Dans un monde de plus en plus digitalisé, les technologies d’Intelligence Artificielle (IA) se sont imposées comme des outils incontournables pour les entreprises cherchant à rester compétitives. Cependant, l’adoption de l’IA ne se résume pas à l’intégration de nouveaux logiciels ou de modèles sophistiqués. Pour en tirer pleinement parti, les entreprises doivent se préparer de manière stratégique et méthodique. Cet article explore comment les entreprises peuvent se préparer à utiliser ces technologies pour rester compétitives à long terme, en s’appuyant sur les points de vue et les recommandations d’Aitenders, une entreprise spécialisée dans l’amélioration de la performance des projets grâce à l’IA.
Clarifier les besoins envers l’IA
Les problématiques de la supply chain
Les entreprises de la supply chain sont confrontées à de nombreux défis liés à la complexité et à la diversité de la documentation des processus. Cela inclut la gestion des appels d’offres, la gestion contractuelle de leurs projets et de leurs sous-traitants, ainsi que la gestion de la multiplicité des tâches de saisie de données non structurées. Ces processus complexes sont souvent chronophages et sujets à des erreurs humaines. En outre, les changements réglementaires permanents impactent de plus en plus en profondeur l’ensemble des organisations.
L’intégration de l’IA améliore déjà considérablement l’efficacité et l’observabilité de l’ensemble des processus de la supply chain.
Comprendre l’IA : plus qu’un simple moteur
Pour comprendre ce qu’est l’IA, imaginez une voiture. Une voiture est conçue pour répondre à des besoins spécifiques : se déplacer en ville, transporter une famille, etc. Les modèles d’IA qui font la une des journaux, tels que les modèles GPT, LLaMA ou Mistral, ne sont que des moteurs, de puissances variées selon les besoins spécifiques de chaque utilisation.
Pour rester dans cette analogie, le plus important dans une voiture reste tout ce qui entoure le moteur. Par exemple, le carburant représente les données d’entrée, l’habitacle correspond à l’interface utilisateur (UI/UX), et il ne faut pas sous-estimer le rôle du conducteur et des passagers. De la même manière, l’IA, bien qu’innovante et puissante, ne fonctionne que lorsque l’ensemble du système est cohérent.
Préparer les données
Pas d’IA sans données de qualité
La performance de l’IA dépend grandement de la qualité des données d’entrée. Pour les cas d’usage basés sur des documents, la transformation de ces documents en données structurées est cruciale. Des technologies comme la reconnaissance optique de caractères (OCR), l’extraction de données, la vectorisation par embedding et le parsing permettent de reconstruire les jumeaux numériques d’un document.
Au lieu d’avoir un document de 100 pages en PDF qui est peu exploitable, cette transformation permet d’accéder en temps réel à l’ensemble des phrases, graphiques ou tableaux dans une seule base de données centralisée. Les moteurs d’IA auront donc le carburant nécessaire pour exécuter leurs tâches.
L’IA, créateur de valeur
L’IA permet d’améliorer les processus métiers en augmentant et en structurant les données :
- Automatisation des tâches : Les modèles d’IA permettent de pré-organiser et de pré-structurer les données que les équipes avaient l’habitude de traiter manuellement. Par exemple, classifier des informations ou identifier des exigences. Cela réduit le recours aux fameux contrôles F et aux copier-coller dans des outils qui n’assurent pas la véracité de l’information et des expertises de chacun. La donnée est centralisée.
- Contrôle : La puissance de l’IA permet également de contrôler un grand nombre d’informations qui sont habituellement difficiles à traiter par un humain. Les modèles permettent, par exemple, de vérifier des informations contradictoires dans un ensemble important de documents, d’analyser des similitudes entre deux exigences de deux documents, voire de donner une opinion sur la reprise correcte d’un lot d’exigences dans des documents de réponses.
- Activation des connaissances : La force de l’IA réside également dans la capacité des algorithmes à comparer des projets entre eux. Par exemple, vérifier si les exigences d’un projet ont déjà été vues dans le passé dans un autre projet, en multi-langue, multi-géographie et business unit. Le champ de comparaison est infini et permet de retrouver, grâce à des similarités multi-dimensionnelles, les éléments nécessaires pour accélérer le processus métier.
- Proposition et scoring : Enfin, compte tenu du volume de données important et de plus en plus exponentiel, l’IA peut être force de proposition sur la performance économique des appels d’offres, sur la base des résultats précédents (gain/perte), mais aussi sur la capacité de l’entreprise à générer du profit à partir des projets gagnés.
Comment lancer avec succès des projets IA
La centralisation des données est essentielle pour une collaboration efficace et pour garantir que les données sont revues et validées par les experts. Sans maîtriser l’ensemble des étapes majeures du cheminement des données, il est vain de penser que l’IA sera fiable et à disposition des équipes.
Pour mettre en place avec succès des projets IA impactant à long terme dans l’organisation, il faut :
1. Adopter une logique de centralisation des données dès le premier jour
Il est crucial de se poser les questions suivantes : comment alimenter les moteurs, comment récupérer des données de qualité post-traitement, et comment s’assurer que les données sont revues par les experts et capitalisées.
Il est nécessaire d’utiliser des pipelines de données qui restructurent les données brutes tout en capturant les interactions des utilisateurs en temps réel. Sans validation des données par les experts, il n’y a pas de données de qualité.
2. Assurer l’accompagnement des équipes
L’adoption réussie de l’IA nécessite un accompagnement continu. Un service d’onboarding complet, associé à des modules de formation et d’e-learning, assure une intégration fluide et efficace des nouvelles technologies. Il est crucial que les équipes soient associées dès le premier jour pour comprendre que l’IA ne sera qu’un outil leur permettant de se débarrasser des tâches les plus subalternes et d’élargir leurs possibilités pour obtenir des différenciateurs commerciaux.
3. Assumer que les processus vont être transformés
La mise en place de l’automatisation, la centralisation des données et la traçabilité viennent souvent soutenir une organisation et des processus construits sur des postulats inverses. Il faut alors réévaluer les procédés tels que les workflows d’approbation.
Pour rester compétitives à long terme, les entreprises doivent non seulement adopter les technologies d’IA, mais aussi s’assurer qu’elles soient intégrées de manière stratégique et cohérente dans leurs opérations. Cela implique une transformation numérique complète, une gestion rigoureuse des données et une collaboration étroite entre l’IA et les experts humains.
Nos clients constatent une amélioration de plus de 40 % de la productivité sur l’ensemble du cycle en phase d’offre et de pilotage contractuel. Imaginez l’écart de prix sur les offres et sur la note technique.
La mise en place de l’IA est clairement le plus grand différenciateur concurrentiel des entreprises dans les mois à venir. Alors, dead or alive?
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