Qu’il s’agisse d’analyser des données, de développer de nouvelles offres de service, d’optimiser des tâches opérationnelles, de rationaliser la logistique et plus encore, les outils d’IA Générative (IAG) se déploient progressivement dans toutes les organisations.
Et même si les petites entreprises paraissent moins concernées dans l’immédiat par le déploiement des nouveaux outils d’IAG, leur adoption semble pourtant inéluctable : car que ce soit encadré ou pas, les collaborateurs, eux, n’attendent pas qu’on les autorise à s’y mettre !
Si l’intégration de ces outils représente une évolution prometteuse, elle n’en est pas moins délicate. Il est nécessaire de trouver un équilibre entre les bénéfices qu’ils apportent et les risques qu’ils induisent.
On ne peut donc ni interdire l’utilisation de l’IA générative, ni se lancer tête baissée dans sa mise en œuvre sans prendre des précautions. D’ailleurs, une étude récente menée par le cabinet Accenture montrait qu’une grande majorité des entreprises (63%) exploitent l’IAG de manière très peu efficace*…
Une approche réfléchie et organisée, l’élaboration d’une stratégie s’imposent. Découvrons donc ensemble pourquoi il est important de « se hâter lentement » dans cette transition. Et comment s’y prendre.
Comprendre les besoins Métier
Analyser les processus Métier, identifier les possibilités d’optimisation sont des préalables à la mise en œuvre de l’IA Générative. Et pour déterminer où l’IAG peut être un catalyseur de croissance. Cet objectif est spécifique à chaque entreprise. Et même à chaque service !
D’où la nécessité de mettre en place un groupe projet réunissant des experts Métier de l’entreprise, capables d’identifier des cas d’usages représentatifs. Cette équipe peut bénéficier en amont d’une sensibilisation à l’IA Générative pour être en mesure d’en appréhender tout le potentiel.
De leur côté, les services informatiques et/ou juridiques doivent mettre en place au préalable une gouvernance du projet, incluant notamment des règles de sécurité et de confidentialité des données fournies à l’IAG.
Évaluation des risques
Car on en est tous conscients : l’adoption et la mise en œuvre des outils d’IA Générative comportent des risques. Comprendre ces risques, identifier les éventuelles vulnérabilités et prendre les mesures nécessaires facilitent l’exploitation du potentiel de l’IAG. Là aussi, le service informatique a un rôle à jouer.
Fuite ou utilisation de données sensibles
L’une des craintes principales des entreprises est la diffusion ou l’utilisation de données sensibles à l’occasion d’une requête faite par un collaborateur.
Par exemple, si les données utilisées pour entraîner l’algorithme incluent des informations sensibles comme des données de santé ou des informations bancaires, celles-ci peuvent potentiellement être exposées à des tiers non autorisés. Si nous utilisons ces données à la suite d’une requête que nous avons faite, nous risquons donc de sévères sanctions.
La prudence et la vérification systématique des résultats fournis par l’IAG sont donc de mise. D’ailleurs, des solutions existent permettant de sécuriser les données traitées par l’outil d’IAG pour les garder en accès privé : contrôles d’accès, politiques de sécurité, version Entreprise de l’outil (par exemple, ChatGPT Entreprise), solutions hébergées…
Cyber risques
Des cyber attaquants utilisent maintenant l’IA Générative pour concevoir des e-mails de Phishing particulièrement convaincants. En principe, les IAG sont programmées pour ne pas répondre à des requêtes correspondant à des activités illégales ou qui incitent à la discrimination. Des personnes malveillantes arrivent pourtant à contourner ce cadre de modération en exploitant les vulnérabilités des IAG. C’est ce qui s’appelle « Prompt Injection ».
Se tenir informé permet de réduire les risques d’attaques par une IA « malveillante ». Et, bonne nouvelle, l’IA Générative permet aussi de renforcer la cybersécurité. Comme elle est capable d’analyser de manière continue un très grand nombre de données, elle peut identifier et même prévoir des risques en cybersécurité.
Formation et communication transparente
Changer notre façon de travailler nécessite une transition en douceur pour nos équipes. Mettre en œuvre l’IA Générative dans nos processus de travail peut provoquer des frictions.
L’accompagnement au changement est souvent nécessaire. Une formation dédiée (ou une sensibilisation) des collaborateurs leur permet d’appréhender l’IAG comme un atout pour faciliter leur travail au quotidien, plutôt que comme une menace.
D’ailleurs, le succès de la mise en œuvre de l’IA Générative dépend de l’engagement de toutes les parties prenantes. Cela nécessite une communication transparente depuis le lancement du projet jusqu’à sa mise en œuvre, et à toutes les étapes. Par exemple, tester l’implémentation au cours d’un POC centré sur un cas d’usage représentatif, communiquer et s’appuyer sur les retours d’expérience pour enrichir le processus, tout cela favorisera une adoption positive.
Objectifs clairs et indicateurs de performance
Comme dans tout projet, définir des objectifs clairs servira de boussole essentielle à la bonne marche de la mise en œuvre de l’IA Générative dans votre entreprise. Il s’agit donc de se poser quelques questions préalables, comme :
- Que souhaite-t-on accomplir en intégrant l’IAG dans tel ou tel processus ?
- Sur quels indicateurs de performance peut-on s’appuyer pour mesurer le succès de cette intégration ou ajuster la trajectoire si nécessaire ?
Un pas à la fois…
On le voit, la mise en œuvre de l’IA Générative nécessite une stratégie adaptée à votre entreprise : Analyser et comprendre vos besoins, évaluer les risques, former vos équipes, définir des objectifs clairs, communiquer en toute transparence… garantiront une implémentation efficace, responsable et éthique.
“Se hâter lentement” en l’occurrence permet d’explorer tout le potentiel de l’IAG avec prudence et confiance.
*”The art of AI Maturity : Advancing from practice to performance”, Accenture, Juin 2022
Pour aller plus loin :
- [ Cas d’usage ] Mise en œuvre responsable et sécurisée de l’IA générative au sein des processus Métier
- [ Article ] Comment l’IA générative révolutionne la performance opérationnelle des entreprises
- [ Article ] Restaurer la confiance en matière de sécurité et de protection des données : 4 bonnes pratiques
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