Lorsque je lis de nombreux articles, interviews ou réactions sur l’IA, je suis frappé par l’accent mis sur l’AGI (Intelligence Artificielle Générale) ou la Super Intelligence – ce que l’on appelle le point de singularité où les humains pourraient ne plus être l’espèce la plus intelligente sur terre. Il est facile de comprendre pourquoi cette vision est captivante. Une grande partie de la conversation est façonnée par des leaders influents qui, bien que certainement compétents, sont également motivés par leurs propres intérêts. Lorsque Sam Altman d’OpenAI affirme que l’intelligence continuera de croître à un rythme exponentiel et transformera complètement le monde, il a probablement raison – mais il plaide également en faveur des milliards de dollars investis dans OpenAI pour devenir l’acteur dominant (le « Google de l’intelligence »). Inversement, lorsque Yann LeCun soutient que les modèles d’IA générative actuels (comme les transformateurs) ne reproduiront jamais complètement les capacités humaines ou même animales de base, il a également raison – mais il fait la promotion de ses propres recherches sur la vision, la compréhension du monde physique et le raisonnement symbolique, qui complètent les modèles de langage.
Et puis il y a les autres : certains prétendent qu’il n’y a pas de limite pour l’IA en raison de sa croissance exponentielle, tandis que d’autres la rejettent entièrement parce qu’elle ne peut pas faire quelque chose d’aussi simple que compter les lettres d’un mot (une limitation qui n’existe plus dans les nouvelles versions de modèles). Mais utiliser un LLM pour compter les lettres, c’est passer à côté de l’essentiel – c’est comme essayer d’utiliser un marteau pour enfoncer une vis. Le débat est passionné, et il est facile de se laisser emporter par des opinions extrêmes.
Concentrez-vous sur les capacités pratiques de l’IA
Aux chefs d’entreprise, je conseille vivement : ne vous laissez pas prendre dans ce tourbillon d’opinions, en particulier sur l’AGI. Au lieu de cela, concentrez-vous sur ce qui se passe en ce moment et sur les opportunités que l’IA présente au cours des prochaines années. La vérité est que la véritable percée de l’IA générative a été jusqu’à présent principalement dans le domaine du langage. Ces modèles ingèrent et structurent le langage, construisant une compréhension artificielle de notre monde qui leur permet de lire, d’analyser et de générer du contenu. Cette capacité à elle seule est transformatrice.
Transformation des entreprises axée sur les documents
D’après mon expérience de travail avec des entreprises pour améliorer leurs processus métier, en particulier dans les interactions B2B comme le source-to-pay ou l’order-to-cash, la base de ces flux de travail est constituée de documents : e-mails, notes de réunion, présentations, devis, questionnaires, contrats, bons de commande, factures. Ces documents constituent le fondement des relations commerciales, et l’IA générative a le potentiel de révolutionner la façon dont nous les traitons.
Depuis plus de 20 ans, je travaille avec des entreprises du monde entier sur l’optimisation des processus, et je peux affirmer avec certitude que l’IA générative change la donne. Imaginez un seul assistant qui détient la connaissance collective de chaque type de document commercial dans toutes les langues. Soudain, lire, analyser, extraire des données structurées, évaluer les risques ou générer des documents impeccables devient beaucoup plus facile et plus intelligent. Le type d’automatisation et d’optimisation des processus qui était auparavant difficile ou non rentable à mettre en œuvre est désormais à portée de main.
Au-delà de la génération de documents : l’IA comme assistant actif
Allons plus loin dans le concept : ces assistants IA peuvent non seulement lire et générer des documents, mais ils peuvent également effectuer des actions – récupérer des données sur le Web, interagir avec des API, un peu comme un employé humain naviguant sur plusieurs outils en ligne. Cela se produit déjà, et la technologie progresse plus vite que la plupart d’entre nous ne le réalisent. Le dernier modèle d’OpenAI, o1, par exemple, améliore sa capacité à réfléchir à des problèmes en plusieurs étapes avant de répondre, ajoutant encore plus de valeur pour les utilisateurs professionnels. Tout cela va indéniablement stimuler la productivité des employés et automatiser de nombreuses tâches, libérant les gens pour qu’ils se concentrent sur la valeur ajoutée et la réduction des coûts dans les domaines à fort besoin de main-d’œuvre.
Succès concret : automatisation des comptes fournisseurs
Chez Corcentric, par exemple, mon équipe et moi avons utilisé les dernières technologies d’IA pour automatiser les processus de comptes fournisseurs (AP). La plate-forme Corcentric reçoit des documents de fournisseurs, les analyse, extrait les données clés et les compare aux dossiers de l’entreprise, jusqu’à la réconciliation automatique avec les bons de commande et les reçus. L’objectif est de réduire les frictions et les erreurs dans le traitement des factures et d’améliorer les relations avec les fournisseurs en permettant des paiements rapides et une identification précoce des problèmes. Nous avons appliqué des techniques similaires aux contrats, aux bons de commande et aux devis, apprenant ainsi de première main comment l’IA générative rend des tâches auparavant difficiles non seulement possibles, mais aussi rentables. Construire des applications concrètes signifie combiner plusieurs modèles fondamentaux, ajouter des mécanismes pour acheminer les tâches efficacement, mettre en place des garde-fous pour la conformité et concevoir une logique applicative qui reflète les besoins de l’entreprise. Cela ouvre des années d’opportunités pour améliorer les processus métier, stimuler la productivité et améliorer la qualité et la compréhension pour les entreprises de toutes sortes.
Le moment d’agir est maintenant
Alors que d’autres se précipitent pour construire les modèles d’IA les plus avancés, nous nous concentrons sur l’aide aux entreprises pour qu’elles s’améliorent – en tirant parti de cette technologie au fur et à mesure qu’elle émerge. Il est temps que les dirigeants d’entreprise se renseignent sur les applications pratiques de l’IA pour accroître l’efficacité et s’attaquer à leurs points faibles existants. Prédire l’avenir lointain est difficile, mais comprendre ce que nous pouvons réaliser aujourd’hui avec la technologie incroyable déjà disponible est le meilleur moyen d’être prêt pour ce qui nous attend.
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