Conférence en IA Générative pour les entreprises

L’IA générative appliquée au monde du business : exemples concrets

Quelques chiffres récents sur les impacts de l’IA Générative dans les entreprises

Je suis formateur et consultant en intelligence artificielle générative pour les entreprises. Moi, contrairement à Charles, j’ai une présentation qui est plus pratique au quotidien. En fait, j’accompagne les entreprises pour leur expliquer, comment utiliser l’intelligence artificielle, les outils d’intelligence artificielle que les gens utilisent, notamment via ChatGPT, pour leur business.

Alors, je vais commencer ma présentation avec quelques chiffres. C’est une étude récente de l’OCDE que j’ai vue passer qui dit que 80% des utilisateurs d’IA déclarent que cette science a amélioré leur performance au travail et que, sur ces 80%, on a 73% des cols blancs, des cadres, qui déclarent avoir économisé 6 heures par semaine. Moi, je trouve que c’est des chiffres qui sont quand même assez impressionnants, et pour les cols bleus, on est sur 5 heures par semaine.

Moi, de mon côté, je me suis amusé à faire un petit calcul. J’ai calculé rapidement avec les données de l’INSEE de 2019 que ça faisait gagner pour des cadres 30 jours de travail chaque année. En gros, on peut se dire que quand vous avez dans des entreprises des cadres qui bossent en moyenne 8h36, tout en continuant à travailler 8h36, au final, c’est comme s’ils passaient quasiment 10h au travail chaque jour.

Chaque jour, ça fait 14% de temps gagné. Et pour finir, je vais vous dire que, au final, chaque fois que vous avez 7 cadres, s’ils utilisent des outils d’intelligence artificielle, et bien, pour 7 cadres acheté vous en avez 1 gratuit ! Donc, ça veut dire que si demain vous avez 7 cadres et que vous avez besoin d’une ressource supplémentaire, simplement en leur donnant des outils, une formation à 500€, vous arrivez à avoir la productivité de 8 cadres. Je trouvais cette analyse assez intéressante.

L’IA générative : c’est quoi ?

Je vais essayer de résumer en un slide ce qu’est l’IA Générative.

L’IA Générative, à quoi ça sert ?

Ça sert à 4 choses :

• Ça sert à augmenter sa productivité
• à augmenter la qualité ou améliorer la qualité de son travail
• à rendre les personnes plus autonomes
• et aussi à développer sa créativité.

Quand est-ce qu’on utilise l’IA Générative ?

En fait, on l’utilise un peu pour tout. C’est quand on a besoin de s’informer et de décider.

La grande question qu’on me pose, c’est comment créer l’habitude ?

Parce qu’en fait, on a quand même un changement de paradigme, et aujourd’hui, on est habitué à des outils, et ce n’est pas évident de faire rentrer un nouvel outil, je vais dire, dans ce processus métier du quotidien. Moi, ce que je conseille aux gens souvent, c’est au lieu d’utiliser son moteur de recherche quand on souhaite s’informer ou produire, c’est d’utiliser à la place un outil d’IA générative comme ChatGPT, en l’occurrence. Il n’y a pas que celui-là, il y en a des gratuits aussi qui sont très bien. Et ça permet, en fait, de passer de la bascule, j’utilise mon moteur de recherche à j’utilise un outil d’IA générative.

Concrètement, on utilise les outils d’IA générative dans une multitude de cas différents

En fait, c’est l’accumulation de ces petits gains qui font qu’on va avoir un gros gain au final. Parce que ce qu’on remarque, en fait, c’est qu’il n’y a pas beaucoup de cas d’utilisation qui sont récurrents.

Moi, dans mon cas, ça fait plus de 3 ans que j’utilise l’IA Générative. Donc, Charles en a bien parlé, GPT-3 est arrivé en juin ou juillet 2020. Le grand public connaît l’IA Générative via ChatGPT depuis plus d’un an. Et en fait, j’utilise rarement ces outils pour des cas similaires. Alors, juste après, je vais vous montrer des exemples de cas qui sont assez récurrents et qu’on peut utiliser.

Mais globalement, à chaque fois, ce serait quasiment une utilisation unique des outils d’IA générative pour une problématique donnée. Je vais vous montrer quelques cas d’utilisation : synthétiser les informations, faire régler ses postes online, ses emails, son CV, etc.

Synthétiser toutes les informations entrantes

Avant, on avait l’habitude de dire qu’il fallait filtrer l’information parce qu’on est tous submergés d’informations. Moi, je pense que depuis 1 an, grâce aux outils d’IA générative, il faut plutôt synthétiser toute l’information et ensuite, en fonction de cette synthèse, se demander quelle information on va creuser. On n’a plus besoin de filtre et d’information, ce qui veut dire, en gros, je ne regarde pas une partie d’infos qu’il m’a envoyé, mais plutôt, je vais synthétiser cette information, et ça va me permettre de passer à côté de rien et de pouvoir détailler ce qui m’intéresse.

Donc, là, par exemple, prenons un site que j’aime bien, le petit digital, sur lequel je m’informe pas mal. Si cet article, par exemple, m’intéresse, j’utilise un petit outil qui s’appelle Harpa.ai, qui est un outil vraiment très pratique de connecter la ChatGPT, et simplement avec une commande, je lui ai demandé de le synthétiser cette page. Ce qui m’évite, dans ce cas, d’avoir à lire tout l’article et de voir en un coup d’œil globalement si cet article est intéressant. Et s’il est intéressant, au lieu de lire l’article, ce que j’aurais fait il y a 1 an. Alors que des outils comme ChatGPT existent, je vais pouvoir converser avec l’article, c’est-à-dire que je vais pouvoir lui poser des questions sur l’article je vais pouvoir lui demander d’autres informations et de tel point éventuellement je vais pouvoir aussi lui demander de m’expliquer des concepts clés qui me permettent de mieux comprendre l’article, si c’est un article par exemple technique.

OK c’est cool l’article est sympa : pourquoi ne pas en faire un article justement un post LinkedIn ? Pour ça pareil : j’ai des prompts qui sont pré-enregistrées. Alors pourquoi j’aime bien ce outil (Harpa.ai) ? Parce qu’il va pouvoir prendre toute l’information de la page que vous voyez en contexte.

Donc là c’est un prompt qui est réalisé qui est grosso modo inspire-toi d’un style de quelqu’un que j’aime beaucoup qui dit en gros « rédige moi un poste LinkedIn en te basant sur cette actualité ». C’est comme ça que ça me permet de pouvoir remplir mon fil de LinkedIn avec quelques postes d’actualité que je trouve pertinents et intéressants. Ce que je demande en premier, c’est de me générer une image. Je trouve que Dall-e, c’est pas ce qui se fait de mieux quand même, je suis plutôt fan de MIdjourney.

Et derrière en fait, je lui demande de copier le style d’Alex Hormozi pour ceux qui connaissent, qui est un Tiktoker assez célèbre en fait j’aime bien son style et je lui demande simplement de me régler un poste LinkedIn en me basant sur l’article. Donc là vous voyez il est en train de me le faire et après un simple copier/collé dans LinkedIn avec l’image. Et vous avez comme ça votre post d’actu.

Avant, c’est quand même quelque chose qui m’aurait pris je pense si on veut faire les choses bien, 30 minutes. Et là, autant dire que ça prend 5 minutes et encore ces 5 minutes vous le regardez faire, vous n’êtes pas en train de faire.

Une autre manière aussi d’utiliser l’IA Générative, c’est pour répondre à un ensemble d’emails types. Donc là dans cette exemple, c’est le début d’année, tout le monde envoie des bonnes années Evidemment, on peut répondre de bonne année en deux mots. Mais moi, ce que j’ai fait, en fait, j’ai configuré mon outil pour qu’il me fasse des réponses automatiques.

Ca veut dire que globalement il va prendre tout le fil de discussion de mon email et en fonction de ce que je vais lui dire, il va me générer automatiquement l’email. Alors bon vous allez dire ça prend 2 secondes de répondre de l’anime. Mais quand vous en avez plein à faire, ça vous fait gagner pas mal de temps et surtout, ça fait voir au destinataire que vous le considérez un peu plus, parce que vous prenez le temps de dire bonjour Franck, merci pour tes vues, je te souhaite également une excellente année etc etc etc. J’utilise aussi les outils d’IA Générative pour d’autres types de mails. Là c’est un mec qui me demande des documents pour un dossier.
J’ai fait en sorte de pouvoir spécifier dans mon prompt la réponse et c’est lui qui va le rédiger pour moi. C’est un peu comme si vous avez une assistante et vous lui dites « Réponds » !

Et du coup, ça fait c’est pareil, ça fait gagner un temps précieux. Et quand vous avez des dizaines de mails à traiter, je pense que l’apport est quand même plutôt sympathique 🙂 Pareil, si il y a une personne qui me propose de lui taper un rendez-vous. Alors là je lui ai dit oui. L’IA va répondre OK pour la date en y mettant les formes. Bon, je pense que vous avez compris.

Faire un tri de CV avec l’IA Générative

Ensuite, j’ai deux autres cas à vous montrer. Pour ceux qui connaissent les GPT ou les GPT personnalisés, c’est simplement la possibilité d’avoir un GPT configuré avec un certain prompt qui permet derrière de réaliser telle ou telle action. Quand vous êtes RH par exemple, une des premières tâches après la rédaction de l’annonce, c’est le tri de CV ou la sélection de CV, quand vous en avez beaucoup.

J’ai simplement fait un prompt qui permet d’automatiser cette tâche. Je vais tout bêtement lui donner les CV et lui va me demander le contexte, le poste recherché, etc. Et il va me faire l’analyse automatiquement. Donc là il est configuré pour me poser 3 questions : il va me demander le contexte, la société, etc. La 2ème, c’est le poste à pourvoir et la 3ème, c’est le profil recherché.

Je vais donc simplement lui copier, coller ça, et puis lui, ce qu’il va faire, il va lire les CV. En fonction du contenu de chaque CV, et des informations que je vais donner, je vais demander simplement de mettre une note de 1 à 10 pour pouvoir les classer rapidement, et de mettre des points forts et des points faibles. Ce que je remarque, c’est que c’est pertinent.

Quand vous avez 100 CV, et bien, si vous commencez à avoir un premier tri, avec ce genre d’outils, vous avez plus de temps pour étudier les autres. Après vous recevez 3 ou 5 personnes en entretien ça vous fait gagner quand même pas mal de temps. Là il met les points forts, les points faibles et ensuite derrière une note de ravi ce qui permet de les classer.

Faire du contrôle qualité avec l’IA Générative

Le dernier exemple, c’est la capacité à faire du contrôle qualité avec des outils via l’IA générative. Donc ici, pareil, j’ai configuré un petit GPT qui va bien. Dans cette exemple j’ai travaillé pour un client qui fait de l’acquisition de leads via internet. Et derrière, ce sont les commerciaux qui prennent le relais et qui discute avec le prospect pour essayer de les convaincre à acheter des produits de plusieurs milliers d’euros donc forcément on vend pas ça avec un tunnel e-commerce et un coût CB ! Ici, le problème de cette entreprise c’est qu’elle devait grandir très rapidement donc ils ont embauché pas mal de commerciaux qui étaient jeunes et qui n’avaient pas forcément de maturité. Ils avaient aussi avaient un peu plus de mal à respecter procédure qualité, ce qu’on appelle chez eux le discours commercial.

Je fais un copier-coller de l’échange entre le commercial et le prospect dans mon GPTs. Ce qui est intéressant, ce que l’on voit c’est que l’IA arrive à identifier qui est commercial qui est prospect parce que en fait si vous vous lisez ce texte, vous allez comprendre le sens et vous allez arriver à savoir à qui appartient telle ou telle phrase. Ensuite je lui demande la synthèse, je lui donne une procédure qualité, et je lui demande de me dire si tel, tel, tel ou tel point a été respecté.

Ce qui est intéressant dans ces outils, c’est qu’ils comprennent le sens des mots. Donc, on est bien d’accord, on n’est pas là en train de rechercher des mots clés, on n’est pas en train de compter le nombre de mots clés, on est vraiment en train d’analyser le sens des mots. Dans cet exemple, je crois que c’est 13 questions, donc il met à chaque fois, oui, ça a été dit, non, si ca n’a pas été cité. Et derrière, je lui demande de mettre une note de respect du contrôle qualité en pourcentage.

Et le tout fonctionne plutôt bien. A la fin, ce qu’on voit c’est que le taux de respect et qualité est 27%, on n’y est pas encore… Après je vais demander un truc qui est sympathique, c’est la note d’engagement. En fait les outils via générative sont assez doués pour analyser le sentiment d’un contenu. Donc là ce prospect on voit qu’il y a une note d’engagement de 6 sur 10. Et derrière un buyer persona qui permet d’identifier les leviers marketing qui devaient être utilisés par les commerciaux.

Voilà, je pense que je suis bon. Je te laisse la place JJ 🙂