L’intelligence artificielle (IA) redéfinit les règles du jeu économique et organisationnel. Aujourd’hui, elle ne se limite plus à des expérimentations isolées : elle est devenue un levier stratégique incontournable pour les entreprises qui souhaitent innover, gagner en compétitivité et préparer l’avenir.

Chez OneSense Consulting, nous accompagnons les entreprises dans cette transformation et avons conçu un livre blanc exclusif : « Réinventer l’entreprise avec l’IA ». Un guide pragmatique pour vous aider à intégrer l’IA de manière efficace et responsable.

Pourquoi télécharger ce livre blanc ? 

L’IA est une opportunité majeure, mais elle soulève aussi des défis. Comment l’adopter sans prendre de risques excessifs ? Comment organiser une transformation réussie tout en impliquant vos équipes ? Quels sont les meilleurs cas d’usage pour votre secteur ?

Dans ce livre blanc, vous découvrirez :

✔ Les tendances clés de l’IA et leur impact sur les entreprises.
✔ Les stratégies pour intégrer l’IA avec succès .
✔ Les enjeux éthiques et de gouvernance des données, essentiels pour une IA responsable.
✔ L’humain au cœur de la transformation, avec des méthodes pour acculturer, former et accompagner vos équipes.
✔ Des études de cas concrets, illustrant comment certaines entreprises ont déjà réussi leur transition vers l’IA.

Un guide structuré en 5 chapitres 

1. Saisir les opportunités de l’IA : Trouver l’équilibre entre prudence, prise de risque et rapidité d’action.
2. Faire de la donnée un atout stratégique : Construire une gouvernance éthique, transparente et performante.
3. Placer les équipes au cœur de la transformation : Démystifier, former et accompagner dans l’évolution des rôles.
4. Piloter la transformation IA : Structurer l’intégration et garantir un déploiement efficace.
5. Imaginer un avenir façonné par l’IA : Innover et adopter une vision audacieuse et responsable.

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Contexte

Dans un contexte de transformation et de modernisation, la Direction des Ressources Humaines (DRH) de notre client a initié un programme d’optimisation ambitieux pour répondre aux exigences de performance et de flexibilité accrues. Cherchant à tirer parti des nouvelles opportunités technologiques, la DRH s’est rapprochée de l’Accélérateur d’Innovation de la Direction des Systèmes d’Information (DSI) afin d’explorer le potentiel de l’automatisation par la RPA (Robotic Process Automation) et de l’intelligence artificielle (IA). L’objectif ? Comprendre comment ces technologies pourraient contribuer à optimiser les processus RH et identifier les tâches à haut potentiel d’automatisation.

La mission réalisée 

Pour répondre à cet objectif, nous avons mis en place un programme en plusieurs étapes, structuré pour allier vision stratégique et analyse terrain :

• Session d’acculturation : Nous avons organisé une session d’acculturation pour le CODIR de la DRH, présentant les tendances et les innovations en matière de fonction RH et les évolutions liées au RPA et à l’IA. Ce temps d’échange a permis de sensibiliser l’équipe dirigeante aux enjeux de transformation numérique et aux perspectives offertes par l’automatisation.
• Session d’idéation : En collaboration avec le CODIR RH, nous avons animé une session d’idéation centrée sur l’identification des processus et tâches pouvant être automatisés. À l’aide d’une matrice d’analyse, nous avons évalué ces processus selon deux axes : le potentiel d’automatisation et la maturité organisationnelle et des équipes.
• Observation terrain : Nous avons ensuite mené une phase d’observation terrain auprès des équipes opérationnelles pour identifier les goulots d’étranglement concrets. Cette analyse a permis de repérer les tâches facilement automatisables et celles nécessitant des solutions techniques avancées, comme l’IA.
• Restitution et roadmap : Enfin, nous avons synthétisé ces éléments pour le CODIR RH, aboutissant à la création d’une roadmap stratégique pour l’automatisation et l’intégration de l’IA dans la fonction RH. Cet alignement a permis à la DRH de structurer un plan d’actions clair et priorisé pour les prochaines étapes de leur transformation.

Quel bénéfice pour le client ?

À l’issue de notre mission, notre client a bénéficié d’une vision claire et stratégique sur l’intégration des technologies d’automatisation au sein de la fonction RH. Cette démarche a permis d’identifier précisément les gains potentiels en termes de productivité et de rationalisation des tâches. Le CODIR RH dispose désormais :

• D’une meilleure compréhension du RPA et de l’IA et de leur impact sur la fonction RH ;
• D’une feuille de route concrète pour automatiser et transformer les processus RH, en identifiant des tâches à haut potentiel de productivité ;
• D’une organisation préparée à faire face aux évolutions technologiques, assurant une meilleure réactivité et agilité.

Cet accompagnement a aidé la DRH à optimiser ses processus mais également à se positionner comme une fonction stratégique au sein de l’organisation, prête à relever les défis futurs grâce à l’IA et l’automatisation.

Contexte

Dans un contexte où la gestion des contrats devient de plus en plus chronophage, notre client, une organisation possédant un grand volume de contrats à gérer, a exprimé le besoin d’optimiser l’analyse et la gestion de ces documents. Le projet visait à tirer parti de l’Intelligence Artificielle, et plus précisément du traitement du langage naturel (NLP), pour répondre aux exigences spécifiques des juristes et opérationnels impliqués. L’objectif final était de faciliter l’extraction des informations clés des contrats, de proposer des modifications de clauses, et d’apporter une aide à la décision pour l’ensemble des équipes juridiques et métiers.

La mission réalisée 

Nous avons accompagné l’équipe juridique dans une phase de prototypage en collaboration avec les équipes techniques chargées de développer l’algorithme d’IA. Ce processus a suivi plusieurs étapes méthodiques :

1. Constitution d’une base de connaissance : Nous avons compilé un ensemble de contrats intégrant des modifications exploitables pour former une base solide.
2. Préparation et mise en qualité des données : Les données ont été soigneusement nettoyées et structurées pour alimenter la base de connaissance de l’IA.
3. Formalisation des règles métiers : En partenariat avec les juristes, nous avons défini les règles et les cas d’usage les plus pertinents pour guider l’IA dans la reconnaissance et l’interprétation des informations.
4. Entraînement et évaluation de l’IA : En analysant la justesse des réponses fournies, nous avons ajusté le modèle pour optimiser les résultats.

En plus de la phase de prototypage, nous avons apporté une dimension conseil pour aider le client à planifier les prochaines étapes de son projet. Ce dernier souhaitait, en effet, améliorer la précision des propositions de l’IA, ainsi que les suggestions de modifications contextuelles. Nous avons donc fait appel à des experts techniques pour évaluer les technologies alternatives et leur pertinence pour le projet.

Quel bénéfice pour le client ?

Grâce à ce pilotage de la création de prototype, notre client a bénéficié d’une approche structurée pour valider et affiner son projet d’IA dans la gestion des contrats. À la fin de notre accompagnement, le client disposait :

• D’une base de connaissance robuste de contrats, constituée à partir de modifications et ajouts réels, qui est désormais exploitable par n’importe quelle technologie d’IA, offrant une flexibilité technologique pour les évolutions futures.
• D’une compréhension approfondie du fonctionnement de l’IA, permettant d’évaluer avec précision les performances du modèle utilisé.
• De perspectives concrètes pour le cadrage du projet et ses prochaines étapes, incluant une réflexion sur la technologie la plus adaptée pour continuer à améliorer la pertinence et la contextualisation des réponses de l’IA

L’Intelligence Artificielle Générative va transformer notre façon de travailler au quotidien.

L’Intelligence Artificielle a trouvé sa place dans nos entreprises depuis un certain temps même si bien sûr l’Intelligence Artificielle présente des avantages et des inconvénients. On peut citer  par exemple l’automatisation de tâches, les chatbots ou encore la personnalisation de l’expérience client. Et c’est maintenant l’Intelligence Artificielle Générative, ou Gen IA, qui est en train de révolutionner nos pratiques professionnelles.

Cette dernière génération d’IA ouvre la voie à de nouvelles perspectives dans le monde du travail. L’IA Classique et l’IA Générative n’ont pas le même champ d’application.

Qu’est ce c’est et comment ça marche?

L’IA Classique vise à automatiser des tâches, mais aussi générer des données pour prendre des décisions plus éclairées. Elle permet de faire des calculs complexes, difficilement réalisables par l’intelligence humaine.

L’IA Générative crée des contenus totalement nouveaux et originaux tel que des images, des vidéos, de la musique, du code ou du texte, imitant ce qu’elle a observé dans les données qui lui ont été injectées.

 L’IA générative repose sur des algorithmes d’apprentissage profond, qui analysent et apprennent à partir de grandes quantités de données. Ces algorithmes sont capables de détecter des modèles et des relations au sein des données pour ensuite générer de nouveaux contenus, tout en restant cohérents avec les données d’origine.

 Il y a en général 5 étapes pour créer une IA Générative :

La collecte et la préparation des données : On commence en rassemblant un vaste ensemble de données pertinentes pour l’entrainement de l’IA. Ensuite on nettoie, normalise et prépare les données pour les rendre exploitables.

Le choix du modèle d’apprentissage : On sélectionne le type de modèle d’apprentissage adapté à la tâche. On ajuste les paramètres du modèle pour optimiser ses performances.

L’entraînement du modèle : L’utilisation de techniques d’apprentissage automatique permet d’entraîner le modèle sur des données préparées.

L’évaluation et l’optimisation du modèle : Vient alors le temps de l’évaluation de la performance du modèle. Puis de son optimisation en ajustant les paramètres ou en utilisant des techniques d’optimisation.

Le déploiement & la mise à jour : On peut enfin intégrer l’IA générative dans les services mis à disposition des utilisateurs. Il faut tout de même continuer à surveiller les performances de l’IA et la mettre à jour avec de nouvelles données pour maintenir sa pertinence et sa qualité.

L’Intelligence Artificielle Générative : avantages et inconvénients

Avec l’IA générative, on identifie 3 grandes familles de cas d’usage.

La création du contenu : emails, messages marketing, documents, contrats, images, vidéos, code informatique…

Trouver, analyser & transformer du contenu : information dans des documents, résumé de documents, analyse de contenus complexes, reformulation, traduction…

Interagir : chatbots, dialogue temps-réel, interactions avec des contenus…

l’IA Générative agit comme un « conseiller » en aidant les utilisateurs à augmenter leur productivité et à explorer de nouvelles façons de travailler.

L’Intelligence Artificielle présente des défits :

Les hallucinations & biais : L’Intelligence Artificielle ne peut pas fonctionner de manière autonome en raison des risques élevés d’hallucination (réponses erronées ou fausses informations) et de biais (stéréotypes présents dans les données d’entrainement).

L’impact environnemental : L’entraînement des modèles d’IA nécessite d’importantes quantités d’énergie et émet des quantités significatives de gaz à effet de serre. Cette empreinte carbone est un problème majeur à mesure que l’IA devient de plus en plus omniprésente.

Le manque de transparence : Les modèles d’IA sont souvent considérés comme des « boîtes noires » dont le fonctionnement interne n’est pas bien compris, même par leurs créateurs, ce qui soulève des préoccupations en matière de responsabilité, de confidentialité et de confiance.

Il est crucial que les entreprises élaborent des politiques pour une utilisation responsable de l’IA Générative. Elles doivent sensibiliser et accompagner les collaborateurs en les aidant à comprendre le fonctionnement des outils, leurs limites et leurs risques, à une époque où de nombreuses Intelligences Artificielles sont accessibles à tous.

Comment démarrer ?

On utilise 3 natures d’actions :

Acculturer : Sensibiliser les équipes de management et les opérationnels à la GEnAI en leur montrant comment cette technologie peut être appliquée dans leur contexte et en les aidant à identifier des cas d’usage

Expérimenter : Piloter la progression des expérimentations, évaluer la faisabilité des cas d’usage, l’adhésion utilisateur, mesurer le potentiel de valeur

Engager les équipes : Créer le momentum, communiquer, former, coacher les équipes pour les aider à acquérir les compétences nécessaires pour travailler avec de la GEnAI

Contexte

Saint Gobain souhaitait développer une nouvelle version de sa plateforme d’achat B2B. Cette nouvelle version devait être déployée en masse auprès de l’ensemble des clients. L’entreprise recherchait un appui opérationnel pour le pilotage de projet. Il s’agissait dans un premier temps d’instruire la phase de cadrage avec les métiers.

A l’issue de cette première étape, Saint Gobain a souhaité que notre Product Manager l’accompagne dans le switch de l’approche projets à l’approche produit à partir du cas concret de cette plateforme d’achat.

La mission réalisée : pilotage de projet

Notre Product Manager est intervenu en appui au responsable métier de la plateforme. Sa mission s’est articulée autour de plusieurs axes :

Tout d’abord, il a entrepris de cerner précisément le besoin de créer automatiquement des comptes utilisateurs sur la plateforme d’achat à partir du CRM. Cette démarche visait à répondre aux besoins des équipes terrain. Celles-ci souhaitaient offrir à leurs clients un accès simple et rapide à la plateforme depuis leur outil quotidien, le CRM. Pour ce faire, notre Product Manager a organisé des ateliers de Design Thinking. Ils ont rassemblé à la fois les forces de vente, les équipes marketing et les équipes techniques.

Ces ateliers ont poursuivi plusieurs objectifs. Il s’agissait notamment de définir les personas chez les clients et d’identifier si des droits différenciés devaient être mis en place selon les utilisateurs sur la plateforme. De plus, l’équipe a réalisé une analyse approfondie de la complexité de la mise en œuvre . Elle a en particulier pris en compte les processus et flux de données impliqués. Enfin, nous avons identifié collectivement les limites et les risques associés au déploiement de cette fonctionnalité. Il s’agissait notamment d’étudier l’acceptabilité client, l’impact sur l’organisation et les processus existants, ainsi que de complexité technique.

Par la suite, notre Product Manager a pris en charge le pilotage du Delivery. Cela incluait la priorisation des besoins remontés par les équipes terrain. Les critères de priorisation étaient la valeur utilisateurs, la contribution aux objectifs d’entreprise et la complexité de mise en œuvre. Il a également supervisé les développements et réalisé les tests fonctionnels avec un panel utilisateurs. Enfin, il a suivi les indicateurs de performance clés (KPIs) pour s’assurer de l’efficacité des solutions mises en place.

Quel bénéfice pour le client ?

L’alignement des équipes Ventes, Marketing, Digital et Data et de faire émerger un scénario alternatif de déploiement, qui garantissait une meilleure expérience client sans dégrader les enjeux business, ni impacter la faisabilité technique. En parallèle, notre Product Manager a permis de diffuser aux équipes un mindset Produit en favorisant des démarches itératives avec des phases de Discovery et Delivery en continu, des méthodes de priorisation pour s’assurer de livrer des fonctionnalités qui apportent une réelle valeur et la mise en place de rituels pour faciliter la coopération et l’agilité entre les membres de l’équipe.

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