Une prise de conscience généralisée

C’est tout d’abord l’efficacité opérationnelle qui a convoqué l’Intelligence Artificielle. Des sociétés comme Pernod Ricard par exemple ont choisi de se concentrer sur l’optimisation de leur cœur de métier : augmenter les revenus et diminuer les dépenses. C’est tellement simple quand on y pense. A partir de données historiques et locales, Pernod Ricard a réussi pour chacune de ses régions à construire des assistants permettant à ses commerciaux de recevoir chaque semaine des recommandations sur les 30 meilleurs points de vente à aller visiter et, pour chacun, des actions à réaliser (Next Best Action). Les résultats ne se sont pas fait attendre et toutes les régions ont demandé à être équipées. De la même manière, en intégrant les données de consommation de leurs clients et les investissements marketing tous canaux confondus, Pernod Ricard a pu construire des modèles lui permettant d’optimiser automatiquement ses dépenses d’annonceur et ainsi de maximiser ses gains.

En se concentrant sur des projets ayant trait à leur cœur de métier, de nombreuses entreprises voient leurs efforts récompensés, la confiance des Directions Générales se renforcer et certaines comme La Poste et Philippe Wahl en faire leur cheval de bataille. Nous avons assisté en un an à une prise de conscience fulgurante et une généralisation de la transformation Data IA à toutes les entreprises.

Ces « early adopters » ont fait une démonstration qui n’en était pas une : que dans les univers complexes impliquant beaucoup de paramètres, le calcul supplante l’instinct ou l’expérience de l’humain. On s’en était un peu rendu compte quand il a fallu aller sur la lune ou disposer de la puissance de la fission nucléaire mais notre sacro-sainte toute puissance ne l’avait pas encore acceptée dans nos métiers de tous les jours. C’est chose faite, tant est si bien qu’il n’existe plus maintenant de bonne stratégie d’entreprise sans stratégie Data IA.

Une accélération systémique

Fortes de ces premières créations de valeurs, dont il faut avouer que la démonstration est encore une science à elle seule, ces entreprises, la plupart du temps cotées, vont faire la promotion de ces résultats pour influencer leurs cours de bourse. En justifiant leurs investissements auprès des analystes par des résultats probants, ces entreprises vont créer un cercle vertueux dans lequel le marché sanctionnera les entreprises n’ayant pas fait montre d’une optimisation quantitative de leur activité. Il y a fort à parier que les Score Cards des conseils d’administration verront apparaître un nouvel indicateur non plus de l’avancée de la transformation Data IA dans laquelle on a pu mettre ce que l’on voulait, mais des résultats obtenus. 

Chat GPT-3, une nouvelle révolution

Cette fin d’année 2022 a marqué une vraie révolution et vient enfoncer le clou avec la mise sur le marché d’une nouvelle offre appelée Chat GPT-3 qui va reléguer nos bons vieux chatbots et autres moteurs de recherche que nous avions mis des mois voire des années à mettre en œuvre au rang d’antiquité. Un peu comme si nous passions de la TSF à la télévision 4K en 5 ans. Autant dire que la généralisation de l’utilisation de ce type de modèle dont la proximité du test de Turing contentera largement toute interaction dans le domaine de l’entreprise va une nouvelle fois créer un standard de fait dans la génération de documents et l’interaction multimodale comme l’expérience utilisateur, les moteurs de recherche et tout le management de la connaissance au sens large dans l’entreprise. 

Les premières utilisations se porteront sur la relation client. Le contraste saisissant dans un contexte post-Covid de généralisation du digital en partie basée sur la qualité de l’expérience client mettra immédiatement une pression énorme sur les vieux chatBots et forcera des pans entiers de la relation multicanale à se précipiter sur ces nouveaux outils. On peut même imaginer de nouvelles formes d’interaction ou de parcours client bien loin du mode « moteur de recherche et panier». De quoi occuper nos webmarketers et les éloigner du fantasme tridimensionnel du Metaverse.

De la même manière, ces nouveaux outils (surtout dans la version 4 qui sera elle réellement multimodale) ouvrent d’énormes perspectives pour tous les métiers de l’entreprise pour qui il est nécessaire de « produire » à partir d’une base de connaissance ou de documents que l’on pourra maintenant intégrer y compris des règles d’ingénierie. Au-delà de la synthèse de documents jusqu’ici plus qu’approximative, l’on pourra facilement rechercher, créer des parties d’appel d’offres à la volée, … et trouver de nouveaux assistants qui vont venir encore une fois augmenter la performance des métiers.

Ne nous y trompons pas, les GPT ne sont pas des gadgets mais constituent bien une vraie rupture. Nous rentrons donc en 2023 dans un nouveau cycle d’innovation de l’Intelligence Artificielle grâce aux capacités extraordinaires de ces nouveaux modèles. Il nous faudra les maitriser et les affiner mais à l’instar de leurs prédécesseurs, ils rendront d’immenses services à l’entreprise et viendront largement contribuer à faire de cette technologie une nouvelle commodité dont nous ne pourrons plus nous passer. 

Une généralisation salvatrice

Nous allons donc assister en 2023 à une généralisation du déploiement de l’Intelligence Artificielle dans l’entreprise tant pour l’efficacité opérationnelle que pour la génération de revenus basée sur de nouvelles offres. Une accélération sans précédent qui permettra à nos entreprises de maintenir leur compétitivité dans un contexte économique demandant non seulement de l’énergie, qu’il ne faudra pas dépenser ailleurs pour avoir la plasticité que l’évolution de notre monde impose, mais aussi de la force pour résister aux tempêtes à venir.

Par Stéphane Roder, Président d’AI Builders