Beaucoup de conversations sur l'intelligence artificielle (IA) commencent par l'outil : quel modèle utiliser, quelle plateforme acheter. Notre expérience est qu'il vaut mieux commencer ailleurs. D'abord, le problème à résoudre. Ensuite, la technologie qui y répond. Voici les étapes que nous suivons.
Étape 1 : cherchez un problème, pas une technologie
Demandez-vous où votre équipe perd du temps ou où vos clients se heurtent à des frustrations. Quelques endroits où il y a souvent des opportunités :
- Des tâches qui se répètent chaque jour avec peu de changements.
- Des questions que votre équipe traite sans cesse.
- Des documents ou des courriels que quelqu'un doit lire et classer à la main.
- Des informations dispersées, difficiles à retrouver au moment voulu.
- Des rapports montés en copiant des données d'un endroit à l'autre.
Notez chaque situation en une phrase : qui la vit, à quelle fréquence et ce qui se passe quand cela tourne mal.
Étape 2 : choisissez un seul cas d'usage
Un cas d'usage est une situation concrète où l'IA aide à faire quelque chose. Pour choisir le premier, passez en revue ces critères :
- Il est clair. Vous pouvez l'expliquer en deux phrases.
- Il a un responsable. Une personne ou un service le connaît et peut juger le résultat.
- Il dispose de données ou de documents. L'IA a besoin de matière pour travailler.
- Une erreur coûte peu. Pour commencer, évitez les processus où une erreur serait grave.
- Il peut être relu. Une personne doit pouvoir vérifier ce que l'IA a produit.
Étape 3 : définissez comment vous saurez que cela fonctionne
Avant de construire, décidez ce que vous allez observer. Pas besoin de métriques complexes. Par exemple : l'équipe consacre-t-elle moins de temps à cette tâche ? Les réponses sont-elles correctes quand quelqu'un les relit ? Les personnes sont-elles satisfaites ? Écrivez ces critères pour évaluer ensuite en toute honnêteté.
Étape 4 : testez en petit
Construisez un prototype, c'est-à-dire une version simple pour éprouver l'idée avec un petit groupe. Utilisez-le sur des cas réels et relevez ce qui ne va pas. Mieux vaut le découvrir lors d'un petit test que dans toute l'entreprise. Ne promettez pas de résultats avant d'avoir testé : le prototype existe justement pour apprendre.
Étape 5 : reliez-le à ce que vous utilisez déjà
Une solution d'IA isolée est vite abandonnée. Ce qui reste, c'est ce qui s'intègre au travail quotidien : relié à votre messagerie, à votre système de gestion, à votre messagerie instantanée ou à vos documents. Prévoyez les intégrations dès la conception.
Étape 6 : protégez les données et dites clairement qui décide
Définissez les informations que l'outil peut voir, où elles sont traitées et qui répond du résultat. S'il y a des données personnelles, la loi 1581 de 2012 s'applique. De plus, l'IA propose et une personne décide sur ce qui compte. Écrire cette règle évite les confusions.
Étape 7 : préparez votre équipe
Un nouvel outil change les habitudes. Expliquez à votre équipe ce que fera l'IA, ce qu'elle ne fera pas, et comment signaler les erreurs. Les personnes qui utilisent l'outil tous les jours sont les mieux placées pour voir comment l'améliorer.
Étape 8 : élargissez sur des preuves
Quand le premier cas fonctionne, décidez du suivant avec ce que vous avez appris. Chaque cas s'appuie sur le précédent : les données sont déjà ordonnées, l'équipe n'a plus d'appréhension et les intégrations existent déjà.
Les erreurs que nous voyons souvent
- Acheter un outil, puis chercher à quoi l'employer.
- Vouloir résoudre cinq problèmes à la fois.
- Ne désigner personne pour relire les résultats.
- Laisser les données de côté jusqu'à la fin.
Comment nous vous accompagnons
Nous travaillons avec vous dès la première étape : nous comprenons votre activité, nous choisissons un cas d'usage, nous construisons le prototype et nous vous accompagnons pour la mise en place et le support. Si vous savez déjà que vous voulez commencer par le service client sur WhatsApp, lisez Chatbot WhatsApp pour les entreprises : ce qui s'automatise et ce qui ne s'automatise pas.
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