Productivité IA

La productivité IA fait référence à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer l’efficacité de diverses tâches et divers processus dans tous les secteurs d’activité.

Cela peut inclure l’automatisation des tâches de routine, l’analyse rapide des données, l’optimisation des workflows et l’obtention d’informations soutenant la prise de décisions, tout cela grâce à l’intégration d’outils d’IA. Les nouvelles avancées technologiques telles que l’IA générative modifient le paysage de l’IA, de même que son rôle sur le lieu de travail, et elles favorisent des gains de productivité plus globaux.

Le potentiel de l’IA fait encore beaucoup parler de lui, car ce sont jusqu’à 300 millions d’emplois à temps plein qui pourraient être remplacés par ces nouvelles technologies, selon un rapport de Goldman Sachs.¹

Pour les individus et dans les organisations, les outils d’IA peuvent rationaliser les opérations, réduire les erreurs et libérer le temps des membres de l’équipe pour des activités plus stratégiques. Citons comme exemples de fonctionnalités basées sur l’IA son utilisation pour la gestion de projets, l’automatisation du service client, l’analyse de données et la création de contenu original. Generative Pretrained Transformer (GPT) est un chatbot basé sur l’IA construit autour de grands modèles de langage (LLM). Le machine learning (ML) est lui aussi utilisé dans un nombre croissant d’applications.

L’objectif de la productivité IA est d’améliorer les sorties et les résultats tout en minimisant les dépenses en ressources et en améliorant l’expérience utilisateur. Une étude menée par le National Bureau of Economic Research confirme ce constat : avec un accès à une assistance IA, comme GPT, la productivité des agents du support client a augmenté de 14 %^.2

L’introduction d’outils de productivité IA dans ce monde en constante évolution a changé la façon dont les entreprises sont gérées et la manière dont les gens réalisent leurs tâches quotidiennes. L’adoption de l’IA n’a pas simplement pour objectif d’accélérer les choses, mais aussi de travailler plus intelligemment et plus efficacement. Ce sont les outils de productivité IA qui font pratiquement tout le travail : des applications logicielles qui utilisent l’IA pour aider les particuliers et les entreprises à accomplir leurs tâches. Ces outils de productivité IA peuvent être basés sur le Web ou être disponibles sous forme d’applications. Ils utilisent le machine learning et le traitement automatique du langage naturel pour automatiser les citations, travailler à partir de modèles prédéfinis et écrire du code.

Ces types d’applications logicielles varient en termes d’utilisation et de complexité. Certaines sont des assistants intelligents capables de trier les e-mails en quelques clics. D’autres solutions utilisent des algorithmes et des indicateurs pour prédire le code à écrire ou pour donner des conseils sur la réalisation de certaines tâches. Voici quelques-uns des outils les plus utilisés dans les entreprises aujourd’hui :

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly est un assistant de rédaction cloud basé sur l’IA qui permet d’optimiser la grammaire, la ponctuation et l’orthographe, entre autres aspects de la rédaction. L’outil peut être utilisé par toute personne cherchant à améliorer la rédaction publicitaire, la rédaction de longs articles ou la rédaction en général.

Similaire à Grammarly, Notion est un outil de rédaction et de prise de notes qui a récemment lancé sa version basée sur l’IA. Notion AI est un ensemble d’outils alimentés par l’IA qui peuvent remplir automatiquement des résumés, répondre à des questions et traduire des mots dans plusieurs langues.

Créé par OpenAI, ChatGPT s’appuie sur l’architecture GPT-4 et a été entraîné sur de grandes quantités de données textuelles pour aider les utilisateurs à rédiger des dissertations et des essais, à répondre à des questions, à rédiger des critiques, et plus encore. La version premium de ChatGPT peut même générer des images et accepter des entrées vocales.

Claude est un autre assistant IA capable de résumer des réunions, de répondre à des questions et d’écrire du code. Il est optimisé par des LLM. Il s’agit d’une autre application de productivité populaire utilisée par les particuliers aujourd’hui pour les aider à rédiger des publications sur les réseaux sociaux, comme des messages LinkedIn ou des légendes Instagram.

Asana est un outil de gestion de projet qui permet aux organisations de gérer leurs tâches et qui peut s’intégrer à de nombreuses applications, telles que Microsoft Teams, Gmail, iOS et Outlook. Asana AI utilise l’IA pour automatiser les tâches et créer des résumés, permettant aux équipes de gagner du temps et d’économiser de l’argent.

Otter.ai est un outil de transcription qui résume les appels enregistrés et aide les utilisateurs à transcrire les conversations (Speech to Text) en temps réel.

watsonx Assistant est une solution d’IA conversationnelle qui permet aux employés des organisations de créer des agents et des chatbots IA. L’outil peut être intégré à de nombreuses applications et il est conçu pour les générateurs d’IA non techniques.

IBM watsonx Orchestrate est une solution d’IA générative et d’automatisation capable d’automatiser les tâches et de simplifier les processus complexes. L’outil propose des applications, des compétences et des assistants prédéfinis pour aider les membres des organisations à effectuer leurs tâches.

Midjourney est un outil de génération d’images basé sur l’IA qui crée des visuels à partir de prompts textuels. Il est utilisé par les artistes et les designers pour les aider à créer des œuvres uniques.

watsonx Code Assistant utilise l’IA générative pour générer un nouveau code net, et traduire le code d’un langage à l’autre ou restructurer un code existant. Grâce à cet outil, les développeurs et les opérateurs informatiques peuvent accélérer leurs efforts de modernisation des applications.

Microsoft Copilot est un outil alimenté par l’IA qui utilise des LLM et les données de l’organisation pour améliorer la productivité et la créativité des utilisateurs. Copilot peut suggérer de nouvelles idées et automatiser des tâches, telles que la rédaction et la synthèse d’e-mails.

Des outils de productivité IA qui révolutionnent l’approche de certaines tâches, des séances de brainstorming au support client. Ces glissements technologiques majeurs permettent aux équipes de trouver des idées et de résoudre les problèmes plus efficacement. En utilisant des algorithmes avancés, ces outils contribuent à réduire la perplexité souvent associée à des processus de prise de décision complexes, permettant d’obtenir des informations plus claires et de meilleurs résultats.

L’intégration de l’IA dans les workflows quotidiens peut considérablement augmenter la productivité, transformant la façon dont les individus et les membres de l’équipe collaborent. En voici les principaux avantages :

1. Gain de temps
2. Efficacité accrue 
3. Prise de décision améliorée 
4. Amélioration de la précision 
5. Meilleure personnalisation
6. Plus d’évolutivité

L’IA peut automatiser les tâches répétitives, libérant ainsi du temps aux employés et leur permettant de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques et de mener des séances de brainstorming plus créatives. Prenons un exemple de l’étude Forrester Consulting Total Economic Impact de 2023, qui a révélé une réduction de 30 % du temps de traitement des interactions par les agents de service client assistés par des chatbots créés par IBM watsonx Assistant.³ Selon l’étude, cette amélioration représente 2,4 millions de dollars sur une période de trois ans.

Les outils d’IA rationalisent les workflows, permettant aux équipes de gérer leurs projets et leurs tâches plus efficacement, et accélérant ainsi leur achèvement. Par ailleurs, l’efficacité accrue et la réduction des erreurs peuvent se traduire par des économies significatives au fil du temps, pour une allocation plus efficace des ressources. IBM watsonx Orchestrate permet par exemple d’améliorer l’efficacité, en particulier dans le domaine de l’approvisionnement. watsonx Orchestrate utilise plusieurs solutions pour l’approvisionnement, y compris Ask Procurement, la gestion des contrats, et Procure to Pay et Order Management.

L’IA analyse de grands jeux de données et fournit des informations qui permettent aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur des informations en temps réel. Cela peut également améliorer la communication entre les membres de l’équipe, en créant un environnement plus collaboratif qui encourage le partage d’idées et le travail d’équipe. La solution watsonx Orchestrate est également un exemple de solution qui améliore la prise de décision. Grâce aux capacités de watsonx Orchestrate, les équipes peuvent automatiser les tâches et simplifier les processus complexes, leur faisant gagner du temps et des ressources.

Les outils d’IA peuvent minimiser les erreurs humaines dans la saisie des données et la génération de contenu, et ils contribuent à garantir des résultats de meilleure qualité. La technologie peut réduire la quantité de révisions nécessaires et favoriser une gestion des tâches plus efficace. watsonx Code Assistant et l’organisation du responsable des technologies de l’information (DSI) d’IBM sont un excellent exemple des avantages d’une meilleure précision. Avec watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed, 60 % du contenu Ansible Playbook a été automatiquement généré par watsonx Code Assistant.

De nombreux outils d’IA sur le marché, y compris les outils d’IA générative, exploitent des technologies avancées pour s’adapter aux préférences individuelles, offrant des recommandations personnalisées qui améliorent l’expérience utilisateur. ChatGPT est un bon exemple d’utilisation de la personnalisation : il a récemment inclus cette fonctionnalité dans son outil, l’objectif étant d’éviter aux utilisateurs d’avoir à répéter des instructions courantes d’une tâche à une autre.⁴

Les solutions d’IA peuvent s’ajuster et évoluer avec une organisation, en s’adaptant à des workloads accrus tout en maintenant des niveaux de productivité élevés et en réduisant les tâches chronophages. Notion AI est un exemple d’outil hautement évolutif. La solution a connu une telle croissance de données qu’elle a étendu son infrastructure de base de données vers une architecture fragmentée plus complexe^.5 La solution « a maintenu un total de 480 fragments logiques tout en assurant des capacités évolutives de gestion et de récupération des données à long terme », indique Notion dans une publication sur son site web.

La productivité IA n’est pas sans défis. Mais il existe des solutions pour les gérer.

Par conséquent, les outils d’IA exigent souvent un accès à de grandes quantités de données, entraînant des préoccupations majeures par rapport à leur confidentialité. Les organisations doivent veiller à la protection des informations sensibles, ce qui peut compliquer la mise en œuvre de l’IA. La nécessité de se conformer aux réglementations, telles que le RGPD, ajoute un niveau de complexité supplémentaire.

Une solution possible est de créer un cadre éthique exposant des politiques et des normes de sécurité claires. Les organisations devraient uniquement utiliser les données nécessaires pour créer des outils d’IA et s’assurer qu’elles sont traitées et gérées en toute sécurité.

De nombreuses organisations ont du mal à intégrer les outils de productivité IA à leurs systèmes et workflows existants. Cela peut entraîner des perturbations et des inefficacités pendant la période de transition. Si l’intégration n’est pas fluide, l’organisation risque de ne pas pouvoir tirer pleinement parti des avantages potentiels de l’IA.

L’un des moyens d’atténuer les problèmes d’intégration consiste à établir des normes communes cohérentes dans toute l’organisation. Les organisations devraient également mettre en œuvre des cadres de gouvernance des données et utiliser des API pour connecter les données et gérer leur transformation.

Les systèmes d’IA peuvent perpétuer par inadvertance les biais présents dans les données d’entraînement, se traduisant par des résultats faussés et des pratiques inéquitables. Ce biais peut affecter les processus de prise de décision, en particulier dans des domaines tels que le recrutement et le service client. Les organisations doivent travailler activement à identifier et à atténuer ces biais afin de garantir une utilisation juste et équitable de l’IA.

Pour résoudre ce problème, il faudrait disposer de données suffisamment diversifiées qui représentent un large éventail de personnes de tous horizons. Les développeurs devraient passer les données en revue avec soin et limiter les entrées, car elles pourraient submerger le modèle et y introduire plus de biais.

Les employés peuvent se montrer réticents à adopter des outils d’IA : par crainte de perdre leur emploi ou parce qu’ils ne sont pas à l’aise avec les nouvelles technologies. Cette résistance culturelle est susceptible d’entraver la mise en œuvre réussie des solutions de productivité IA. Par conséquent, les organisations doivent investir dans des formations et des stratégies de gestion du changement afin d’encourager les employés à accepter les technologies d’IA et à s’impliquer dans leur bonne mise en œuvre.

Pour relever ce défi, les dirigeants des organisations devraient commencer par créer une culture où leurs employés seraient ouverts au changement et aux idées nouvelles. Les membres de la direction doivent communiquer sur ces changements aussi tôt et aussi souvent que possible, et écouter l’avis des employés dans leur espace de travail.

Les solutions d’IA façonnent la gestion des entreprises et vont continuer à le faire. Les avantages économiques de l’IA deviennent de plus en plus évidents et les dirigeants comprennent le potentiel de ces nouvelles avancées. Selon un rapport récent de l’IBM Institute for Business Value, les dirigeants utilisent une gamme d’outils transformateurs, notamment l’IA et les technologies d’automatisation, pour améliorer leurs workflows et obtenir des informations plus efficaces.⁶

Au cours des deux prochaines années, les dirigeants interrogés s’attendent à une augmentation significative de l’automatisation extrême, alimentée par l’IA et le machine learning. Ils s’attendent également à ce que ces avancées axées sur le travail numérique augmentent de 20 % au cours des deux prochaines années.

Service client : Les organisations peuvent utiliser des outils de productivité basés sur l’IA pour analyser les appels des clients et automatiser les réponses aux questions qui reviennent le plus souvent. Ces solutions d’IA peuvent augmenter la productivité du service client en fournissant une assistance 24/7 aux clients, et elles peuvent permettre de personnaliser l’expérience client en analysant leurs comportements et en adaptant les services.

Ressources humaines : Les outils d’IA générative sont utilisés dans tous les secteurs pour améliorer les capacités des entreprises dans les ressources humaines, comme les processus de recrutement et de gestion des performances. Les responsables RH peuvent utiliser l’IA pour mesurer l’engagement des employés en analysant les données d’enquête, et pour traiter les CV lorsqu’ils recherchent des candidats.

Génération de contenu : Les outils d’IA capables de créer du contenu écrit ou visuel peuvent être utiles aux organisations qui cherchent à maintenir la cohérence de la voix de leur marque. Les logiciels d’IA, s’ils reçoivent des prompts spécifiques et cohérents, devraient être en mesure de produire un contenu aligné dans toute l’organisation, quel que soit le service qui le crée.

Automatisation des tâches : L’un des principaux cas d’utilisation des outils de productivité basés sur l’IA est l’automatisation des tâches, dans tous les secteurs. Peu importe la nature ou les objectifs de l’entreprise, il y a sans doute des tâches banales sur lesquelles les employés passent beaucoup trop de temps. C’est ici que l’automatisation des tâches entre en jeu : les outils d’IA peuvent alléger la charge de travail des employés afin qu’ils puissent se consacrer à des tâches plus pertinentes.

Analyse des données et reporting : Les solutions d’IA peuvent améliorer l’analyse des données et le reporting en automatisant l’extraction de grands jeux de données, permettant aux développeurs de gagner un temps précieux et d’économiser des ressources. Elles peuvent identifier des tendances et des schémas qui pourraient ne pas être immédiatement visibles, fournissant des informations plus approfondies qui permettent de prendre des décisions plus éclairées. En outre, les solutions d’IA peuvent générer des rapports complets en temps réel : les parties prenantes peuvent ainsi accéder rapidement à des informations à jour. Cela permet non seulement d’augmenter la productivité, mais aussi d’améliorer la précision, de minimiser les coûts et de réduire les erreurs humaines dans l’interprétation des données.

Recherche : Les solutions d’IA peuvent rationaliser le processus de recherche en analysant rapidement de grandes quantités de littérature et de données, permettant aux chercheurs de se concentrer sur des tâches plus importantes. Elles peuvent les aider à identifier des études pertinentes et à en extraire les conclusions clés, réduisant ainsi considérablement le temps consacré aux recherches manuelles. Par ailleurs, les algorithmes d’IA peuvent générer des hypothèses et prédire des résultats sur la base de données existantes, favorisant une approche inclusive et innovante de la résolution des problèmes.

Gestion de projet : Les outils basés sur l’IA peuvent transformer la gestion de projet en automatisant les tâches de routine, notamment la planification, l’allocation des ressources et le suivi des progrès, pouvant se traduire par une plus grande efficacité au jour le jour, année après année. Ils peuvent analyser les données des projets pour identifier les risques et les goulots d’étranglement potentiels, favorisant une prise de décision proactive et garantissant le bon déroulement des projets. En élaborant des workflows fluides et en améliorant la visibilité, l’IA peut aider les chefs de projet à optimiser leurs performances et à atteindre les objectifs du projet plus efficacement.