Deuxième session d’information consacrée à l’IA à l’attention des TPE / PME après celle sur l’IA générative à des fins de stratégie et d’outillage marketing (à retrouver avec une sélection de ressources de France Num sur notre site en suivant le lien : https://www.epec.paris/sarh-tpe-pme-l-intelligence-artificielle-nouvelle-alliee-du-developpement-commercial-des-tpe-pme).
Lors de cette nouvelle session d'information, Jérôme REMINIAC, co-fondateur de Gensai et activateur France Num a présenté d'autres usages concrets de l’IA pour les TPE / PME, qu’il s’agisse de l’automatisation des tâches répétitives ou de la relation client par exemple et a passé en revue des solutions pour les mettre en place.
Il a aussi abordé les enjeux de sécurité et d’usage responsable et économe de l’IA en fournissant des repères sur la sécurité des données et sur les pratiques frugales de l’IA car il nous faut apprivoiser ces technologies pour ne pas en être dépendants, pour les utiliser à bon escient, c’est-à-dire faire un usage mesuré et avec conscience de ses possibilités mais aussi de ses limites pour rester maître à bord.
Jérôme REMINIAC, co-fondateur de Gensai et activateur France Num
L'IA date des années 1950
Années 1950 : les concepts de réseaux de neurones sont créés dans les années 1940 ; dans les années 1950, le test de Turing permet de savoir si on est capable de différencier une machine d'un humain.
Le concept de l'IA existait mais il manquait la puissance de calcul et des données pour réussir à la faire fonctionner.
2022 : arrivée de Chat GPT : une IA disponible pour tous avec une intégration assez facile dans des logiciels du quotidien et une interface simple et accessible.
Au cours des dernières années, on se demandait qui allait faire le modèle le plus puissant.
2026 : de plus en plus d'entreprises vont devoir gagner de l'argent ; nous allons passer de modèles gratuits à des modèles qui vont exécuter des tâches, des modèles métiers , les agents IA utiles pour les entreprises.
Les IA les plus connues. Par exemple, Gemini de Google, Chat GPT de Open IA, Claude, Mistral, une entreprise française dont l'IA est respectueuse des normes RGPD.
IA générative, assistant IA, agents IA : de quoi parle-t-on ?
- L'IA générative permet de produire du contenu (texte, image).
- L'assistant IA aide à réaliser une tâche précise à la demande.
- Les agents IA enchaînent plusieurs étapes (tâches, opérations) pour atteindre un objectif. C'est ce que l'on appelle le Work Flow (flux de travaux, flux opérationnel). L'IA va automatiser certaines tâches pour permettre de gagner du temps.
L'avantage du recours aux IA pour les TPE / PME
Le gain de temps : entre 2 et 4 heures par semaine pour un chef d'entreprise artisanale sur la communication, la facturation et la relation client.
La performance : 65 % des PME qui ont recours à l'IA générative considèrent qu'elle a permis d'augmenter la performance des salariés.
Des exemples :
Artisans, commerçants, associations : l'IA peut être utilisée pour automatiser des tâches administratives chronophages.
Secteur du numérique : il est possible de faire du code avec l'aide de l'IA qui va travailler comme votre assistant pour coder (IA Claude est implémentée pour ce faire).
Secteur de la publicité : les IA peuvent aider à réaliser le montage d'un film, à décliner des campagnes de publicité, à créer des posts automatisés.
Secteurs du transport, de l'architecture ou du BTP : l'IA peut aider à faire des devis, des plannings, à rédiger des appels d'offres.
Fédérations, syndicats, cabinets de droit du travail : l'IA peut interroger des conventions collectives.
Les solutions IA pour sa TPE / PME
Choisir une solution à partir de l'usage et des retours sur investissement attendus.
Choisir une solution à partir de son besoin et ne pas choisir l'outil en premier.
Trois types de solutions et des exemples de solutions françaises ou européennes
- Les solutions sur étagère
- Outils prêts à l'emploi pour des usages standards (communication, comptabilité, support client, juridique)
- Réponse rapide à une problématique donnée
- Mise en place rapide
- Coûts maîtrisés sur abonnement
- Idéal pour tester l'IA et regarder si cela répond au besoin
- Exemples
Penny Lane pour la comptabilité : automatisation des pièces comptables, notes de frais prises en photo et directement analysées dans Penny Lane et imputées au bon endroit d'un point de vue comptable. Le comptable effectuera seulement la vérification. Les factures en PDF sont transférées vers la boîte sur Penny Lane sans précision et Penny Lane va automatiquement analyser, classifier et faire le rapprochement avec le compte bancaire.
Crisp pour le support client : centralise l'ensemble des messages clients, peut répondre avec des messages automatiques (délais de livraison par exemple), faire des réponses plus élaborées, prioriser les demandes des clients. Cela permet de se consacrer aux demandes les plus complexes et urgentes.
Swello pour la communication : automatise toute la chaîne de communication, depuis la rédaction à la suggestion de publications, à la création et déclinaison de formats et certains outils permettent de faire des calendriers de posts automatiques.
Noota : prise de notes automatique, synthèse et liste des tâches à réaliser (qui doit faire quoi).
Jimini ou Tomorrow : rédaction de contrats dans un environnement totalement sécurisé avec vérification des normes fixées. Cela va révéler de potentielles clauses cachées.
Les outils no code ou low code pour automatiser des process
Make : pour connecter l'IA avec la boîte email, des formulaires, un agenda, un CRM et l'IA pourra pré-programmer des rendez-vous, analyser des emails ou des formulaires.
N8n : pour faire du code, réaliser des enchaînements d'actions que l'IA pourra faire de façon autonome.
Les grands éditeurs (Google, Open AI..) connectent beaucoup de choses avec l'IA notamment Gmail pour classifier les emails, proposer des réponses automatiques en vue d'un gain de temps.
Les solutions sur-mesure quand on a un besoin métier très particulier ou que l'on a des données sensibles.
Pour développer, à partir d'une IA, une base de données clients et différents outils en fonction des besoins de l'entreprise. Utile lorsqu'on a des données que l'on maîtrise et que l'on veut protéger et développer des solutions qui vont pouvoir évoluer dans le temps.
Les raisons des nombreux échecs dans la mise en place de projets IA
- 60 à 70 % des projets IA échouent dans la mise en oeuvre de solutions d'IA.
- Les entreprises veulent démarrer avec l'IA de façon trop ambitieuse.
Des conseils pratiques
Répondre à un besoin précis et avancer progressivement.
Mettre en place des Quick Wins : identifier une tâche répétitive avec un gain mesurable très rapidement.
Créer un premier prototype sur un besoin précis puis, étendre progressivement à d'autres besoins.
Préparer les données : mettre en place un Chatbot pour répondre à des questions ou automatiser des tâches répétitives supposent que la donnée soit bien structurée.
Réfléchir à la sécurité de la donnée et à la RGPD avant de démarrer.
Choisir une solution en fonction des défis réglementaires et sécuritaires de l'entreprise.
Privilégier des solutions françaises et européennes.
Intégrer les équipes dans la mise en place sinon elles risquent de rejeter le projet et d'entraver son utilisation.
Des cas pratiques réalisés par Gensai
Un cabinet dentaire : les assistants ne parviennent pas à répondre à toutes les demandes au téléphone et à s'occuper des patients pendant les interventions chirurgicales des dentistes.
Création d'un répondeur intelligent. Livvia, aujourd'hui mutualisé entre plusieurs cabinets dentaires.
Le répondeur qualifie la demande en fonction du type d'urgence et informe le dentiste ou s'il n'est pas disponible, oriente vers les services ad hoc.
Il peut proposer des rendez-vous en fonction du besoin et de l'urgence.
Effets : mieux accueillir et mieux s'occuper des patients. Gain de temps et augmentation de la satisfaction des patients
Cabinet dans le secteur de la réglementation : il a un site sur lequel s'abonnent les clients pour rechercher de l'information ou consulter des ressources mais le réflexe des clients est d'appeler les juristes.
Mise en place d'un Chatbot totalement sécurisé pour envoyer des informations confidentielles et interroger le cabinet.
Si la réponse est simple à trouver, l'IA va rechercher dans la base de connaissances du cabinet (le RAG) et répondre. Par exemple, un restaurateur qui rechercherait la réglementation sur la protection contre l'incendie par exemple.
Si les questions sont trop complexes, il y a une mise en relation avec un juriste qui va répondre sur un point plus précis.
Effet : gain de temps pour les juristes qui se concentreront sur les demandes complexes et répondront plus précisément.
Cabinet de recherche de financement, centre d'appels de donateurs : une cellule de l'entreprise écoute et vérifie les conversations et essaie d'évaluer le montant des dons. Les tâches sont fastidieuses et le résultat, peu précis.
Il s'agit d'automatiser des tâches pour interroger des bases de données de donateurs. L'objectif est de savoir en temps réel si la campagne de collecte de dons fonctionne.
L'outil doit extraire des conversations audio, les données concernant le souhait de la personne de donner et le montant du don.
Secteur immobilier : une start-up a une base de biens sur son site et souhaite que l'utilisateur puisse effectuer une requête précise.
Création d'un outil qui va effectuer une recherche en langage naturel utilisateur, c'est-à-dire aller chercher une information très spécifique concernant la recherche de biens (par exemple : je recherche un bien avec vue spécifiquement sur la Tour Eiffel).
Une IA responsable, frugale et souveraine
Privilégier des cas d'usage et y répondre. Une IA peut "halluciner", c'est-à-dire faire des erreurs. La validation humaine est importante et il faut mettre des règles pour bien configurer les IA. La base de connaissances où elle ira chercher les informations doit être précise et en accord avec les besoins des clients.
Limiter les coûts et la consommation : utiliser des modèles plus économes, des Small Langage Models (SLM) plutôt que des Large Langage Models (LLM). Les modèles les plus respectueux de l'environnement, les moins énergivores sont les modèles les plus petits.
Plus le prompt est important, compliqué et régulier, plus il consomme d'énergie ; faire de petits prompts précis pour répondre à un besoin précis.
Choisir des solutions françaises ou européennes (voir plus haut dans l'article).
En pratique : pour démarrer
La démarche :
Identifier une tâche répétitive (administrative...) et mettre en place une solution.
Tester et voir ensuite s'il y a un retour sur investissement.
Si oui, il est possible d'aller plus loin dans la mise en place des outils IA.
Les solutions :
Les GPT, petits assistants IA : il existe des petits modèles d'IA préprogrammés pour mieux utiliser Excel, Canva...
Créer un modèle soi-même : on fournit les documents (les derniers posts Linkedin par exemple) et un prompt pour qu'il réponde à un besoin. Il produit le contenu dont on a besoin
Créer un Work Flow (flux d'activité) sur Make : on va chercher différents connecteurs, l'un qui va chercher de l'information, l'autre qui la consolide, Mistral qui fait la synthèse pour finalement créer une lettre d'information personnalisée qui sera envoyée par mail. Pour créer un assistant vocal par exemple, on va créer un Work Flow ad hoc en allant chercher des connecteurs.
Des exemples de besoins cités par les entreprises
Un fichier Excel avec des données entreprises issues du fichier SIRENE : y a-t-il une IA qui, dès lors que j'ai le numéro de SIREN de l'entreprise, puisse aller chercher les informations s'y rapportant et les mettre dans mon fichier entreprises ?
Penny Lane : on tape le nom de l'entreprise et il remplit tout automatiquement.
Si les besoins sont conséquents, on peut utiliser une solution comme Make : vous tapez le nom de l'entreprise ou le numéro de SIRET et le Work Flow va se lancer avec l'IA qui va être connectée à la base de données SIRENE, va aller chercher les informations et ensuite les rentrer dans votre tableau Excel.
Un Google Sheet peut aussi aller chercher ces informations et compléter automatiquement un dossier.
Quelles sont le solutions sur étagère existantes pour des fonctions support classiques ?
Exprimer votre besoin sur une IA comme Mistral ou ChatGPT avec le prompt suivant par exemple : "Où trouver une solution pour tel besoin avec abonnement, si possible française ou européenne qui puisse répondre à mon besoin qui est celui-là." Je peux aussi indiquer le montant du budget. Faire la requête également sur Google. Confrontez les 2 réponses. ChatGPT fait ensuite des tableaux comparatifs (fonctionnalités, prix, souveraineté...).
ChatGPT ou Perplexity vont remonter des choses publiées sur internet. C'est assez complet.
A part ChatGPT et Copilot, quels modèles sont-ils en mesure de traiter Word, Excel, PDF, des emails ?
Tous les modèles, Gemini, Mistral, Claude sont capables de traiter ce genre de documents.
Copilot, c'est Microsoft et il est intégré à vos outils donc est compatible avec Word, Excel et autres.
Ils sont tous capables de retravailler sous Word, Excel etc...
J'utilise Make mais pour pouvoir intégrer Penny Lane à un Excel ou automatiser de la recherche d'appels d'offres sur Google ou sur des sites publics. Existe-t-il des templates qui répertorient ces choses - là ?
Exprimer votre besoin sur une IP comme Mistral ou ChatGPT
Sur Make, regarder quels connecteurs sont disponibles pour se connecter à Penny Lane ?
Le poids de l'IA dans une petite structure risque de faire exploser l'empreinte CO2. Dans les bilans RSE carbone, l'impact de l'IA est demandé. Il est actuellement très difficile à mesurer. Existe-t-il des IA permettant de mesurer l'impact de l'usage IA d'une société ?
On n'a pas trouvé en tout cas en France d'outils pour réaliser des bilans carbone automatisé et sécurisé. On n'a pas trouvé d'outil efficace pour mesure l'emprunte carbone de façon efficace. Il n'y a pas d'outil pour faire un bilan carbone assez simple.
L'agence Gensai travaille pour un cabinet qui fait de la mesure d'impact et des bilans carbone. Nous travaillons sur une solution souveraine et sécurisée pour automatiser la création de bilans carbone. On pourra faire son bilan carbone en quelques heures.
Rediffusion de la session d'information (cliquez sur l'image pour lire la vidéo)
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