Artefact se spécialise dans l'intelligence artificielle appliquée et l'IA générative. Sa mission : aider les organisations à passer de l'expérimentation à l'adoption à grande échelle en combinant alignement stratégique, formation pratique et co-création technique.

Lorsqu'un leader mondial du négoce de matières premières (qui traite des secteurs économiques primaires, tels que l'agriculture, l'énergie et les métaux, plutôt que des produits manufacturés) a cherché à accélérer sa transformation en IA, il s'est tourné vers Artefact pour transformer son potentiel en performances mesurables. L'objectif était de faire de l'IA générative un outil de productivité quotidien dans tous les départements, tout en assurant une gouvernance solide, une conformité et un changement culturel durable.

Défi : Transformer la curiosité pour l'IA en capacité d'entreprise

Comme de nombreuses organisations, le client avait déjà commencé à expérimenter des outils d'IA générative tels que Microsoft Copilot. Mais les premiers projets ne s'étaient pas encore traduits par un impact à l'échelle de l'entreprise. Deux défis principaux sont apparus : 

  1. Responsabiliser les personnes : Les employés avaient besoin d'un perfectionnement structuré et pertinent pour utiliser en toute confiance l'IA générative dans leur travail quotidien. Si l'intérêt était grand, le savoir-faire pratique variait considérablement d'une équipe à l'autre.
  2. Construire une automatisation intelligente : Au-delà des outils de productivité personnels, l'entreprise souhaitait explorer des assistants IA personnalisés capables d'automatiser des flux de travail complexes tels que les contrôles de conformité, la documentation et les rapports.

En bref, l'entreprise avait besoin d'une feuille de route pour développer l'IA en toute sécurité et de manière stratégique, en veillant à ce que l'innovation se traduise à la fois par l'efficacité et la confiance.

Solution : De l'apprentissage à l'action avec la co-création

Artefact a appliqué son cadre éprouvé d'adoption de la GenAI, en l'adaptant au monde rapide et data négoce de matières premières. Le programme s'est déroulé en trois étapes clés, du renforcement des capacités à la co-création.

  1. Évaluer l'état de préparation et les possibilités : L'engagement a commencé par un audit complet de la maturité de l'IA afin d'évaluer les capacités existantes et d'identifier les départements les plus susceptibles de bénéficier de l'IA générative. Cette phase de diagnostic a permis de hiérarchiser les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée et d'assurer l'alignement de la direction sur les objectifs de l'entreprise.
  2. Adapter l'adoption aux priorités de l'entreprise : Artefact a ensuite élaboré un plan d'adoption ciblé autour de trois piliers :
    - Adoption: Accélérer la montée en compétence sur Copilot et d'autres outils génératifs par le biais d'un apprentissage mixte combinant des ateliers en direct, un apprentissage en ligne et un coaching continu.
    - Alignement sur l'entreprise: Traduire le potentiel de l'IA en cas d'utilisation concrète dans les départements, de la comptabilité et des RH à la stratégie et à la gestion des risques.
    - Innovation: Encourager l'expérimentation par le biais de hackathons et de défis internes, permettant aux équipes de créer des prototypes d'assistants d'IA conçus pour répondre à des besoins professionnels spécifiques.
  3. Co-développement d'assistants d'IA personnalisés : Pour passer de la théorie à la pratique, des hackathons d'agents ont été organisés, réunissant des équipes pluridisciplinaires d'experts en data , d'utilisateurs professionnels et de responsables de la conformité.

L'un des résultats phares a été le développement d'un assistant de conformité basé sur Copilot, capable d'analyser automatiquement les documents réglementaires, d'extraire les informations clés et de signaler les risques potentiels pour examen. En combinant les meilleures pratiques d'ingénierie rapide avec un réglage fin du domaine, l'assistant a permis des gains de temps mesurables tout en maintenant une traçabilité complète et le respect des normes de conformité.

Artefact a également aidé le client à mettre en place des facilitateurs d'adoption à long terme :

  • Heures de bureau hebdomadaires de l'IA pour des questions-réponses en direct et l'apprentissage par les pairs
  • Une communauté de pratique en matière d'IA pour partager des idées et affiner les cas d'utilisation
  • Une bibliothèque de messages intégrés directement dans Copilot, garantissant la réutilisation des flux de travail et l'amélioration continue.

Ces initiatives ont transformé l'IA d'un ensemble d'outils expérimentaux en une capacité structurée intégrée dans les opérations quotidiennes.

Résultats : Adoption à grande échelle et mise en place d'une culture prête pour l'IA

Quelques semaines seulement après le lancement, l'entreprise a obtenu des résultats tangibles dans de multiples domaines :

  • Un engagement accru : L'utilisation de Copilot a augmenté régulièrement dans tous les départements, avec une confiance croissante des employés dans l'utilisation responsable et créative de la GenAI.
  • Efficacité opérationnelle : Les premiers déploiements d'assistants IA ont permis de réduire considérablement le temps consacré à l'examen des documents et aux rapports de conformité.
  • Partage des connaissances : Plus de 50 invites et flux de travail pertinents pour l'entreprise ont été créés et partagés en interne, devenant ainsi une base pour l'automatisation future.
  • Transformation culturelle : Une véritable communauté de l'IA a pris forme - une communauté qui encourage l'expérimentation, la collaboration et l'apprentissage continu.

En combinant alignement stratégique, formation centrée sur l'humain et co-développement technique, Artefact a aidé ce leader mondial du commerce à intégrer l'IA dans son modèle opérationnel, la transformant d'une initiative isolée en un avantage concurrentiel durable.

Conclusion : L'adoption réussie de l'IA nécessite une feuille de route

L'adoption de l'IA n'est pas le fruit du hasard, elle est le fruit d'une conception. L'approche d'Artefactdémontre que l'extension de l'IA générative nécessite plus que de la technologie : elle exige de la structure, de l'engagement et de la confiance.

Avec le bon dosage de formation, d'expérimentation et d'alignement sur l'entreprise, les organisations peuvent passer de la curiosité à la capacité - et de la capacité à l'impact.