IA Lab

AI Paris 2018, l’heure de la maturité pour l’IA en entreprise ?

26 juin 2018

Les 11 et 12 Juin derniers avait lieu la deuxième édition d’AI Paris, congrès dédié à l’Intelligence Artificielle et à ses applications dans les entreprises. 2 jours pour rencontrer les acteurs de l’écosystème (startups, éditeurs), mais aussi pour échanger avec ceux qui, dans les entreprises, mènent au quotidien des projets liés à l’IA.

L’occasion de dresser un bilan de la situation, du degré de maturité des organisations et des freins qui empêchent encore les acteurs de passer du POC à la généralisation.

Les interfaces conversationnelles à l’honneur

Alors que les interfaces conversationnelles ne sont qu’une des nombreuses applications possibles de l’IA, AI Paris offrait pourtant une large place aux chatbots : que ce soit au niveau des startups présentes ou des retours d’expériences présentés par les entreprises, le chatbot fut l’application la plus fréquemment mentionnée. Leur domaine d’application a pourtant évolué depuis le buzz de 2017 : là où on les imaginait comme nouveau vecteurs de la relation client, encouragé par les promesses de Facebook et sa Messenger Bot Platform, c’est plutôt sur des applications internes, à destination des collaborateurs, que les chatbots semblent en mesure de s’installer durablement.

Le chatbot représentera alors un nouveau moyen pour les employés d’accéder aux données de l’entreprise, aux bases de connaissance comme aux informations pratiques du quotidien. De nombreuses startups ont du coup fait le pari de la verticalisation : plutôt que de proposer des solutions universelles, nombre d’entre elles ont choisi de se spécialiser sur un secteur (comme Zelros dans l’assurance) ou sur sur un domaine d’activité (comme notre partenaire Konverso sur le helpdesk IT). Les expérimentations lancées en 2017 ont montré leurs premiers résultats, et ont fait apparaître des familles de cas d’usages spécifiques, auxquels les éditeurs ont adapté leurs propositions de valeur, signe d’une maturité croissante.

Les interfaces conversationnelles participent de cette grande tendance des applications de l’IA à se positionner comme un moyen de faciliter le quotidien des collaborateurs ou de simplifier les processus. La solution de Zelros permet justement au conseiller en assurances de bénéficier de recommandations sur les produits à proposer ou les arguments de vente à déployer pour convaincre ; Alstom utilise la reconnaissance d’images pour aider le conducteur de trains à anticiper les problèmes ; PriceMoov et ses algorithmes de pricing permettent aux directeurs d’agences de location de voiture de mieux gérer leur politique tarifaire en temps réel. Si le collaborateur augmenté est certainement l’un des domaines les plus prometteurs pour l’IA, ce point précis va cristalliser une des difficultés principales relevée par la plupart des intervenants présentant des retours d’expérience : la nécessité, plus encore pour l’IA que pour n’importe quel projet digital, d’impliquer directement les métiers dans l’intégralité des phases projet. Et là encore, cette édition permettait de mesurer les progrès effectués : par exemple, l’éditeur OWI faisait témoigner directement 2 comptables, impliqués dès le début du projet consistant à automatiser le traitement des emails du service de comptabilité fournisseurs. Si l’application des principes de l’agilité a déjà consacré la nécessaire inclusion des métiers en amont des projets IT, l’IA et notamment ses applications au domaine du collaborateur augmenté rendent cette exigence encore plus prégnante.

Déployer une stratégie globale

Une des difficultés que rencontrent encore les entreprises qui témoignaient à AI Paris est le passage à l’échelle : de nombreux acteurs demeurent au stade de l’expérimentation, accumulant les POCs sans réelle ligne directrice. Wail Benfatma, Artificial Intelligence Program Manager pour Air France KLM, a partagé à l’occasion de la conférence les détails de la stratégie IA de la compagnie aérienne.

  • Une première vague d’expérimentations consacrée à construire une crédibilité en interne via des expérimentations quick wins, privilégiant les solutions sur étagère pour gagner en rapidité
  • Une deuxième vague consacrée aux lancements de projets plus conséquents avec un potentiel de transformation supérieur (Réalité Augmentée, détection de fraude, …)
  • Une troisième vague axée sur la structuration de la démarche, avec un travail sur l’organisation et le sourcing afin de proposer un réel catalogue d’offres IA en interne.

Aude Vinzerich, responsable du pôle IA d’EDF, a également fait part des progrès de son entreprise dans sa démarche pour passer l’IA à l’échelle : 25 projets liés à l’IA ont été menés. Si le principe de départ était de laisser bourgeonner les expérimentations, l’heure est désormais à la rationalisation : ainsi, 12 projets de chatbots ont été lancés, et les équipes réfléchissent désormais à la création d’un “metachatbot” pour les unifier tous.

Ces deux cas parmi d’autres montrent bien que les grands groupes, s’ils ont saisi l’importance de l’enjeu et déjà lancé une grande variété d’initiatives, sont désormais en voie de déployer une stratégie IA plus globale, afin d’accélérer leur transformation pour aller, objectif suprême, jusqu’à inventer de nouveaux business models et à révolutionner en profondeur les façons de travailler. Pour y parvenir, la création d’une entité dédiée, dotée de réels moyens d’actions et d’une organisation adaptée, comme nous l’évoquions dans notre article sur Google Brain, semble la voie la plus pertinente.

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