Des règles statiques au traitement dynamique : l’impact de l’IA sur l’ECM Doxis

Pour de nombreuses organisations, la première étape de l’élaboration d’une stratégie d’IA consiste à comprendre ses applications potentielles au sein de leurs systèmes IT existants. Il s’agit notamment d’identifier les domaines clés où l’IA peut apporter une valeur ajoutée, comme améliorer l’efficacité, diminuer le nombre d’erreurs et acquérir de nouvelles connaissances. Nous pourrions facilement écrire un livre blanc entier sur ce sujet, mais en général, la plupart des entreprises suivent cette feuille de route :

1. Évaluer ses systèmes en place

Examinez les outils et processus en place afin d’identifier les inefficacités, comme des traitements de données lents ou des taux d’erreur élevés. Il est essentiel de bien cerner votre situation de départ pour pouvoir apporter des améliorations significatives.

2. Identifier ses applications clés

Déterminez les domaines spécifiques dans lesquels l’IA peut améliorer les performances, notamment:
a.    Automatiser les tâches répétitives telles que la saisie de données ou la classification de documents pour gagner du temps.
b.    Tirer parti de l’IA pour gagner en précision en minimisant les saisies manuelles et en homogénéisant le traitement des données.
c.    Utiliser l’IA pour analyser de vastes ensembles de données afin d’y déceler des motifs susceptibles d’éclairer la prise de décisions et la planification stratégique.

3.  Engager les parties prenantes

Collaborez avec les différents départements pour recueillir des informations sur les défis et les opportunités et ainsi garantir l’alignement de la stratégie d’IA sur les objectifs organisationnels.

4.  Définir ses objectifs

Fixez des objectifs clairs et mesurables, tels que la réduction du temps de traitement d’un certain pourcentage ou la diminution du pourcentage d’erreurs dans la saisie des données.

5. Rechercher des solutions d’IA

Étudiez les différentes solutions basées sur l’IA qui répondent le mieux à vos besoins identifiés, qu’il s’agisse d’un simple apprentissage automatique pour l’analyse prédictive ou d’un traitement du langage naturel pour automatiser les interactions avec les clients.

6. Réaliser des essais pilotes

Effectuez des essais à petite échelle des solutions d’IA sélectionnées, afin d’évaluer leur impact et de recueillir des informations pour procéder à des ajustements avant un déploiement complet.

Le concept d’IA composable s’articule autour du principe de flexibilité. Au lieu de se limiter à un seul modèle d’IA, les organisations peuvent choisir parmi différents modèles pour répondre au mieux à leurs besoins particuliers. Cela est d’autant plus important que les différents cas d’usage exigent des capacités d’IA différentes. Par exemple, un modèle optimisé pour le traitement du langage naturel peut être parfait pour la classification de documents tandis qu’un autre, conçu pour la reconnaissance d’images, est mieux adapté au traitement de documents numérisés.

L’un des principaux avantages de l’IA composable est la possibilité d’adapter les modèles à des ensembles de données spécifiques. Cette personnalisation garantit que le modèle d’IA fonctionne de manière optimale pour les besoins uniques de l’organisation. En ajustant un modèle à vos données, vous pouvez gagner en précision et obtenir des résultats plus pertinents, améliorant ainsi les performances et l’efficacité globales de votre ECM.

SER Group s’engage à accompagner ses clients dans cette transition. En fournissant une plateforme qui facilite l’intégration de différents modèles d’IA, nous vous apportons les outils et l’expertise nécessaires pour bien mettre en œuvre et utiliser l’IA dans les ECM. Cet accompagnement porte non seulement sur les aspects techniques, mais englobe aussi des conseils stratégiques en matière de sélection des meilleurs modèles pour chaque application.

La mise en œuvre de l’IA dans un ECM peut se solder par de nombreux avantages pratiques :

• l’IA peut trier et catégoriser automatiquement les documents, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le nombre d’erreurs humaines.
• Les informations pertinentes peuvent être extraites des documents rapidement et avec précision, ce qui permet d’accélérer les processus de prise de décision.
• Les modèles d’IA peuvent analyser de grands ensembles de données pour découvrir des schémas et des informations auparavant cachés et apporter de précieux éléments de compréhension.

Les grands modèles linguistiques (LLM), tels que ceux utilisés dans la gestion de contenu d’entreprise (ECM), possèdent d’impressionnantes capacités, mais affichent aussi des limites importantes. Il est essentiel de les comprendre pour bien utiliser l'IA.

Mauvaises données, mauvais résultats
Tout d’abord, les LLM s’appuient fortement sur de grandes quantités de données de qualité. Lorsqu’il faut affiner un modèle sur la base de vos propres données, la règle suivante s’applique : plus la qualité des données est bonne, meilleurs sont les résultats fournis par le modèle. Toutefois, si les données sont de qualité médiocre ou biaisées, ces lacunes se refléteront dans les résultats, ce qui risque de conduire à des résultats inexacts ou faussés et avoir un impact négatif sur les processus de prise de décision.

Coûts élevés
Autre problème : l’usage intensif des ressources par les LLM. L’entraînement et le déploiement de ces modèles nécessitent une puissance de calcul importante, qui peut s’avérer coûteuse. Toutes les organisations ne peuvent pas se permettre l’infrastructure nécessaire à la maintenance et à la mise à jour de ces modèles, ce qui entraîne des coûts d’exploitation supplémentaires. Sur ce plan, SER étudie une solution.

Des décisions manquant de transparence
L’interprétabilité est également une préoccupation majeure. Les LLM fonctionnant comme des « boîtes noires », il est difficile de comprendre la manière dont les décisions sont prises. Ce manque de transparence peut être un obstacle à la confiance, en particulier dans les domaines critiques où il est primordial de comprendre les raisons qui ont présidé à la prise des décisions.

Limites contextuelles
Autre défi : les contraintes contextuelles. Les LLM excellent dans les tâches linguistiques générales, mais peuvent éprouver des difficultés dans les applications contextuelles. Sans réglage fin, ils ne peuvent pas saisir pleinement les nuances des domaines spécialisés, ce qui limite leur efficacité dans ces domaines.

Risques éthiques et juridiques
Les questions éthiques et juridiques sont de la plus haute importance. L’utilisation de l’IA oblige les utilisateurs à se pencher sur les questions de confidentialité des données, de sécurité et de biais. Veiller à ce que les systèmes d’IA respectent les normes juridiques et ne renforcent pas les préjugés existants est une tâche complexe.

L’humain dans la boucle maximise les avantages de l’IA
Malgré leurs capacités, les LLM nécessitent toujours une supervision humaine pour s’assurer de l’exactitude et de la pertinence de leurs résultats. Cette intervention humaine peut réduire les gains d’efficacité attendus de l’automatisation.

L’un des aspects fascinants de l’usage des nouvelles technologies est que l’on ne se rend souvent pas compte de leur utilité tant qu’on ne les utilise pas. C’est particulièrement vrai pour l’IA. Vous pouvez lire tous les articles et assister à toutes les conférences que vous voulez, tant que vous n’avez pas vu comment cela fonctionne en tenant compte de vos problématiques spécifiques, vous ne l’avez pas vraiment compris.

Pour les clients désireux d’étudier les fonctions avancées de Doxis, Doxis AI Exploration Package offre une expérience exclusive d’« adepte de la première heure ». Ce package est soigneusement conçu pour vous fournir une évaluation pratique de Doxis AI, adapté à votre application spécifique.

Dans le cadre de cette offre, nous analysons avec vous vos besoins spécifiques, alignons les options de la solution sur vos objectifs et la mettons en œuvre dans l’environnement de test dans la mesure du possible. Votre participation active est essentielle au succès de cette initiative.

Les composantes payantes de Doxis AI Exploration Package sont les suivantes :

• Atelier avec un consultant en IA :
  assistez à plusieurs sessions interactives avec l’un de nos experts en IA afin d’explorer les applications et stratégies envisageables.

• Conseil/service (à hauteur de 5 jours-personnes) :
  bénéficiez de conseils et de services spécialisés pour faciliter la mise en œuvre et l’optimisation de votre application.

• Mise à disposition d’un système de test :
  accédez à un système de test pour une période donnée afin d’évaluer Doxis AI dans un environnement autonome.

Nous préparons les résultats à des fins de marketing et les mettons à votre disposition (anonymisation sur demande).

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