GenAI : plus que des cas d'utilisation
Traditionnellement, les entreprises ont appliqué l'IA pour résoudre des points de douleur isolés - par exemple, améliorer les prévisions de la chaîne d'approvisionnement ou renforcer la détection des fraudes.
"Mais GenAI est différent. Il ne s'agit pas simplement d'un autre outil permettant d'optimiser des tâches spécifiques ; elle a le potentiel de remodeler le mode de fonctionnement des entreprises."
Edouard de Mézerac, PDG d'Artefact
Cette évolution signifie que l'automatisation ou l'augmentation des tâches conceptuelles - telles que la collecte d'informations et la prise de décisions - est désormais à portée de main. L'impact va au-delà des gains d'efficacité ; il redéfinit l'ensemble de la chaîne de valeur des industries.
Applications concrètes : comment les grandes entreprises utilisent la GenAI
Pour illustrer cette transformation, Edouard a partagé des exemples concrets où la GenAI a déjà un impact significatif :
Télécommunications - Réduction des délais d'installation de 70 à 80
-Défi: Une grande entreprise de télécommunications a dû faire face à des retards importants dans l'installation de la fibre optique en raison de conflits de calendrier et d'une infrastructure insuffisante. La résolution de ces problèmes prenait en moyenne 2 à 3 mois.
-La solution: L'IA a automatisé la collecte d'informations auprès des fournisseurs de télécommunications, des archives municipales et des propriétaires d'immeubles, tout en gérant la prise de rendez-vous et la coordination du flux de travail.
Fabrication - Aider les équipes de vente à maîtriser la connaissance des produits
-Défi: Une entreprise internationale de produits électriques avait besoin que ses équipes de vente apprennent rapidement des milliers de détails sur les produits, ce qui rendait difficile la fourniture de conseils précis aux clients B2B.
-Solution : Un chatbot alimenté par GenAI a fourni aux équipes de vente des détails fiables et en temps réel sur les produits, en s'appuyant sur la génération augmentée par récupération (RAG) pour garantir l'exactitude et minimiser les "hallucinations" de l'IA.
Commerce de détail de luxe - Améliorer la formation du personnel de vente aux nouveaux produits
-Défi: Une marque de mode haut de gamme lance 15 nouveaux produits par magasin, chaque semaine, ce qui complique la tâche des vendeurs qui doivent se tenir au courant des détails et des recommandations concernant les produits.
-Solution: L'IA a fourni des informations instantanées sur les produits, notamment sur les créateurs, les principales caractéristiques et les combinaisons potentielles, améliorant ainsi les interactions avec les clients.
La dure vérité : la plupart des entreprises ne sont pas prêtes
Malgré le potentiel de la technologie, la plupart des entreprises ne sont pas préparées à la GenAI. Edouard a identifié cinq obstacles majeurs à l'adoption généralisée de la GenAI :
Manque de préparation des dirigeants
De nombreux cadres supérieurs ont construit leur carrière à une époque où l'IA et la transformation numérique ne faisaient pas encore partie intégrante de la stratégie d'entreprise. Par conséquent, il existe un écart de connaissances important - seulement 50 % des dirigeants ont reçu une formation sur l'IA, et parmi eux, la moitié déclare que leur formation est insuffisante.
Préparation limitée des fonctions de l'entreprise
Une mise en œuvre réussie de l'IA ne peut pas être uniquement une initiative pilotée par les services informatiques. Les chefs d'entreprise des fonctions clés - telles que la chaîne d'approvisionnement, le marketing, les achats et la gestion de la relation client - doivent s'approprier l'intégration de la GenAI.
Infrastructure de data insuffisante
Les modèles d'IA nécessitent des data haute qualité et bien structurées pour fonctionner efficacement. De nombreuses entreprises sont confrontées à des problèmes tels qu'une gouvernance des data incohérente, des cadres de référence peu clairs et une documentation insuffisante. Sans une base de data solide, les entreprises peinent à déployer des solutions d'IA à grande échelle.
Des cadres de gouvernance et d'éthique peu clairs
Le paysage réglementaire de l'IA varie considérablement d'un pays à l'autre, ce qui crée des problèmes de conformité pour les organisations multinationales. En outre, l'IA générique soulève des questions essentielles en matière d'éthique et de main-d'œuvre. Par exemple, si l'IA permet aux services de marketing d'obtenir les mêmes résultats avec moins d'employés, les entreprises doivent se pencher sur les implications potentielles pour leur personnel.
Coûts de mise en œuvre élevés et retour sur investissement incertain
Pour de nombreuses entreprises, la mise en place et le déploiement de solutions évolutives de GenAI restent trop coûteux. Certains modèles commerciaux axés sur l'IA ont encore du mal à obtenir un retour sur investissement positif.
Une course au plus fort
Nous assistons à l'avènement d'une nouvelle ère technologique à un rythme sans précédent, qui définira la prochaine décennie de transformation économique. Les entreprises qui adoptent la GenAI et réimaginent leurs flux de travail prospéreront. Celles qui ne parviendront pas à s'adapter resteront à la traîne.
Edouard de Mézerac se réjouit de voir les anciens élèves d'HEC jouer un rôle de premier plan dans la conduite de ces conversations et insiste sur un message clair : Les dirigeants doivent s'engager, repenser les stratégies et se préparer à un avenir qui est déjà là.
