les réponses ? Il est primordial de garder en tête que pour chaque révolution technologique, comme le changement généralisé apporté par l'iPhone dans le domaine de la technologie mobile, il est impossible de tout contrôler. La perturbation survient en premier.

Les préoccupations les plus souvent exprimées, en particulier au début, concernaient la confidentialité et la sécurité. En tant que responsable système d'information, ma principale préoccupation lors de l'introduction d'une nouvelle technologie comme l'IA générative est sans aucun doute la sécurité de nos données. La protection des données sensibles, qu'il s'agisse d'informations personnelles identifiables (IPI) ou d'informations métier exclusives, contre l'accès non autorisé ou l'utilisation abusive est primordiale.

Avec l'IA générative, nous savions que nous exposions la sécurité des données de l'entreprise à des menaces. Mais alors, qu'avons-nous fait ? Pour ce qui est de la confidentialité des données, nous avons décidé de travailler exclusivement avec des données publiques ou non sensibles jusqu'à ce que nous comprenions mieux les implications et que nous puissions développer des solutions concrètes.

Durant notre parcours nous avons dû relever de nouveaux défis à chaque tournant. Et pour la plupart d'entre eux, nous n'avions pas encore de solutions satisfaisantes. Nous devions donc décider si nous souhaitions attendre que les réponses soient disponibles ou commencer à les trouver par nous-mêmes. Trêve de suspens : avec le recul, je peux vous dire qu'il y avait une solution à chaque problème et à chaque obstacle que nous avons rencontré.

Chapitre 3 : Réorienter nos plans et nos attentes en fonction de l'opportunité qui se présente

Au bout de quelques mois, après avoir effectué davantage de recherches, nous avons pleinement pris conscience de l'ampleur du potentiel et de l'opportunité offerte par l'IA générative. Ainsi, à ce stade de notre parcours avec l'IA générative, nous avons atteint une étape de prise de conscience et de remise en question. Dans la Marine, le premier principe pour répondre efficacement aux situations inattendues consiste à prendre conscience de la réalité et de la situation dans laquelle on se trouve sur le moment. Nous avons alors compris que nous devions mettre de côté tous nos projets et repartir à zéro. Je peux personnellement attester qu'il n'est pas exagéré de dire que l'IA générative change vraiment tout.

Mais pour y parvenir, nous avons dû remonter nos manches, donner de notre personne et nous impliquer au maximum. Nous avons examiné les éléments constitutifs de l'automatisation, qui sont au cœur de notre activité en tant que société et plateforme technologique, pour voir dans quels domaines l'IA générative pouvait avoir un impact et comment elle pouvait aider. Sans surprise, nous avons très vite compris que la réponse était partout.

Par exemple, les entrées des automatisations étaient auparavant limitées et reposaient sur des informations préstructurées, avec des données non structurées qui nécessitaient une formation préalable avant de pouvoir être utilisées pour l'automatisation des processus métier. Désormais, toutes les entrées sont possibles, nous pouvons gérer des données et des informations dans presque tous les formats imaginables, sans formation préalable. Grâce à l'IA générative, les résultats peuvent également prendre n'importe quelle forme. Il peut s'agir d'une image comme d'un diaporama. L'automatisation elle-même, l'ensemble des règles du processus, peut finalement ne pas avoir besoin d'être définie et programmée ; au lieu de cela, elle peut être générée de manière contextuelle, en se référant à des données historiques par le biais d'une conversation en langage naturel avec l'IA générative.

L'IA générative a fait tomber les barrières existantes de l'automatisation.

Nous avons donc commencé à réévaluer chaque élément de notre entreprise et de la trajectoire de nos produits. Les plans et les investissements existants ont été réorientés afin de tirer parti du potentiel et de l'accélération considérables. Les nouveaux plans se sont traduits par de nouveaux OKR à mesure que la réalité de ce changement s'est répandue dans les activités quotidiennes de notre entreprise et dans le développement de nos produits.

Parallèlement, notre pile technologique a également été perturbée. Nous avions besoin de certains outils et certaines technologies, et souhaitions arrêter d'investir dans d'autres. La question s'est ensuite posée : quels outils de l'IA générative souhaitions-nous exploiter ? Et quelles technologies permettraient d'assurer notre nouvelle façon de travailler avec l'IA générative intégrée dans les tâches quotidiennes ?

Chapitre 4 : Ouvrir le champ des possibles

En avril 2023, nous avions déjà beaucoup appris sur l'IA générative. Toutefois, nous étions bien loin de tout savoir. C'est à ce moment-là que nous nous sommes efforcés de résister à l'envie de ralentir les choses et de faire des suppositions. Nous assistions aux débuts de la formation des fondations que nous étions constamment tentés d'exploiter. Mais nous devions résister, car il est impossible d'établir des bases sur du vent.

Pour avoir une bonne vue d'ensemble, nous savions qu'il était primordial d'en apprendre davantage, notamment dans les zones d'ombre. C'est ainsi que nous avons commencé à expérimenter.

En vérité, nous étions tellement intéressés et impliqués que nous avons organisé un concours à l'échelle de l'entreprise, baptisé « Demo Royale », afin d'exploiter la ferveur d'une concurrence saine et de permettre à nos employés d'imaginer et de mettre en avant des applications concrètes et immédiates pour l'IA générative grâce à leur expertise en la matière. Une initiative qui a rassemblé près de la moitié de nos employés. Il a été très difficile de désigner les gagnants parmi plus de 200 cas d'utilisation détaillés proposés.

En fin de compte, nous avons déclaré une égalité pour la première place et permis aux gagnants de remporter 10 000 dollars. Tout le monde a eu l'occasion d'expérimenter et de tester cette technologie, ce qui a ouvert la voie à beaucoup d'idées et d'enthousiasme, mais aussi offert un aperçu de ce que nous pouvions faire. L'impact n'était que la partie émergée de l'iceberg.

Les projets pilotes créés dans le cadre de ce concours ont également incité nos équipes d'assistance client et d'informatique à automatiser l'assistance L1 et L2 pour nos clients et nos employés en interne, de bout en bout. Notre équipe chargée de la mondialisation a fini par automatiser la traduction linguistique de leur contenu vidéo tandis que notre équipe marketing a automatisé le processus de création d'études de cas des clients. Enfin, notre service informatique a mis au point une version interne d'un assistant d'intelligence artificielle prénommé « Jarvis ».

Chapitre 5 : Bâtir nos fondations grâce au bon modèle d'IA générative

Comment sommes-nous parvenus à tout faire fonctionner ? Nous sommes finalement arrivés à cette question peu commune dans le cadre de notre parcours avec l'IA générative. À ce stade, nous avions commencé à poser les bases, à découvrir les éléments constitutifs de la mise en œuvre de l'IA générative.

Pour concrétiser nos idées et nos cas d'utilisation, il a fallu désigner une équipe d'experts dans le domaine. De nouvelles questions se sont alors soulevées : à quel domaine appartiennent ces compétences ? Quelle équipe ou fonction commerciale serait la plus à même de gérer l'IA générative au sein de l'organisation ? Notre propre CoE, notre équipe d'automatisation, représentait le meilleur choix pour commencer dans la mesure où il s'agit d'un projet continu sur lequel ses membres travaillent tous les jours, sur le terrain, apprenant et enrichissant leur ensemble de compétences en matière d'IA générative.

Notre équipe chargée de l'automatisation s'est rapidement développée (et continue de le faire), et nous avons commencé à mettre au point les idées et les opportunités émanant de nos équipes commerciales. Nous avons alors commencé à mettre en place ces automatismes avec l'IA générative. J'aime prendre l'exemple de l'automatisation de l'examen des contrats avec l'IA générative. Celle-ci nous permet de faire une économie de 4 000 heures, ce qui est énorme. Or, ce qui est encore plus important à bien des égards, c'est sa capacité à éliminer les frustrations entre les équipes et supprimer les désaccords dans le processus.

Parallèlement, nous avons dû faire des choix en ce qui concerne notre politique. Comment faire comprendre à nos employés ce qui est acceptable ou non ? Devons-nous les autoriser à utiliser des applications d'IA tierces disponibles gratuitement ? Peuvent-ils utiliser le modèle d'IA de leur choix pour un usage interne ? Quel type de données peuvent-ils partager lorsqu'ils utilisent des applications basées sur l'IA ?

Une nouvelle grande question s'est alors posée dans le cadre de notre parcours : dans quel grand modèle de langage (LLM) investir ? Pour y répondre, nous avons fait appel à l'un de nos partenaires de longue date et avons choisi deux modèles à utiliser. Nous avons également pris conscience de l'importance de la formation sur le bon ensemble de données pour faire du modèle une extension de notre connaissance de l'entreprise.

Il n'est pas exagéré de dire que la formation et la mise au point du grand modèle de langage que vous avez choisis constituent la partie la plus complexe du processus.

L'IA générative comporte des risques en matière de précision et d'« hallucination », qui sont plus susceptibles de se produire lorsqu'elle est appliquée en dehors du domaine d'expertise pour lequel elle a été formée. Notre expérience nous a montré qu'il est impératif de former le(s) modèle(s) choisi(s) avec les données de votre propre entreprise. J'insiste : vous devez tester votre modèle. Encore et encore.

Je voudrais revenir sur la question des contrôles de la confidentialité, car j'entends constamment les responsables informatiques s'exprimer à ce sujet. Nous avons appris que la complexité des problèmes de sécurité et de confidentialité de l'IA générative provient de sa structure en couches, soit le modèle de base, le fournisseur et tous les composants tiers. C'est pourquoi nous avons choisi très tôt de travailler avec des données non sensibles ayant déjà été partagées publiquement avec notre communauté. C'est ce qui était prévu jusqu'à ce que nous trouvions un moyen de masquer les données sensibles avant de les partager avec les invites de l'IA.

À ce stade du parcours, nous avons opté pour une autre décision cruciale : « Toujours conserver nos données au sein de l'entreprise. » Certains fournisseurs de modèles d'IA font un travail fantastique en créant ces modèles, toutefois, ceux-ci sont trop récents pour leur confier nos données. Nous hébergions donc les modèles sur nos serveurs afin de garder un contrôle total et une visibilité sur les personnes y ayant accès et pourquoi.

Ce que nous avons appris (et que nous avons continué à développer pour vous), c'est que le moyen le plus efficace pour les entreprises de contrôler la sécurité, la confidentialité et la précision est d'exploiter l'IA générative par le biais d'une plateforme d'automatisation intelligente sécurisée. Cette plateforme facilite l'orchestration de bout en bout entre les systèmes et les utilisateurs avec une gouvernance et des garde-fous intégrés, ouvrant la voie à une utilisation sûre et efficace de l'IA générative.

Nous avons fait des progrès considérables en intégrant l'IA générative au sein de la plateforme pour réussir l'automatisation, ce qui nous a permis d'offrir une sécurité d'entreprise, une gouvernance, des pistes d'audit et des outils de conformité intégrés, mais aussi d'utiliser l'IA générative en toute sécurité et de créer des garde-fous pour son utilisation.

Chapitre 6 : Aux commandes de l'innovation

Aujourd'hui, nous sommes engagés dans une vaste course à l'innovation, ce qui est très stimulant. L'IA générative a fait évoluer la démocratisation de l'IA et donc de l'automatisation. Aujourd'hui, pour savoir comment faire les choses nous nous appuyons sur l'IA. Vous souvenez-vous de la première fois où vous avez assisté à la mise en place d'une automatisation ? Une fois que vous avez constaté la puissance et la capacité de l'automatisation, vous ne voyez plus les processus métiers de la même manière.

Et l'histoire se répète aujourd'hui avec l'IA générative. Nous adoptons un état d'esprit axé sur l'IA dans la mesure où l'IA générative la met à la portée de tous. L'association de l'intelligence de cet outil et du pouvoir d'action de l'automatisation est la combinaison parfaite. Désormais, les obstacles à la modélisation de l'IA et le développement coûteux, complexe et chronophage des experts ne sont plus d'actualité. L'IA est en libre-service.

Je ne m'étendrai pas sur le sujet ici, mais cela relance le débat entre l'achat et la création pour les besoins technologiques des entreprises. La création est de nouveau d'actualité, pas (encore) au point de devenir l'approche par défaut, mais elle peut être une véritable option, plus économique et plus évolutive, en fonction du problème à résoudre. D'autant plus que le besoin d'interface utilisateur est en train de changer, car nous pouvons désormais combiner les flux de travail avec une interface conversationnelle d'IA générative.

Nous avons encore tant de choses à découvrir. À ce jour, nous avons investi dans la collaboration avec des entreprises homologues pour réfléchir à des idées et élaborer notre future feuille de route.

Garder une longueur d'avance grâce à l'IA générative

Nous devons impérativement garder à l'esprit que l'IA générative est une technologie. Par conséquent, le pouvoir et la responsabilité d'exploiter l'IA pour l'organisation incombent au bureau du responsable système d'information. Les prévisions tablent sur une adoption massive d'ici les quatre et cinq prochaines années, avec 80 % des responsables système d'information prêts à exploiter l'IA.

Pour moi, en tant que responsable système d'information, ce parcours est l'aventure d'une vie.

Si vous souhaitez opter pour l'IA générative pour votre entreprise, le moment est venu de surmonter vos inquiétudes, d'agir et de prendre les devants. J'espère que notre histoire pourra vous aider dans votre démarche, et je suis toujours ravi d'entendre les responsables système d'information et technologiques qui suivent cette voie. Nous partageons avec vous toutes les questions (et réponses) à mesure qu'elles se présentent. Alors, qu'est-ce que vous attendez ?

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