Découvrez l'automatisation des tâches avec l'IA générative

L'IA générative occupe un rôle important dans l'augmentation de la productivité en automatisant des tâches répétitives et en libérant du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. 

Cela est dû à la capacité de l'IA à traiter rapidement de grandes quantités de données et à fournir des informations et des analyses exploitables par l’humain.

Voici quelques exemples concrets :

• Rédiger des synthèses de réunion :
  Des outils collaboratifs comme TEAMS de Microsoft utilisent l'IA pour transcrire et résumer automatiquement les réunions, permettant aux équipes de se concentrer sur les actions plutôt que sur la prise de notes.

• Créer de designs ou prototypes :
  L'IA générative est utilisée par des plateformes comme Canva pour suggérer des designs basés sur les préférences de l'utilisateur, accélérant ainsi le processus de création.

• Créer des outils génératifs pour les tâches courantes :
  Des applications comme Notion intègrent l'IA pour automatiser la gestion des tâches et la planification, optimisant ainsi les flux de travail.

• Optimiser des flux de travail et réduction de la charge administrative :
  L'IA générative optimise les flux de travail en automatisant la gestion des données et en facilitant la prise de décision. Par exemple, des systèmes d'IA peuvent analyser les performances passées pour prévoir les besoins futurs, réduisant ainsi la charge de travail administrative. 

  

Prenons l’exemple d’une automatisation des processus de facturation.

Dans de nombreuses entreprises, le traitement des factures est une tâche chronophage qui implique la vérification des données, l'entrée manuelle dans les systèmes comptables, et la gestion des approbations.

 Voici la solution proposée pour résoudre la problématique :

UiPath utilise des robots logiciels pour automatiser le processus de facturation. L'IA générative peut être intégrée pour extraire automatiquement les données des factures reçues par email ou par scan, les vérifier contre les bons de commande, et les entrer dans le système comptable.

Cela permet une :

• Optimisation des flux de travail : Les robots peuvent gérer les exceptions en alertant les responsables pour approbation, réduisant ainsi les erreurs humaines et accélérant le processus.

• Réduction de la charge administrative : En automatisant ces tâches, les employés peuvent se concentrer sur des activités plus stratégiques, comme l'analyse financière ou la gestion des relations fournisseurs, plutôt que sur des tâches répétitives.

Renforcez les capacités de prise de décision en entreprise

Prenons l’exemple de la gestion des stocks, pour illustrer la manière dont l’IA générative peut renforcer les capacités de prise de décision en entreprise.

Dans le secteur de la vente au détail, la gestion des stocks est importante pour répondre à la demande des clients tout en minimisant les coûts. Les erreurs dans les prévisions peuvent entraîner des surstocks ou des ruptures de stock.

Vous pouvez confier à l’IA les tâches telles que :

• Créer des scénarios :
  L'IA générative peut simuler différents scénarios de demande en fonction de variables telles que les tendances saisonnières, les promotions, et les événements économiques. Ces scénarios aident les gestionnaires à prendre des décisions éclairées sur les niveaux de stock à maintenir.
   

• Faire de l’analyse prédictive et de la génération de prévisions :
  En utilisant des modèles d'analyse prédictive, l'IA peut générer des prévisions précises de la demande future. Par exemple, elle peut analyser les données historiques de vente et les facteurs externes pour prédire les besoins en stock pour les mois à venir.
   

• Créer des outils de visualisation et de présentation des données :
  Des outils comme Tableau ou Power BI, intégrés avec des capacités d'IA, permettent de visualiser les données de prévision de manière claire et interactive. Les gestionnaires peuvent explorer les données pour identifier les tendances et ajuster leurs stratégies en conséquence.

• Réduire les erreurs humaines :
  En automatisant la collecte et l'analyse des données, l'IA réduit les erreurs humaines associées à la saisie manuelle et à l'interprétation des données. Cela améliore la précision des prévisions et optimise la gestion des stocks.

Gérez la maintenance prédictive et gestion des équipements

Prenons à présent l’exemple des industries manufacturières. La gestion efficiente des équipements est essentielle pour éviter les temps d'arrêt coûteux et maintenir la continuité de la production. Les pannes imprévues peuvent entraîner des pertes financières significatives et affecter la satisfaction client.

Comment l’IA générative peut apporter une aide ici ? Voici quelques exemples :

• Surveiller les machines en temps réel :
  L'IA est utilisée pour surveiller les machines en temps réel via des capteurs IoT (Internet Of Things, c’est-à-dire des capteurs connectés) qui collectent des données sur la performance, la température, les vibrations, et d'autres paramètres critiques. Ces données sont analysées en continu pour évaluer l'état des équipements.

• Détecter des pannes en amont :
  Grâce à l'analyse prédictive, l'IA peut identifier des schémas indiquant une dégradation ou une anomalie dans le fonctionnement des machines. Cela permet de détecter les pannes potentielles avant qu'elles ne se produisent, permettant une intervention proactive.

• Optimisez la  maintenance :
  L'IA générative propose des calendriers de maintenance optimisés basés sur les données collectées, réduisant ainsi les interventions inutiles et maximisant l'efficacité des opérations. Cela permet de planifier la maintenance pendant les périodes de faible activité par exemple, minimisant l'impact sur la production.

• Agir sur le service client et la satisfaction :
  En réduisant les temps d'arrêt et en assurant une production continue, la maintenance prédictive améliore la capacité de l'entreprise à respecter les délais de livraison et à maintenir la qualité des produits. Cela se traduit par une meilleure satisfaction client et une fidélisation accrue.

Cet exemple illustre comment l'IA et la maintenance prédictive transforment la gestion des équipements en un processus plus efficace, réduisant les coûts et améliorant la satisfaction client grâce à une production fiable et continue.

Veillez au cadre réglementaire

Dans le contexte de l'adoption de l'IA, il est essentiel pour les entreprises de comprendre et de respecter le cadre réglementaire, tout en considérant les impacts en matière de Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE). Cela inclut :

1. la transparence et la nécessité d’expliquer les décisions prises avec l’IA ;

2. la responsabilité des entreprises ;

3. l'évaluation des avantages liés à l’usage de l'IA ;

4. l’évaluation des inconvénients de l’utilisation de l’IA ;

5. les évolutions réglementaires ;

6. les impacts Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE) de l'IA et de l'IA générative.

1. La transparence

Les entreprises doivent être capables d'expliquer comment les décisions prises par l'IA sont générées.

La transparence suppose également des exigences réglementaires. 

Le RGPD (réglementation générale sur la protection des données personnelles) impose des obligations de transparence pour les décisions automatisées. 

En France, la CNIL fournit des directives sur la manière dont les entreprises doivent informer les utilisateurs sur le traitement de leurs données.

2. La responsabilité des entreprises

Il existe deux responsabilités principales de la part des entreprises :

• La responsabilité légale :
  Les entreprises doivent assumer la responsabilité des actions et des décisions prises par leurs systèmes d'IA.

• Les mécanismes de réparation :
  En cas d'erreurs (par exemple : atteintes à la vie privée, dommages causés par des problèmes de sécurité, discrimination lors d’une procédure de recrutement) des entreprises comme Microsoft ont développé des protocoles pour corriger les biais dans leurs modèles d'IA et indemniser les parties affectées, (Les Echos, septembre 2023).

3. Les avantages de l'IA

Dans le contexte du travail, l’IA comprend deux grands avantages :

• Un gain de temps et de productivité. L'IA peut automatiser des tâches répétitives.
  Amazon, par exemple, utilise l'IA pour optimiser la gestion des stocks et la logistique, réduisant ainsi le temps de traitement des commandes.

• La précision et l’efficacité. Les systèmes d'IA de Siemens, notamment, analysent de grandes quantités de données pour améliorer l'efficacité des processus industriels.

4. Les inconvénients de l’IA

Et comme toute technologie, l’IA comporte des inconvénients :

• La dépendance technologique. Une dépendance excessive à l'IA peut réduire la flexibilité.
  Tesla a rencontré des défis liés à la dépendance de l'IA pour la conduite autonome, nécessitant des ajustements continus. Par exemple : l’IA des voitures autonomes doit non seulement être entraînée à reconnaître les humains, mais aussi toutes les façons dont les humains peuvent se présenter. Lors de la fête d’Halloween, une forme blanche recouverte d’un drap doit être reconnue comme un humain (déguisé en fantôme).

• La réduction d'emplois. L'automatisation peut entraîner la suppression de certains emplois.
  Des entreprises comme Accenture investissent dans la reconversion professionnelle pour les employés affectés par l'automatisation. De nombreuses entreprises tiennent compte du changement des activités et des compétences. Elles proposent des parcours d’évolution ou d'acquisitions de compétences qui permettent aux employés d’être mieux adaptés aux nouveaux modes de travail assistés par l’IA.

• La dérive des modèles. Les modèles d'IA peuvent dériver de leur objectif initial.
  Facebook a mis en place des équipes pour surveiller et ajuster ses algorithmes afin de minimiser les biais.

• Biais discriminatoires. Un modèle d’IA utilisé pour recruter peut favoriser certains profils (par exemple hommes plutôt que femmes) s’il est entraîné sur des données historiques biaisées. Ainsi, il reproduit et amplifie les inégalités existantes.

• Sur-apprentissage (overfitting). Un modèle performant sur ses données d’entraînement mais qui chute en efficacité sur des données réelles car il a appris trop précisément ces premières données, sans généraliser.

5. Les évolutions réglementaires

Les points clés de l’IA Act :

• Les systèmes d’IA sont classés selon leur niveau de risque (de minimal à inacceptable) ;

• Des obligations de test et de contrôles rigoureux (transparence, supervision continue pour détecter les biais et dérives, documentation, sécurité et confidentialité des données) ;

• L’obligation de transparence : l’utilisateur doit savoir quand il interagit avec une IA ;

• La création d’autorités nationales et d’une instance européenne (Conseil européen pour l’IA) pour contrôler le respect des règles ;

• Des sanctions : amendes lourdes en cas de non-conformité, pouvant atteindre plusieurs millions d’euros ou un pourcentage du chiffre d’affaires.

6. Impacts RSE de l'IA et de l'IA Générative :

Concernant la Responsabilité Sociétale des Entreprises, on remarque les tendances suivantes, au niveau de :

• L’environnement :
  Google utilise l'IA pour optimiser la consommation énergétique de ses centres de données, réduisant ainsi l'empreinte carbone.

• L’éthique et l’inclusion :
  IBM a développé des outils pour garantir que ses modèles d'IA respectent la diversité et l'équité.

• L’engagement Communautaire :
  Microsoft utilise l'IA pour améliorer l'accessibilité des services éducatifs, en fournissant des solutions personnalisées pour les étudiants.

La prise en compte du cadre réglementaire et des impacts RSE est essentielle pour une adoption responsable de l'IA. Les entreprises doivent équilibrer les avantages de l'IA avec les risques, tout en respectant les exigences légales, éthiques, et sociétales. Cela garantit non seulement la conformité, mais aussi la confiance des clients, des partenaires, et de la communauté.

À vous de jouer

Contexte

Nadia, de l’Atelier Novalis, vous transmet le brief suivant :

Dans le cadre de notre accompagnement de Velours Sport, nous avons identifié un premier processus métier clé à optimiser : le pré-traitement des factures fournisseurs. Aujourd’hui, cette tâche mobilise beaucoup de temps et reste source d’erreurs, car les équipes doivent extraire manuellement les informations des factures, les comparer aux bons de commande, puis gérer les incohérences ou exceptions.

L'étude que nous avons menée met en avant les gains possibles grâce à l’automatisation par RPA (Robotic Process Automation) et IA : réduction des opérations répétitives, sécurisation des vérifications, meilleure traçabilité, et surtout un apport de bénéfices décisionnels grâce à une vision plus fiable et plus rapide de la situation financière.

Nous souhaitons capitaliser sur ces enseignements en élaborant une SOP (Standard Operating Procedure - procédure standardisée) claire, qui puisse être utilisée comme support interne par Velours Sport. Cette procédure devra détailler les étapes d’automatisation, tout en intégrant des points de contrôle humains pour sécuriser le dispositif et maintenir la conformité.

Consigne

Demandez à ChatGPT de produire une SOP en 8 à 10 étapes pour automatiser le pré-traitement des factures fournisseurs.

En résumé

• L’IA générative automatise des tâches répétitives comme la prise de notes, la facturation ou la planification, ce qui accroît la productivité et libère du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée.

• Dans les entreprises, elle améliore la prise de décision grâce à l’analyse prédictive, la simulation de scénarios et la visualisation de données, optimisant notamment la gestion des stocks.

• Dans l’industrie, elle rend possible la maintenance prédictive via capteurs IoT et algorithmes, réduisant les coûts, les arrêts imprévus et prolongeant la durée de vie des équipements.

• L’adoption de l’IA suppose de respecter la transparence, la responsabilité légale et les règles du RGPD, tout en évaluant avantages (productivité, précision) et inconvénients (biais, dépendance, pertes d’emplois).

• Le cadre européen (AI Act) impose des obligations de contrôle et de transparence, tandis que les enjeux RSE incluent l’impact environnemental, l’équité et l’accessibilité, conditions d’une adoption responsable et durable.

Maintenant que vous en savez plus sur l'automatisation, passons dans le chapitre suivant à l'impact de l'IA générative dans le monde de l'éducation et de la formation.