L'IA pourrait vous aider.
Mais où exactement?
Ajouter de l'IA partout n'a aucun intérêt.
La bonne question est plutôt : dans quels processus peut-elle faire gagner du temps, améliorer l'accès à l'information ou aider les équipes sans compliquer leur travail?
Slash part du problème, pas de la technologie.
La méthode
Commencer par le besoin, pas par l'IA.
Avant de choisir un modèle ou un outil, on cherche à comprendre :
- Quelle tâche prend du temps
- Qui l'effectue
- Quelles informations sont utilisées
- Quelles décisions demandent un jugement humain
- Quelles données sont disponibles
- Quels risques existent
- Comment vérifier la qualité du résultat
L'IA devient ensuite une possibilité parmi d'autres.
Les usages
Des usages concrets.
Recherche dans vos documents
Permettre à une équipe de retrouver plus facilement une information dans une base documentaire, des procédures ou des dossiers.
Préparation de contenu
Aider à structurer, résumer ou préparer des contenus qui restent ensuite validés par une personne.
Qualification de demandes
Analyser ou catégoriser certaines demandes avant leur traitement par l'équipe.
Extraction d'informations
Identifier et structurer des données présentes dans des documents ou contenus non structurés.
Assistance interne
Aider les collaborateurs à accéder plus rapidement aux informations utiles à leur travail.
Automatisation enrichie par l'IA
Utiliser l'IA dans une étape précise d'un workflow plutôt que comme une solution isolée.
Les limites
Quand l'IA n'est pas la bonne réponse.
Certains problèmes se résolvent mieux avec :
- Une base de données propre
- Une meilleure interface
- Une règle métier classique
- Une automatisation déterministe
- Une intégration entre deux outils
- Une meilleure organisation de l'information
Utiliser une technologie plus complexe n'est pas automatiquement une amélioration.
Le cadrage
Les questions à résoudre avant de construire.
- Quelles données peuvent être utilisées?
- Les informations sont-elles sensibles?
- Quel niveau d'erreur est acceptable?
- Une validation humaine est-elle nécessaire?
- Comment mesurer si l'outil fait réellement gagner du temps?
- Que se passe-t-il lorsqu'une réponse est incorrecte?
- Quel fournisseur ou modèle est approprié?
- Comment intégrer l'outil au travail existant?
L'intégration
IA + logiciel métier.
L'IA devient souvent plus utile lorsqu'elle est intégrée dans un vrai outil de travail. Plutôt qu'un chatbot isolé, il peut s'agir d'une fonction intégrée à :
- Un portail client
- Un outil interne
- Un système documentaire
- Un workflow
- Une application métier
- Un processus de qualification ou de reporting
Lorsqu'un développement se justifie, il rejoint notre travail en applications web et en automatisation de processus, avec un accompagnement digital dans la durée.
Les questions qu'on nous pose.
Des réponses directes, avant même le premier échange.
Un autre problème à résoudre?
Trop de choses se font encore à la main?Besoin d'un portail client?Votre site génère peu de demandes? Une PME a-t-elle réellement besoin d'IA?
Pas nécessairement. L'IA est pertinente lorsqu'elle résout mieux un problème précis qu'une solution plus simple. L'objectif n'est pas d'utiliser l'IA, mais d'améliorer un processus ou un résultat.
Pouvez-vous ajouter de l'IA à nos outils existants?
Cela dépend des systèmes utilisés, de leurs possibilités d'intégration et des données disponibles. C'est un point à vérifier pendant le diagnostic.
Faut-il entraîner notre propre modèle?
Dans la majorité des projets PME, ce n'est pas forcément nécessaire. Des modèles existants peuvent souvent être intégrés et adaptés au contexte de l'entreprise.
Que se passe-t-il avec les données sensibles?
La confidentialité, les accès, le stockage et les fournisseurs utilisés doivent être étudiés avant toute intégration. Ces contraintes peuvent influencer fortement l'architecture de la solution.
Vous avez une idée d'utilisation de l'IA?
Expliquez-nous le problème que vous cherchez à résoudre. On déterminera ensuite si l'IA est réellement la bonne réponse.
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