Groupe Pasteur Mutualité : Mise en œuvre de l’IA générative
Le contexte et les enjeux
Avec près de 130 000 adhérents, Groupe Pasteur Mutualité (GPM) est l’interlocuteur privilégié des professionnels de santé en matière de protections assurantielles.
S’appuyant sur son partenariat de longue date avec InfleXsys, GPM nous a sollicités pour l’accompagner dans l’étude du potentiel et de la mise en œuvre de l’IA générative au sein de ses processus Métier.
Les enjeux :
Faciliter le travail des collaborateurs sur la réalisation de tâches simples et récurrentes, gagner en performance opérationnelle et en qualité de service.
Encadrer et sécuriser l’utilisation de l’IA générative (protéger notamment les données de l’entreprise).
Le contexte et les enjeux
Avec près de 130 000 adhérents, Groupe Pasteur Mutualité (GPM) est l’interlocuteur privilégié des professionnels de santé en matière de protections assurantielles.
S’appuyant sur son partenariat de longue date avec InfleXsys, GPM nous a sollicités pour l’accompagner dans l’étude du potentiel et de la mise en œuvre de l’IA générative au sein de ses processus Métier.
Les enjeux :
Faciliter le travail des collaborateurs sur la réalisation de tâches simples et récurrentes, gagner en performance opérationnelle et en qualité de service.
Encadrer et sécuriser l’utilisation de l’IA générative (protéger notamment les données de l’entreprise).
La méthodologie
- Sensibilisation des collaborateurs : Présentation générale des LLM, des possibilités offertes et des précautions à prendre.
- Identification de cas d’usage Type : Organisation d’ateliers Métier incluant des utilisateurs volontaires pour tester Chat GPT 4 et identifier des cas d’usage pertinents. Mise en place d’un cadre sécurisant de découverte avec des engagements à respecter lors du test.
- Étude technique et benchmark des différentes architectures envisageables (solutions incluant un serveur d’intermédiation, une base de données en accès privé ou une licence Microsoft Azure).
- Analyse des Plugins disponibles pour répondre aux cas d’usages identifiés.
- Conception et développement d’un POC d’interface « GPMGPT » permettant aux utilisateurs de réaliser les cas d’usages identifiés.
- Industrialisation et déploiement de la solution.
La méthodologie
- Sensibilisation des collaborateurs : Présentation générale des LLM, des possibilités offertes et des précautions à prendre.
- Identification de cas d’usage Type : Organisation d’ateliers Métier incluant des utilisateurs volontaires pour tester Chat GPT 4 et identifier des cas d’usage pertinents. Mise en place d’un cadre sécurisant de découverte avec des engagements à respecter lors du test.
- Étude technique et benchmark des différentes architectures envisageables (solutions incluant un serveur d’intermédiation, une base de données en accès privé ou une licence Microsoft Azure).
- Analyse des Plugins disponibles pour répondre aux cas d’usages identifiés.
- Conception et développement d’un POC d’interface « GPMGPT » permettant aux utilisateurs de réaliser les cas d’usages identifiés.
- Industrialisation et déploiement de la solution.
La solution
Implémentation d’une application GPMGPT intégrant :
- Une application web dédiée pour dialoguer avec l’IA
- Un serveur d’intermédiation iServer pour communiquer avec l’IA de manière sécurisée
- L’API Microsoft Azure OpenAI GPT4.0
Bénéfices et avis client
- Cybersécurité : Connexion des utilisateurs sécurisée via le compte Microsoft et accès sécurisé à la Database Azure
- Mise en œuvre écoresponsable : Étude d’optimisation écoresponsable via la sensibilisation des utilisateurs à l’utilisation de l’IA, l’étude de techniques permettant l’optimisation des informations envoyées à l’IA, ainsi que la diminution du coût et du nombre d’échanges.
La solution
Implémentation d’une application GPMGPT intégrant :
- Une application web dédiée pour dialoguer avec l’IA
- Un serveur d’intermédiation iServer pour communiquer avec l’IA de manière sécurisée
- L’API Microsoft Azure OpenAI GPT4.0
Bénéfices et avis client
- Cybersécurité : Connexion des utilisateurs sécurisée via le compte Microsoft et accès sécurisé à la Database Azure
- Mise en œuvre écoresponsable : Étude d’optimisation écoresponsable via la sensibilisation des utilisateurs à l’utilisation de l’IA, l’étude de techniques permettant l’optimisation des informations envoyées à l’IA, ainsi que la diminution du coût et du nombre d’échanges.
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