L’intelligence artificielle devient réellement utile lorsqu’elle s’intègre aux outils, aux données et aux processus de l’entreprise. Idéematic conçoit et intègre des solutions IA adaptées à vos usages métier, qu’il s’agisse d’exploiter vos documents, d’automatiser certaines tâches, d’assister vos équipes ou d’enrichir une application existante.
Des cas d’usage IA adaptés à vos métiers
Les usages pertinents de l’intelligence artificielle partent d’un besoin métier concret. Selon vos activités, elle peut intervenir à différents endroits d’un processus, depuis l’accès à l’information jusqu’à l’automatisation de certaines tâches.
Retrouver et exploiter une information interne
Un assistant peut permettre à vos équipes d’interroger une documentation métier, des procédures, des contrats, des dossiers techniques ou une base de connaissances et d’obtenir rapidement une réponse fondée sur les informations disponibles.
Traiter plus efficacement des documents
L’IA peut aider à analyser, classer, résumer ou extraire des informations contenues dans des documents entrants. Elle peut par exemple préparer le traitement d’un dossier, identifier certaines données importantes ou faciliter leur contrôle par un collaborateur.
Assister les utilisateurs dans leurs outils métier
Une fonctionnalité IA peut être intégrée directement dans une application pour aider un utilisateur à rédiger, rechercher une information, synthétiser un dossier, préparer une réponse ou accomplir plus rapidement une tâche liée à son activité.
Qualifier et orienter des demandes
Emails, formulaires, demandes clients, tickets ou documents peuvent être analysés afin d’identifier leur nature, leur priorité ou leur destination et faciliter leur prise en charge par la bonne équipe.
Automatiser certaines étapes d’un processus
Lorsque les règles et le niveau de contrôle le permettent, l’IA peut participer à un workflow plus large : analyser une information, proposer une action, préparer une donnée ou déclencher l’étape suivante, tout en maintenant une validation humaine lorsque celle-ci est nécessaire.
Intégrer l’IA à votre système d’information
Une solution IA n’a pas vocation à fonctionner à côté de votre système d’information. Elle doit pouvoir exploiter les données déjà présentes dans vos applications métier, CRM, ERP, bases documentaires ou outils internes, puis restituer ses résultats là où vos équipes travaillent réellement. Selon le projet, cette intégration peut passer par des API existantes, des échanges de données avec vos logiciels ou le développement de fonctionnalités directement dans une application métier.
Cette connexion au SI demande aussi de comprendre comment circulent les données, où elles sont disponibles et quelles actions l’IA doit pouvoir déclencher ou simplement préparer. Une réponse générée peut ainsi être affichée dans un outil existant, une information extraite d’un document peut alimenter un processus métier, ou une analyse peut être transmise à une autre application. Notre rôle consiste alors à intégrer l’IA dans l’existant plutôt qu’à ajouter un service isolé que les utilisateurs devraient adopter séparément.
Plusieurs formes de solutions IA selon vos besoins
Un projet d’intelligence artificielle ne conduit pas nécessairement au développement d’un nouvel outil autonome. Selon l’usage recherché et l’environnement existant, l’IA peut prendre différentes formes et être intégrée plus ou moins profondément dans les applications et processus de l’entreprise.
RAG et recherche dans vos connaissances internes
Le RAG permet à une intelligence artificielle de rechercher des informations dans les ressources propres à l’entreprise avant de produire sa réponse. Documents internes, procédures, bases de connaissances ou contenus métier peuvent ainsi être mobilisés pour construire des assistants capables de répondre à partir de sources sélectionnées plutôt que des seules connaissances générales du modèle.
Assistants métier
Un assistant peut être conçu autour d’un métier ou d’un ensemble de tâches précises : rechercher une information, analyser un dossier, préparer une réponse, synthétiser des éléments ou accompagner un utilisateur dans une procédure. Il peut être accessible dans une interface dédiée ou directement intégré à une application existante.
Fonctionnalités IA intégrées à vos applications
L’intelligence artificielle peut également devenir une fonctionnalité d’un logiciel métier : génération ou reformulation de contenu, analyse de documents, classification, extraction d’informations, recherche sémantique ou aide à la décision. L’utilisateur continue alors de travailler dans son environnement habituel.
Automatisation de processus
L’IA peut enfin intervenir comme une étape d’un processus plus large. Elle analyse ou transforme une information, produit un résultat qui alimente une autre application ou prépare une action qui pourra ensuite être automatisée ou soumise à validation selon les règles définies.
Cadrer une solution IA avant de la développer
Avant de choisir une technologie ou une architecture, nous cherchons d’abord à déterminer si l’IA est pertinente pour l’usage envisagé et dans quelles conditions elle pourra réellement fonctionner.
Le cadrage porte notamment sur :
- le besoin métier et les utilisateurs concernés : quelles tâches doivent être assistées, automatisées ou enrichies, et pour quel résultat attendu ;
- les données disponibles : où elles se trouvent, sous quelle forme, avec quel niveau de qualité et d’accessibilité ;
- l’environnement existant : applications métier, API, bases documentaires, flux et systèmes avec lesquels la solution devra communiquer ;
- les règles de fonctionnement : ce que l’IA peut produire ou déclencher, les contrôles nécessaires et les situations qui doivent rester sous validation humaine ;
- les contraintes du projet : sécurité, confidentialité, performance, hébergement, maintenance et évolutivité.
Ce travail permet de définir le périmètre utile du projet et d’éviter de développer une fonctionnalité IA là où une solution plus simple serait plus efficace.
Données, sécurité et choix d’architecture
Les choix techniques d’une solution IA dépendent directement des données qu’elle doit traiter et du contexte dans lequel elle sera utilisée. Leur sensibilité, leur localisation, les droits des utilisateurs, les performances attendues ou encore les volumes à traiter peuvent conduire à des architectures très différentes.
Selon le projet, nous devons notamment arbitrer :
- les modèles et services utilisés : modèle accessible par API, modèle hébergé dans un environnement maîtrisé ou combinaison de plusieurs services selon les usages ;
- l’hébergement et la circulation des données : localisation des composants, données transmises aux différents services et conditions dans lesquelles elles sont traitées ;
- les droits d’accès : une solution qui exploite des ressources internes doit respecter les permissions des utilisateurs et ne pas rendre accessible une information à une personne qui ne devrait pas la consulter ;
- la recherche dans les données de l’entreprise : choix des sources, mécanismes d’indexation et de recherche, mise à jour des contenus et traçabilité des informations utilisées ;
- les performances et les coûts d’exploitation : temps de réponse, volumes, fréquence d’utilisation et ressources nécessaires doivent rester compatibles avec l’usage réel de la solution.
L’objectif n’est donc pas d’appliquer une architecture IA standard, mais de construire un dispositif cohérent avec votre système d’information, vos exigences de confidentialité et les conditions réelles d’exploitation de la solution.
De l’expérimentation à une solution IA en production
Une preuve de concept permet de vérifier qu’un usage IA est pertinent et techniquement réalisable. Le passage en production impose ensuite d’autres exigences : fiabilité des traitements, gestion des erreurs, supervision et contrôle de la qualité doivent être pensés pour un usage quotidien.
La solution doit aussi rester exploitable dans le temps. Les modèles, les sources documentaires ou certains services peuvent évoluer, tout comme les besoins des utilisateurs. Elle doit donc pouvoir être maintenue, corrigée et adaptée sans remettre en cause l’ensemble de l’application.
Pourquoi l’expertise logicielle compte dans un projet IA
Une fonctionnalité d’intelligence artificielle n’est qu’un composant d’une solution plus large. Pour devenir réellement exploitable, elle doit prendre place dans un logiciel fiable, avec ses interfaces, ses règles métier, ses utilisateurs, ses échanges de données et ses contraintes d’exploitation.
C’est précisément là que notre expérience en ingénierie logicielle sur mesure intervient. Nous pouvons intégrer une fonctionnalité IA dans une application existante, connecter de nouveaux services à un système d’information, faire évoluer un logiciel métier ou concevoir une nouvelle application autour d’un usage IA. Le projet est ainsi pensé dans sa globalité, avec les mêmes exigences de maintenabilité et d’évolution que pour toute autre solution logicielle destinée à durer.
