IA générative

Le rythme d’adoption de l’IA générative est l’un des plus rapides de l’histoire : ChatGPT a atteint le million d’utilisateurs en cinq jours, contre plusieurs semaines pour TikTok ou Instagram.

C’est une révolution aussi structurante que l’arrivée de l’iPhone et des applications mobiles : avec l’IA générative, les interfaces numériques peuvent enfin devenir conversationnelles, avec une qualité incomparable aux chatbots des années 2010 fondés sur de moteurs de règles. L’IA générative permet aussi de générer des images, du code informatique, des vidéos, de la 3D, des molécules, tout type de données. L’ensemble des métiers dit « cols blancs » seront touchés : informatique, design, service client, marketing, stratégie, fonctions support…

Avec des gains de productivité importants : de nombreuses tâches seront beaucoup plus rapides à effectuer avec l’IA. Et de nouvelles propositions de valeur seront désormais possibles : la génération d’image peut décupler la créativité, tandis qu’accueillir un client par une IA sourçant ses réponses dans la documentation d’une entreprise peut transformer la relation client.

Pour capter cette valeur, une transformation IA est nécessaire, transformation que nous avons-nous même enclenchée depuis plusieurs années, jusqu’à développer Neo, notre propre assistant IA sécurisé.

C’est pourquoi nous accompagnons nos clients avec différentes offres sur toutes les étapes de leur transformation par l’IA. Ce sont l’ensemble de ces étapes qui permettront à nos clients de devenir une Entreprise IA.

Nos offres IA par étapes

Etape 1 - Connaitre l’IA Générative
- Diagnostic de maturité pour aider un client à définir le chemin à parcourir
- Acculturation et formations ciblées des différentes populations des entreprises (métiers, développeurs, datascientists, marketing, chefs de projet…)
Étape 2 - Expérimenter avec l’IA
- Idéation, priorisation de cas d’usages IA s’appuyant sur notre banque de cas d’usages, élaborée avec plus d’une centaine de clients
- Expérimentation d’outils de marché pour mesurer leur impact sur la productivité et mieux cibler les personnes éligibles
- Accompagnement à la mise en place des outils Copilot de Microsoft
- Prototypage d’outils sécurisés sur mesure
Étape 3 - Industrialiser l’IA
- Développement d’outils sécurisés d’IA générative sur-mesure s’appuyant sur les données propriétaires d’un client
- Mise en place d’une AI factory pour industrialiser le pilotage, prototypage, intégration et déploiement à l’échelle des cas d’usages d’un client, incluant le socle technique et la gouvernance
- Mesure et pilotage de l’impact carbone et RSE de l’IA
- Intégration des enjeux réglementaires, notamment le futur règlement européen sur l’AI
Étape 4 - Déployer un Modèle Opérationnel IA
- Plan d’efficacité opérationnelle pour maximiser les gains de productivité de l’IA et mettre en œuvre le Target Operating Model associé
- Accompagnement du changement et évaluation des impacts RH de l’IA notamment sur la Gestion des Emplois et Parcours Professionnels (GEPP)