NEOMA Alumni Mag - N°37 - Décembre 2023 - 28

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❱❱❱
Alexandre Mahé
(BSc IFI 08)
(automatisation, enrichissement des axes de pilotage
opérationnel, cartographie et gestion des
risques...). Aujourd'hui, 50 % des cas d'usage
portent sur les deux derniers besoins, les deux
premiers devraient être boostés par l'IA générative
», explique Nicolas Rabosseau. Les fonctions
les plus impactées par l'IA générative ? L'IT et les
DSI, en premier lieu : « Utiliser l'IA générative pour
produire du code augmente la productivité de
50 % », explique Alexandre Mahé (BSc IFI 08),
associé de EY Fabernovel, cabinet conseil spécialisé
sur l'innovation, le numérique et la sustainability.
En second, le marketing, dont la majeure partie
des budgets est dédiée à la création de contenus
(textes, bannières en ligne) : « En 2050, 30 % des
Avec l'IA, un des principaux freins est
la difficulté à mesurer le ROI des projets.
Camilo Rodriguez (MS
DIE 05)
messages de marketing externes seront produits
par l'IA générative. » Enfin, toutes les fonctions
supports : le juridique (synthèse de contrats), les
ressources humaines (création de fiches de poste,
tri et pré-sélection des CVs), la finance (production
de reporting), sans oublier la vente et les relations
clients, avec le développement de chatbots grand
public capables de donner des réponses toujours
plus rapides et personnalisées - et revenant bien
moins cher qu'un call center. L'IA représente ainsi
deux grands pôles d'opportunités pour les entreprises
: « Sur les coûts, en améliorant la productivité
des assets numériques, humains ou industriels
et sur les revenus, en leur permettant de lancer de
nouveaux business et d'améliorer l'expérience
client », résume Alexandre Mahé.
L'IA, C'EST POUR QUI ?
Nicolas Rabosseau distingue trois degrés de maturité
data et numérique. À une extrémité du spectre,
L'IA, QU'EST-CE QUE C'EST ?
Le pionnier de l'IA John McCarthy la décrivait en 1957 comme « la science et l'ingénierie de la fabrication de machines
intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. » Aujourd'hui, elle se définit comme « un ensemble
de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. » Vaste territoire
composé de plusieurs sous-ensembles imbriqués, l'IA inclut le machine learning (apprentissage automatique), qui lui-même
comprend le deep learning - une technologie qui s'inspire du fonctionnement biologique du cerveau humain et utilise des
réseaux neuronaux artificiels pour résoudre des tâches complexes. L'IA générative est elle-même une branche du deep
learning, dont ChatGPT est une application basée sur les techniques de traitement de langage naturel (NLP). Attention
aux raccourcis : l'IA ne se résume donc pas au deep learning et encore moins à ChatGPT.
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« les champions, grands groupes du CAC 40 déjà
engagés dans l'IA depuis une dizaine d'années, qui
possèdent des data factories, des équipes de data
scientists et cherchent à développer leurs cas
d'usage de manière industrielle, à l'échelle internationale.
» À l'autre extrémité, les structures à faible
maturité data : de grosses PME possédant un site
internet informatif mais non transactionnel, ayant
peu de données de qualité, peu de ressources et
pas d'expert data. En position médiane se trouvent
les acteurs déjà dotés d'un premier niveau d'expérience,
ayant testé des cas d'usage sur un périmètre
national. « Les entreprises à moyenne ou
faible maturité data doivent se faire accompagner
pour établir une stratégie ciblée, se concentrer sur
le développement de quelques cas d'usage
simples mais estimés rentables afin d'amortir rapidement
leur investissement tout en rentrant progressivement
dans l'utilisation de l'IA », pointe
Nicolas Rabosseau. Car, comme le note Laure
Thomson : « Avec l'IA, un des principaux freins est
la difficulté à mesurer le ROI des projets. » Et les
petites entreprises, peuvent-elles tirer parti de
l'IA ? Selon Camilo Rodriguez (MS DIE 05), formateur,
consultant et développeur en IA, fondateur
de Machine Learning Lab, oui : « Toutes les structures
peuvent bénéficier de l'IA, de la petite boulangerie
aux grandes organisations. » Et de citer le
cas de Makoto Koike, jeune ingénieur japonais qui
a amélioré les rendements de la ferme de ses
parents cultivateurs de concombres en automatisant
le tri des légumes grâce à un modèle de
machine learning entraîné avec des photos. « L'IA
est à portée de tous, à condition d'apprendre son
langage ! », sourit Camilo Rodriguez.
PAR OÙ DÉMARRER ?
Pour réussir un projet d'IA, la première étape est
l'acculturation de l'entreprise. En commençant par
la sensibilisation des dirigeants : « S'ils n'ont pas
une compréhension assez fine des technologies
IA, ils ne décideront pas de manière éclairée. Le
cours Digital Literacy for Disruptive Innovations de

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