L’intelligence artificielle générative n’est plus seulement un sujet d’expérimentation. Lorsqu’elle est intégrée à un processus métier bien identifié, elle peut permettre d’automatiser certaines tâches complexes, de traiter des volumes importants d’informations et surtout de redonner du temps aux équipes pour se concentrer sur les activités où leur expertise apporte réellement de la valeur.
Encore faut-il partir du bon besoin, disposer de données suffisamment fiables et intégrer l’IA dans le système d’information existant plutôt que de la considérer comme un outil isolé.
Un projet mené par LKS Next auprès d’ONDOAN autour de la veille réglementaire en fournit une illustration concrète.
Automatiser un processus complexe grâce à l’IA générative
Dans le cadre de ses activités, ONDOAN doit identifier et gérer de nombreux textes réglementaires liés notamment à la prévention des risques professionnels, à la sécurité industrielle et à l’environnement.
Ces activités nécessitent de surveiller différentes sources, de consulter les publications officielles, d’identifier les textes pertinents puis d’en comprendre l’objet, le périmètre et les exigences.
Un travail indispensable, mais particulièrement consommateur de temps lorsqu’il est réalisé manuellement.
Pour répondre à cette problématique, ONDOAN et LKS Next ont développé LEGOAN IA, un système utilisant l’intelligence artificielle générative pour automatiser une partie de cette chaîne de traitement.
La solution est capable de collecter les informations issues de différentes sources, d’analyser les textes réglementaires, d’identifier ceux qui sont pertinents et d’en extraire les principales exigences afin de les restituer dans un langage plus facilement exploitable.
L’objectif n’est donc pas simplement de « faire résumer un document par une IA », mais bien de l’intégrer dans un véritable processus métier.
L’IA comme outil d’assistance, pas comme substitut à l’expertise humaine
L’un des enseignements importants de ce type de projet concerne la place de l’humain.
Les résultats produits par l’IA restent soumis à la supervision de professionnels capables de les contrôler, de les valider et, lorsque cela est nécessaire, de les ajuster.
Cette complémentarité permet de combiner deux forces : la capacité de l’IA à traiter rapidement de grandes quantités d’informations et la connaissance métier des experts qui restent garants de la pertinence du résultat.
L’enjeu n’est donc pas nécessairement de supprimer une tâche humaine, mais plutôt de réduire le temps passé sur les opérations répétitives ou à faible valeur ajoutée.
Les collaborateurs peuvent alors concentrer davantage leur expertise sur l’analyse, l’interprétation, le conseil ou la prise de décision.
Traiter davantage d’informations sans alourdir les processus
L’automatisation permet également de changer d’échelle.
Lorsqu’une activité repose principalement sur des traitements manuels, l’augmentation du volume d’informations entraîne généralement une augmentation proportionnelle du temps nécessaire pour les traiter.
En automatisant certaines étapes, une organisation peut absorber davantage d’informations tout en conservant un processus maîtrisé.
Dans le cas d’ONDOAN, cette approche a notamment permis d’améliorer la capacité de traitement de l’information réglementaire et la réactivité du service.
Cette logique dépasse largement la veille réglementaire.
Elle peut s’appliquer à de nombreux processus dans lesquels les collaborateurs doivent régulièrement rechercher, lire, classifier, comparer ou synthétiser des volumes importants d’informations : documentation technique, contrats, demandes clients, procédures internes, comptes rendus, bases documentaires ou encore données issues des applications métiers.
La qualité des données reste déterminante
L’intelligence artificielle ne règle cependant pas à elle seule les problèmes liés à la donnée.
Au contraire, ces projets rendent souvent encore plus visible l’importance de disposer d’informations fiables, structurées et suffisamment représentatives.
Les données historiques peuvent par exemple servir à contextualiser les résultats produits, à les comparer avec des traitements déjà validés ou à mesurer leur niveau de pertinence.
Avant d’industrialiser un usage de l’IA, il est donc essentiel de s’interroger sur plusieurs points : où se trouvent les données ? Sont-elles accessibles ? Leur qualité est-elle suffisante ? Qui en est responsable ? Comment les résultats produits par l’IA seront-ils contrôlés ?
La gouvernance de la donnée devient ainsi une composante essentielle d’un projet d’intelligence artificielle.
Partir du processus métier avant de choisir la technologie
Autre enseignement : les projets les plus pertinents ne commencent généralement pas par la question « quelle IA utiliser ? », mais plutôt par l’identification d’un problème opérationnel précis.
Un processus peut alors être décomposé en plusieurs étapes : collecte de l’information, classification, analyse, génération d’un résultat, validation humaine puis réintégration dans les outils de l’entreprise.
Chaque étape peut être étudiée indépendamment afin de déterminer si l’IA apporte réellement un gain.
Cette approche permet de tester progressivement les usages, d’en mesurer la pertinence et d’améliorer le système avant de l’étendre.
Elle facilite également la collaboration entre deux expertises indispensables : les spécialistes du métier, qui connaissent le processus et ses contraintes, et les équipes Data & IA capables de traduire ce besoin en solution technique.
De l’expérimentation à l’intégration dans le système d’information
Un prototype d’IA peut rapidement démontrer qu’un usage est possible. Mais la création de valeur intervient réellement lorsque cet usage trouve sa place dans les outils et les processus quotidiens de l’entreprise.
Cela suppose généralement de connecter différents systèmes, d’automatiser les échanges de données, de développer des interfaces adaptées et de prendre en compte les contraintes d’exploitation, de sécurité et de maintenance.
C’est précisément dans cette logique que SEI accompagne les entreprises dans leurs projets Data & Intelligence Artificielle.
Nos équipes peuvent intervenir depuis l’identification des cas d’usage jusqu’à leur intégration dans le système d’information : audit et cadrage IA, préparation et exploitation des données, automatisation de processus métier, assistants conversationnels, IA générative ou prédictive et développement de solutions sur mesure.
Et lorsqu’un projet nécessite d’aller plus loin, les expertises SEI en développement d’applications métier, intégration d’API, infrastructure, cloud et cybersécurité permettent de construire autour de l’IA un environnement réellement exploitable dans la durée.
L’IA doit répondre à un problème concret
Le principal enseignement de ces projets est finalement assez simple : la valeur de l’intelligence artificielle ne réside pas dans la technologie elle-même.
Elle apparaît lorsqu’un usage permet de simplifier un processus, d’améliorer l’accès à l’information, d’automatiser une tâche répétitive ou d’aider les équipes à prendre de meilleures décisions.
La question à se poser n’est donc plus seulement « comment utiliser l’IA ? », mais plutôt :
quelles tâches mobilisent aujourd’hui inutilement du temps et de l’expertise dans notre organisation, et comment l’IA pourrait-elle les améliorer ?
C’est à partir de ces usages concrets que peuvent émerger des projets d’intelligence artificielle réellement utiles, intégrés au système d’information et capables de produire des résultats mesurables dans la durée.
Vous avez identifié un cas d’usage IA dans votre entreprise ?
Les équipes Data & IA de SEI vous accompagnent pour analyser vos processus, qualifier les cas d’usage pertinents et construire des solutions adaptées à votre environnement et à vos contraintes métier.
De l’idée au déploiement, l’objectif reste le même : transformer les possibilités offertes par l’intelligence artificielle en usages concrets pour vos équipes.