En Quête d’IA, ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance

La nouvelle émission de BFM Business & Sopra Steria Next

En partenariat avec BFM Business, Sopra Steria Next a lancé une émission mensuelle : « En quête d’IA - Ces dirigeants qui déploient l’IA, en confiance. »​

Chaque mois, en 13 minutes, au micro de Frédéric SIMOTTEL, un représentant de Sopra Steria Next échangera avec un ou une porte-parole d’un grand groupe pour mieux comprendre l’impact de l’IA dans notre économie et sur des domaines d’activité en particulier. L'ambition est de décrypter les ingrédients business, technologiques et humains qui ont fait la réussite de projets IA.

[En quête d’IA – Episode 6] Une IA de confiance pour accompagner l'évolution du métier d'avocat

Pour le 6ème épisode d'En quête d'IA diffusée sur BFM Business le 16 novembre 2024, Jean-Godefroy DESMAZIERES, directeur général délégué, Cabinet d'avocat FIDAL, et Fabrice ASVAZADOURIAN, CEO Sopra Steria Next, se sont penchés sur l'utilisation de l'IA pour les cabinets d'avocats. Ils ont pu échanger sur différents points :

  • L'exploitation des datas
  • Le travail avec l'IA
  • La formation et l'acculturation
  • L'implémentation de l'IA Générative
  • L'impact et la valeur attendue des IA

L'IA promet déjà un gain de temps important pour agréger de la connaissance jusqu’ici éparse. Mais, pour cela, l'IA impose de redéfinir tout le mode de fonctionnement des métiers des avocats. 


Fabrice ASVAZADOURIAN, CEO Sopra Steria Next et Jean-Godefroy DESMAZIERES , DGD Fidal, ont donc débattu autours des questions suivantes :

  • Comment tirer profit des outils sans renoncer à l’inventivité qu’impose le métier ? 
  • Comment bien former les jeunes talents à des usages facilitants sans tomber dans la facilité ? 
  • Comment redéfinir un modèle de valeur désormais décorrélé du temps passé ? 

[Apparition du programme « En quête d’IA : Ces dirigeants qui déploient l’IA en confiance] 
Hors-série. Les dossiers de BFM Business. « En quête d'IA, ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance », avec Frédéric Simottel. 

[Frédéric Simottel] 
Bienvenue dans notre émission « En quête d'IA » en partenariat avec le cabinet Sopra Steria Next. On va vous parler de l'implémentation de l'IA, l'IA générative notamment. Cette IA de confiance au sein des entreprises. Alors nous allons nous intéresser cette semaine aux métiers des avocats avec nos deux invités. Fabrice Asvazadourian, bonjour ! 

[Fabrice Asvazadourian] 
Bonjour Frédéric ! 

[Frédéric Simottel] 
Directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next, plus de 4000 personnes. C'est une filiale évidemment de l’ESN Sopra Steria que nous connaissons bien. Et avec nous également Jean-Godefroy Desmazières, Bonjour. 

[Jean-Godefroy Desmazières] 
Bonjour Frédéric, 


[Frédéric Simottel] 
Jean-Godefroy, merci d'être avec nous. Directeur général délégué du cabinet d'avocats Fidal. Vous êtes spécialement en charge de la transformation digitale. Ça tombe bien, on va en parler. Je rappelle ce cabinet Fidal, 102 ans déjà d’ancienneté,  2000 avocats,  90 sites, 300 millions d'euros de chiffre d'affaires. C'est l'un de nos beaux cabinets d'avocats en France et je vais démarrer justement avec vous. Jean-Godefroy. Votre métier implique sans doute une certaine rigueur sur l'exploitation de la data, notamment comment vous travaillez justement avec votre outil, qui s'appelle Fidal IA c'est ça ? 

[Jean-Godefroy Desmazières] 
Oui on n’a pas fait preuve de beaucoup d’originalité.  Pour tout le monde c'est pareil ! Peut-être deux sujets. Il y a le sujet de la data en tant que tel dans le cabinet. En fait, nous avons l'âge que nous avons, donc 102 ans, donc on a beaucoup de données. Et puis ces dernières années, on a énormément de données digitales. Donc que nous stockons dans le cabinet. Cette donnée doit être organisée et surtout être sécurisée parce que c'est de la donnée qui peut être sensible. Nous avons un certain nombre de nos clients qui sont dans le monde de la défense, dans le monde de l'énergie, dans le monde de la santé. Donc c’est une donnée qui est très sensible et nous devons la sécuriser. Après, comment est-ce qu'on exploite cette donnée avec l'outil que nous sommes en train de construire ? Pour les professionnels du cabinet, c’est en appliquant une maxime qui est finalement assez simple. On devient ce que l'on mange. Et ce qui est vrai pour la biologie humaine est vrai également en matière d'intelligence artificielle. On veille à nourrir l'IA avec de la donnée qui est de bonne qualité et donc en triant finalement au sein de cette donnée-là, ce qui constitue des documents qui sont des documents pertinents qu'on va donner à l'IA, et en évitant de nourrir l'IA avec des documents qui sont des copies, qui sont des documents qui ne sont pas finalisés et qui pourraient amener à des résultats de moins bonne qualité. 

[Frédéric Simottel] 
Et là on est dans l'un des piliers pour qu'une intelligence artificielle fonctionne dans l'entreprise, c'est la qualité des data. Hein Fabrice ? 

[Fabrice Asvazadourian] 
Tout à fait. Je pense que c'est très bien dit par Jean-Godefroy, « Pas de data, pas d'IA » ou en tout cas « Mauvaise data, pas d’IA », c'est sûr. Je rappelle une statistique intéressante. On a qu'un algorithme sur sept qui continue à avoir le même niveau de performance quand il passe en mode déploiement, parce que, entre autres, on n'arrive pas à avoir une qualité de data suffisante quand on est en mode industriel. Donc là, les enjeux data, moi j'en vois trois. Le premier c'est quel data ? Et je trouve qu'aujourd'hui qu’il y a un vrai enjeu pour beaucoup d’entreprises, surtout les entreprises qui ont peu de data. Il y a les grandes banques, elles ont beaucoup de données, mais beaucoup d'industries sont en droit de demander « Où puis-je trouver de la data ? » Ça, c'est un premier sujet. Maintenant, il y a plein de sources de data auxquelles on ne pensait pas. Je vais donner un exemple. Sont-elles toutes de qualité ? Par exemple dans un cabinet d'avocats, il n'y avait pas de perdition j’imagine ? Chaque donnée compte. Enfin c’est ce que vient de dire Jean-Godefroy. Deuxièmement, il y a le sujet de la qualité de la data. Et la bonne nouvelle, c'est qu'il y a des solutions d'IA pour aller vérifier la qualité de la data et aider à justement continuer à s'améliorer sur ce sujet de la qualité data. Et puis il y a le troisième sujet qui est, on va dire un peu ancien, mais qui est à remettre au goût du jour avec les enjeux propres à l'IA. C'est toute la gouvernance qu'une entreprise doit mettre en place pour faire ce que les gens voient. C'est trier, sélectionner, s'assurer d'avoir des data owners, etc. Qui sont ceux qui doivent s'assurer que la data reste de qualité. 

[Frédéric Simottel] 
Alors justement, comment on travaille autour de tout ça ? Jean-Godefroy, au sein du cabinet FIDAL, j'ai dit ces avocats : il y a des gens plus seniors et aussi des jeunes juristes qui arrivent et qui ont des comportements différents vis à vis de l'IA. Et puis, une de vos priorités est vraiment l'apprentissage autour de tout ça ? 

[Jean-Godefroy Desmazières] 
Oui, c'est l'expérimentation et l'apprentissage.  On est sur un outil finalement qui va changer le quotidien de nos professionnels en général et de façon différente selon les types de professionnels.  Un avocat qui est plus senior, qui est associé dans le cabinet ,va pouvoir utiliser cet outil là  mais ne va pas forcément lui faire confiance directement.  Quand on utilise l'IA pour faire de la production de contenu.  Finalement, on va avoir un niveau d’efficacité qui peut être un peu moindre que lorsqu'on va travailler sur des documents préexistants. On a également des jeunes professionnels qu'on doit former depuis des années, depuis des dizaines d'années. En réalité, on est formé de la même façon. C’est-à-dire qu'on leur a posé une question. Ils allaient chercher des éléments de réponse, ils allaient se perdre, ils allaient finalement pouvoir inventer des solutions. Ils arrivaient avec une réponse que l'on allait peaufiner au service de notre client. Là, aujourd'hui, on a un système qui est un peu différent. C'est à dire que quand on pose la question à un des jeunes professionnels qui travaillent avec nous, il va pouvoir poser cette question à l'outil et avoir une réponse immédiatement. Et ayant cette réponse, plutôt que de chercher une réponse qu'il ne connaît pas encore, il va essayer de valider la réponse qu'on lui a donnée. Et ça, c'est un élément qui est absolument central, c'est que le professionnel ne va plus s'égarer, c’est à dire qu'il ne va plus avoir cette possibilité d'inventer et de créer finalement ce qui est le droit de demain. L’IA travaille sur des documents qui existent déjà, sur des données qui existent déjà. Donc, l'IA regarde dans le rétroviseur. Ce qui nous intéresse pour nos clients, c'est également d'inventer le droit de demain, de faire évoluer la jurisprudence, de donner des conseils qui sont des conseils d'une qualité différente parce qu'ils sortent des sentiers battus. Et pour ça, on a besoin d'ingéniosité, on a besoin d'inventivité. Donc on va devoir à la fois former nos professionnels sur l'IA, former nos plus jeunes aussi à développer leur esprit critique malgré l'IA. 

[Frédéric Simottel] 
Oui que ce soit une facilité d'un côté, mais pas tomber dans la facilité.  

[Jean-Godefroy Desmazières] 
Exactement.  

[Frédéric Simottel] 
Ce côté est important. Et dans l'apprentissage des outils, il y a une initiative intéressante dont on a parlé avec Jean-Godefroy justement lorsqu'on a préparé cette émission, c'est une bibliothèque de prompts, Fabrice ? 

[Fabrice Asvazadourian] 
Oui, c'est… Alors, c'est une très bonne pratique que nous, on recommande parce que moi, je le vois chez mes clients, et je le vois chez mes consultants. Au départ, tout le monde exige d'avoir son FIDAL IA ou son  « X-GPT ». Et puis on le déploie, on le pose, on l'installe et tout ça, et puis on regarde. Et alors il y a ceux qui l'utilisent tous les jours, voilà. Parce que naturellement, ils ont envie, ils sont débrouillards. Il y a un ventre mou assez important qui l’utilise peu, sporadiquement, sur des choses très précises. Et puis il y a ceux qui refusent, ou qui n'ont pas pris le pli, qui ne considèrent pas que ça fait partie de leur vie. Les prompts, c'est une façon non pas de dire « il y a un outil utilisez-le » , ce sont des usages précis et voici comment y rentrer. Et après vous pouvez, vous, re-prompter en affinant, en précisant. Et donc nous, on recommande très fortement à nos clients, pour ancrer dans les pratiques quotidiennes de leurs collaborateurs, d'avoir des bibliothèques de prompts et après de laisser la créativité des communautés en interne enrichir et compléter. Ces prompts, il faut béquiller à l’entrée. Pour la grande majorité des collaborateurs, il faut béquiller.  

[Frédéric Simottel] 
Je trouvais cette initiative intéressante justement, ce qu'on se demande souvent, c'est la porte d'entrée. Bon, une fois qu'on a posé une question, on a la réponse, mais est-ce qu'on l’a posée vraiment dans le bon sens ? Et je trouvais que cette bibliothèque de prompts était une initiative dont on pouvait souligner en tout cas la force, chez vous, au sein du cabinet FIDAL. Tous ces usages, aussi, transforment le métier, le modèle économique de votre cabinet, mais de la profession d'avocat aussi, d'une façon générale, Jean-Godefroy Desmazières ? 

[Jean-Godefroy Desmazières] 
Oui, tout à fait. En fait, cette approche faite par l'IA permet d'aller beaucoup plus vite pour agréger de la connaissance qui était éparse. Donc ça nous amène à deux choses. Ça nous amène à nous interroger sur effectivement notre modèle économique. Je vais revenir sur ce point-là. Ça nous amène également à nous poser la question de ce qu'est au fond le métier d'avocat d'affaires. Parce que finalement, la valeur ajoutée d'un avocat lorsqu'elle consiste à agréger des connaissances éparses, finalement, elle n'est pas très élevée. Et comme elle n'est pas très élevée, on va avoir du mal à la valoriser auprès de nos clients. Jusqu'à présent, et ça fait depuis des années que c'est comme ça dans la plupart des cabinets, notre profession, notre chiffre d'affaires, c'est des additions et des multiplications de temps, qu'on multiplie par des taux horaire et finalement on arrive à une valeur.  Mais il n'y a quasiment plus que dans ces métiers là que la valeur d’un service est liée au temps qu'on a mis pour le rendre.  Si vous regardez un téléphone portable, on se pose pas la question de savoir combien de temps a été mis pour construire le téléphone portable. On va regarder quelle est son utilité,  quelle est son efficacité, son niveau d'innovation.  Là, on est exactement au cœur du sujet en utilisant des outils qui nous font gagner du temps. Finalement, on passe moins de temps sur les questions de nos clients et s'il y a moins d'inventivité, cette multiplication de moins de temps par un taux amène à moins de chiffre d'affaires. Donc la question est forte. Soit on a beaucoup plus de clients et on s'en sort. Mais, si la modernisation de nos métiers se traduit par une baisse du chiffre d'affaires, on est à côté du sujet. Donc on souhaite à la fois avoir un service client de grande qualité, le plus innovant et le plus moderne possible, et en même temps on souhaite se focaliser sur la valeur la plus fine qui est apportée à nos clients. Et cette valeur est servie par l'IA, mais elle ne se résume pas à l'IA, donc c'est un outil au service de nos professionnels. 

[Frédéric Simottel] 
Et donc aujourd'hui, vous revoyez votre modèle par rapport à l'usage de cette IA ?  

[Jean-Godefroy Desmazières] 
Aujourd'hui, on travaille avec nos clients sur la valeur qui est apportée indépendamment du temps qui a été mis pour rendre le service qui est donné. Et vous avez déjà des clients qui vous interpellent un peu, en vous disant « tiens, déjà l'IA générative par rapport à ce que j'ai pu faire, moi en tant que client » et qui reviennent vers vous en disant « voilà, il y a des choses plus faciles à faire » ?  Alors ça dépend en réalité de ce que le client ou nos clients souhaitent. On a 69 000 clients, donc on a de nombreux points de vue, c'est quand même un nombre important. Pour un certain nombre d'entre eux, ils viennent voir un cabinet d'avocats pour avoir un service parfait. L'IA aujourd'hui nous aide mais ne rend pas un service parfait. Donc, lorsque on produit, on fait un contenu, un document, un acte avec des outils qui sont des outils digitaux, que ce soient des contrats tech, que ce soit de l'IA avec Fidal IA, que ce soit avec d'autres outils. En réalité, on doit toujours retravailler l'ensemble pour s'assurer que ce soit le plus parfait possible, c'est à dire en accord avec les règles, les règles applicables au droit, la jurisprudence, etc. Mais surtout très adapté à notre client. Donc évidemment, nos clients vont nous dire vous allez gagner du temps sur certaines tâches à faible valeur ajoutée. C'est à nous de démontrer que la valeur à  100% est quelque chose qui compte pour nous.  

[Frédéric Simottel] 
Et là, on vient au thème de notre émission l'IA de confiance. Et on le voit, chaque entreprise devient un acteur de confiance pour ses collaborateurs et ses clients, c’est ce que vient de dire Jean-Godefroy Desmazières.  

[Fabrice Asvazadourian] 
Oui, l'IA sera de confiance ou ne sera pas. Donc ça c'est un enjeu critique. A la fois, Le sujet n'est pas nouveau parce que de tous temps, une entreprise sait que si elle n'a pas la confiance de ses collaborateurs, de ses clients, elle aura du mal à survivre. Donc... Mais là, l'enjeu, il est un peu démultiplié puisque…  Oui là on a un outil qui réfléchit un peu à notre place parfois…  Donc on doit recranter. Alors, il y aura l’étage obligatoire et l’IA Act va créer : Les sept dimensions de l'IA de confiance auxquelles tout le monde va devoir faire face. Elles sont de bon sens. Je ne sais pas si je suis capable de les citer toutes les sept de mémoire, mais elles sont de bon sens. Elles vont devenir des obligations. Donc on devra démontrer que l'on a effectivement mis en place dans son organisation la capacité de gérer une IA de confiance. Et puis après, je pense qu'il y a un deuxième étage sur lequel on ira au-delà de ça pour se dire comment on fait vraiment de l'IA de confiance dans ces processus métiers critiques. Nous, on participe à un consortium « Confiance.AI » aux côtés de sept grands autres partenaires sur lequel on réfléchit : Comment est-ce qu'on est capables demain de traiter des processus critiques métiers avec de l'IA de confiance et en confiance par rapport à un environnement, des données sensibles, etc, etc. 

[Frédéric Simottel] 
Et bien merci à tous les deux d'être venus nous parler de tout ça, de cette IA de confiance. Fabrice Asvazadourian, directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next et Jean-Godefroy Desmazières, Directeur général délégué du cabinet d'avocats FIDAL, et puis en charge de cette transformation digitale, de cette transformation de l'IA. Merci à tous les deux de nous avoir apporté vos témoignages. On se retrouve très bientôt pour un nouvel épisode de notre série « En quête d'IA » 

[Voix off] [Encart « Hors-série. Les dossier BFM Business] Hors-série. Les dossiers BFM Business.      

[En quête d’IA – Episode 5] IA générative, directions commerciales et relation client

Pour ce 5ème épisode d’En quête d’IA, nous nous tournons avec Pierre Etienne Bardin, Chief Data Officer de La Poste Groupe, et Fabrice Asvazadourian, notre CEO, sur le cas du groupe La Poste, novateur en la matière. 

Au micro de Frédéric Simottel, ils reviennent sur : 

  • "LaPoste GPT", l'IA générative développée par le groupe La Poste pour améliorer la capacité de ses équipes à répondre efficacement aux demandes de l’ensemble de leurs clients 
  • La manière de prioriser les cas d'usages, pour enfin passer l'IA générative à l'échelle 
  • L'importance première de l'acculturation et de la formation, car comme ils le rappellent, « on ne sera pas remplacé par l’IA mais par ceux qui l’utilisent 

Hors série Les dossiers BFM Business enquête, dia, ces dirigeants qui déploient l'i a en confiance avec Frédéric Simotet.

Bienvenue dans notre émission quête dia. C'est le dirigeant qui déploie l'i a en confiance en partenariat avec Sopra Steria Next où l'on va parler de l'implémentation de l'i a générative et puis de l'i a de confiance au sein des entreprises. Alors vous savez, on on s'intéresse si vous Regardez les replay, on s'intéresse, on s'intéresse à l'industrie, à la Banque, aux assurances. Et puis là on va s'intéresser à des directions commerciales, des services clients au sein du groupe la poste avec notre invité Pierre Étienne Bardin. Bonjour.

Bonjour, merci d'être avec nous, Chief Data Officer au sein du groupe la poste alors plus de 15 milliards d'objets distribués par an dans le monde, 34 milliards d'euros en 2023 de de chiffre d'affaires, 230000 collaborateurs, 500 experts, vraiment de la data et de l'i A et un groupe vraiment très innovant dans dans le domaine à la fois du numérique et de l'i a on va, on va en parler avec vous et puis avec nous. Fabrice asva zadourian, Bonjour, Bonjour Frédéric Fabrice, merci d'être avec nous. Directeur général du cabinet de Conseil Sopra Steria Next, c'est plus de 4000 consultants évidemment et puis filiale ESN de Sopra Steria bien connus.

Pierre Étienne, on va démarrer avec vous alors les idées de cas d'usage j'imagine dans le groupe la poste ça ne manque pas, vous devez en gérer et vous voir arriver tous les jours sur votre sur votre bureau, surtout avec Clia Générative, il a fallu prioriser et vous vous êtes dit tiens, il y a peut être un domaine où on peut se se lancer. Enfin il y a plusieurs mais celui-là on va peut être voir tout de suite des des des cas d'applications, c'est au niveau des directions commerciales du service client. Alors tout à fait, on remonte un petit peu, on remonte un petit peu en arrière.

On a un peu été tous victimes de cette de cette vague chat GPTIA générative et quand je dis tous victimes, c'est entre guillemets parce que c'est pas, c'est pas si dramatique que ça. Et et tous les métiers se sont intéressés à à cette transformation, à ces, à ces, à ces ces innovations. Les équipes IT se s'y sont intéressées aussi, notamment pour comprendre et pour savoir comment utiliser ces ces nouvelles technologies et et donc on a fait le choix de de.

De filtrer les cas d'usage et de prendre ceux qui étaient avec le plus gros impact. On aurait pu prendre les plus faciles, les plus simples, non ? On a, on a souhaité prendre ceux avec de l'impact pour démontrer que l'i a générative pour s'assurer aussi pour se rassurer que l'i a générative était vraiment quelque chose qui était 111 fait majeur par rapport aux aux IA traditionnelles, on a développé un une solution en interne, on c'est un un point de contact unique, un point d'entrée unique à base d'un d'un LLM.

Et cette solution, on a souhaité ne pas utiliser chat GPT et donc faire appel à nos experts pour construire cette solution, cette solution interne et pour répondre à à à nos besoins en s'appuyant sur nos données. C'est la la poste GPT, c'est son, c'est son nom, c'est son nom. La Poste GPT ça, ça signifie l'utilisation de de de technologies génératives sur nos bases de connaissances sur les données postales. C'est ça qui était important pour nous et c'est une aide et c'est un assistant.

Et effectivement, quand on a choisi ce cas d'usage, on a, on a favorisé celui avec avec de l'impact et donc les équipes commerciales et les équipes relation client pour faciliter les réponses et et et accélérer les réponses qu'on fait aux clients, que ce soit les clients grands comptes, les clients professionnels ou les clients particuliers, c'était ça qui était qui était important pour nous.

On rentre maintenant dans une phase d'industrialisation. Ouais, ça fait un an qu'on qu'on a, qu'on a expérimenté et qu'on a testé les différentes solutions qu'on a fait un choix des de sur certains algorithmes.

On a aussi beaucoup travaillé sur les technologies drag, donc les technologies qui permettent de comprendre nos bases de connaissances et de les structurer de telle manière que elles n'hallucinent pas et elles répondent correctement aux besoins. Parce que ça c'était c'était très concrètement, voilà 111 exemple très concret de de ce de cette. Alors concrètement qu'est ce que ça veut dire pour ces utilisateurs ? C'est vous avez aujourd'hui des bases de connaissances qui sont très complexes, des centaines de produits et donc un utilisateur se connecte sur la poste GPT.

Il a une réponse à faire à à un client, soit une réponse commerciale, soit en une une réponse de type de type relation client et donc il va se connecter. Il va discuter avec la poste GPT en langage naturel et il va poser ses questions sur tel produit. Tel client est intéressé par telle fonctionnalité et ce que va faire le la poste GPT. Ça va se connecter à l'intégralité de ces fiches, de ces fiches produits et en faire une synthèse, de restituer l'information toujours en langage naturel.

Mais en mettant en lien et ça c'était important pour pour gagner en crédibilité sur sur la solution en mettant en lien toutes les fiches produits qui ont été utilisées pour produire cette en sourçant un peu toutes les informations sans cet on pouvait reprocher au chat GPT parfois c'est de nous donner, c'est de nous donner une réponse et on savait pas d'où ça venait. Là pour pour rassurer les utilisateurs, on dit voilà c'est une synthèse de de toutes les fiches produits par rapport à cette demande client. Mais voilà les fiches qui sont qui qui correspondent à cette à cette réponse.

Évidemment ces fiches on peut-on peut y accéder, c'est des liens hypertextes, et donc on peut après accéder à la base de données qui est, qui est la source du du LLM. Donc là on a, on s'appuie, voilà sur nos, sur nos, sur nos experts internes, et c'est c'est c'est comme ça qu'on peut qu'on peut accélérer. Fabrice, c'est important, on le voit d'avoir de de démarrer par un pour un point bien entendu, mais d'avoir un peu l'application flagship quoi, celle qui va être le porte drapons en disant Regardez, ça marche là, maintenant on va, on va aller voir les autres directions. Tout à fait. Je pense que on s'était commis avec un un point de vue en début d'année sur le sur.

Comment prendre ? L'i a générative, on avait dit 2024A Culturé a culturé a culturé hein, donc on avait et on a vu cette époque d'époque à droite à gauche. Voilà et avec le côté positif d'époque, c'est que ça a permis de de toucher un peu plus du doigt et de concrétiser. Puis le côté des fois déceptif du pot qui qui est que in fine on passe pas facilement du in vitro au in vivo hein. Voilà et donc on leur a dit en 2025, ça sera le moment des flagship. Choisissez des grands domaines sur lequel vous regarderez pas le sujet par petit morceau, mais de bout en bout.

Hein ? Parce que c'est comme ça qu'on calcule un vrai business case hein ? C'est comme ça que parce que on peut faire des héros. Oui surtout hein, qui à la fois avec Excel sait faire beaucoup de choses, mais mais ça ne génère pas de gains qu'on voit après dans dans les dans les comptes de résultats. Et donc là on voit bien. On voit que dans le monde de l'industrie, c'est plutôt sur la supply chain que sont les Black chips aujourd'hui, si en tant qu'on doit aller voir, mais c'est plutôt sur l'optimisation de la supply chain. On en avait parlé à la précédente émission hein, dans le monde des services.

C'est beaucoup autour des assistants qui font des gains de productivité pour des collaborateurs hein, donc ça c'est aussi ça, c'est je pense aussi intéressant, c'est un peu l'exemple de de la poste hein, Voilà ça ça me parait etre des 2 moments, 2 grands sujets qu'on voit en ce moment s'industrialiser et alors derrière Pierre Étienne il faut-il faut embarquer tout le monde dans ces projets, donc comment on fait ? Parce que justement il y a le le ******** va me remplacer, et cetera. Alors aujourd'hui on dit non, concentrez-vous vraiment sur, c'est plutot ceux qui vont utiliser l'i a.

Ils vont vous remplacer donc allez y concentrez-vous. Alors comment vous avez fait justement pour embarquer tout le monde ? Et puis justement pour ensuite porter l'i a vers d'autres d'autres métiers. Alors ça à la poste ça fait 10 ans qu'on travaille sur sur sur l'i a et et on a on a cette approche qui est de dire on est, on est tous acteurs et on est tous concernés par cette par cette transformation. On a 75000 personnes qui sont certifiées à l'i a au sein du groupe, donc c'est quelque chose qui a été pris très rapidement au sérieux et c'est vrai que depuis un an.

On a un un une explosion des demandes de d'acculturation et de formation pour pouvoir comprendre ce que ce que ce que signifie cette IA générative et comment comment moi je l'utilise et est ce que j'ai un risque dans sur sur mon métier et donc 2000 formations qu'ont été qu'ont été lancées en en en un an c'est c'est c'est assez, c'est assez important, on on a beaucoup.

On a beaucoup travaillé sur de l'acculturation. Là on passe maintenant dans des formations un peu plus sérieuses, des techniques de pronting, des hackathons sur sur certains, sur certains cas métiers. Et ce qu'on a voulu expliquer lors de ces formations, c'est rassurer pour dire que les métiers de la poste sont très complexes et très diversifiés. On, on n'est pas sur des métiers qui vont disparaître, on est plutôt sur des activités.

Par à l'intérieur de ces métiers qui vont être automatisés, qui vont être simplifiés. Et c'est ça en fait qu'on a qu'on a voulu diffuser comme comme message. Et l'autre message qu'on a voulu aussi passer, c'est qu'il y a. Il y a beaucoup d'opportunités derrière cette IA générative, une opportunité pour pouvoir accéder plus facilement à l'information et donc on avec l'exemple que j'ai donné, c'est aujourd'hui un peu c'était compliqué d'accéder à des bases de connaissances, ça me prenait beaucoup de temps et des fois je trouvais pas fallait que je fasse appel à un expert.

Bah maintenant je me sens augmenté parce que c'est moi même qui peut accéder rapidement à l'information. Donc on a cette opportunité là, une 2e opportunité, c'est les métiers qui étaient qui regardaient un petit peu de loin. L'i a en disant C'est pas pour moi en fait ceux-là ils ont été rattrapés par la patrouille et quelque part maintenant on a pu lancer des programmes d'accélération de transformation de ces métiers. Et la 3e opportunité c'est de se dire on est tous.

On est tous en capacité de créer du contenu. On a tous cette possibilité de manière assez simple de créer du document, de créer du code informatique, de créer des images, de créer des vidéos. Je dis pas qu'on devient tous artistes, mais quelque part on a tous cette capacité à à à être augmenté par rapport à cette IA générative. Donc ces 3 opportunités qu'on essaie de pousser, c'est ça les messages qu'on passe.

Et évidemment on sera pas remplacé par l'i a, mais par ceux qui savent l'utiliser. Et soyez hardis, c'est ce que dit une une étude de de Sopra Steria Next Hein d'ailleurs. Et justement, c'est augmenter le collaborateur, montrer que c'est une innovation de rupture, mais innovation aussi quelque part incrémentale. Hein fabrice ?

Tout à fait. Je pense que le quand on regarde comment est ce qu'on arrive à convaincre des collaborateurs à utiliser l'i a d'abord un il faut effectivement faire ce que vous avez fait à la poste, c'est c'est former, former, parce que y a rien de pire que de pas connaître pour résister hein. Donc ça c'est la première base. Nous on voit beaucoup de de nos clients qui utilisent, qui accompagnent le déploiement de l'i a par des formations sur.


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Sur le l'empathie, sur les postures, parce que finalement le temps qui va être gagné sur les tâches automatisables, il faut le redéployer pour créer plus de Lions, plus de plus de de chaleur humaine si on peut dire hein et et et comme on on sort plutôt d'une période assez longue où on a plutôt été drivé par la compliance, voilà la conformité et autres les les les les les qualités les plus les plus softs de la relation sont sont à à réaffirmer hein ? Et donc on voit des clients qui accompagnent hein, pour montrer la valeur ajoutée pleine de l'humain quand il est augmenté.

Par ces solutions solutions de, de, de, d'i a et alors sur sur sur ces ces programmes là en en quête d'i a on s'intéresse aussi à l'i a confiance. Et alors justement là ça vous a permis aussi de Ben voilà de parler éthique, de dire voilà cette IA elle est là pour accompagner, on l'a dit mais c'est c'est quoi votre définition de l'i a de confiance au sein du groupe la poste ? Alors pour nous c'est en fait c'est 3 dates, on a 2016, 2022, 2024, 2016, C'est 2 ans avant le RGPD et c'est une la création d'une charte data qui.

On reprend les valeurs du groupe et pour s'assurer que on a une démarche d'utilisation de la de la donnée qui est éthique. 2002 1022 c'est 2 ans avant le RIA et c'est une même démarche mais sur l'i a un et 1IA de confiance. 2024 c'est la fusion de ces 2 chartes pour avoir une charte data IA qui est qui explique auprès des collaborateurs mais aussi également auprès de nos partenaires la manière dont on utilise l'intelligence artificielle. C'est un ensemble de principes.

C'est une équipe d'experts qui a défini. C'est une équipe transverse hein qui a regroupé toutes les toutes les tous les métiers de de du groupe Hein, que ce soit de la Banque, de l'assurance, de la logistique, les fonctions support. C'est une gouvernance qui permet de contrôler et de vérifier la la bonne application de ces principes. Une gouvernance qui a fait appel. Donc que je co que je copréside avec avec la la directrice, la directrice RSE du du groupe Hein Stéphanie Dupuy Lyon qui regroupe des DPO.

Donc les personnes en charge de la conformité, les experts data, des des experts en juridique et des experts externes qui nous apportent un regard justement, une prise de une prise de hauteur par rapport à ce qui se fait dans d'autres, dans d'autres groupes, pour pour aussi nous aider à aller à aller encore plus vite et encore plus loin. Et c'est également tout. Tout ce dispositif, c'est des dispositifs de contrôle qui vont faire une revue des projets.

D'utilisation de l'intelligence artificielle pour vérifier qui qui répondent à ces principes et qui répondent aux exigences de de conformité. Mais c'est également de l'acculturation et de la formation et une grille d'analyse. Bah qui qui vérifie les risques liés à l'i a puisque c'est ça le l'essentiel de du RIA. Voilà et donc ce besoin d'être un acteur de confiance hein ? Pour pour l'entreprise, juste un mot là-dessus.

Oui, nous on est, on est, c'est c'est un sujet majeur hein, et je pense que l'Europe est en avance sur ce sujet-là. Il faut parce qu'on dit souvent qu'on n'est pas en avance, mais sur ce sujet-là on est, on est très en avance hein, et il faut qu'on continue à stimuler le monde pour garder un environnement dit a de confiance. Eh bien merci à à tous les 2. Pierre Étienne Bardin, chef d'État Officer du groupe la poste Fabrice azazadourian, directeur général du cabinet de Conseil Sopra Steria Next à très bientôt pour une nouvelle émission, enquête d'i a hors série Les dossiers BFM Business.

[En Quête d’IA – Episode 4] Secteur du luxe : ces trois grandes applications de l’IA que vous devriez privilégier

Le groupe LVMH est déjà passé à l’échelle, et comme souvent, avec un temps d’avance sur ses concurrents. L’IA y est utilisée dans 3 domaines clés fondateurs de la valeur d’une grande maison 

  • La créativité 
  • L’excellence de la relation client 
  • La durabilité et l’efficacité des chaines de production 

Découvrez quelques-uns des cas d’usages désormais parfaitement intégrés dans la stratégie de du géant du luxe, avec Franck Le MOAL, DSI du Groupe LVMH.

[Apparition du nom de l’émission – « En quête d’IA : ces dirigeants qui déploient l’IA, en confiance. » - Voix off]
Hors série. Les dossiers BFM Business.
« En quête d'IA : ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance » avec Frédéric Simottel.
[Frédéric Simottel]
Bonjour et bienvenue dans ce hors série en quête d'IA, ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance. Et on va parler de l'IA et du luxe aujourd'hui. Mais vous pouvez déjà retrouver en replay nos trois rendez-vous avec Michelin, le Crédit Agricole et CNP Assurances. Là, on aborde un peu tous ces secteurs avec notre partenaire Sopra Steria Next. Cette semaine, place au luxe, on va passer… plein de choses à voir ! L'amélioration dans les magasins, dans la supply chain… on va voir tout ça avec nos deux invités.
Franck Le Moal, Bonjour Franck
[Franck Le Moal] 
Bonjour
[Frédéric Simottel] 
Merci d’être avec nous, Directeur IT et technologies de LVMH.
Et Fabrice Asvazadourian, bonjour !
[Fabrice Asvazadourian] 
Bonjour Frédéric
[Frédéric Simottel]
Directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next.
[Apparition d’un bandeau « L’Intelligence artificielle au service du luxe »]
[Frédéric Simottel]
Alors Franck, je vais commencer avec vous. Donc l’IA apparaît dans de nombreux domaines chez LVMH. C'est vrai que la liste, on a un temps imparti, mais elle est assez longue. Vous avez formé un très grand nombre de collaborateurs et puis moi, lorsqu'on a préparé cette émission, vous avez dit « Tiens, il y a un cas d'usage intéressant, c'est dans les ateliers de créateurs. »
[Franck Le Moal]
Oui, effectivement. Alors déjà, vous avez raison, on a formé beaucoup de collaborateurs dans le groupe LVMH, puisqu'on a à peu près collaborateurs formés à l’AI et au GenAI. Et on continue, voilà, avec une approche qui est de plus en plus segmentée par métier, par géographie, parce que maintenant, ce qui est important, c'est de faire rentrer l’AI et le GenAI dans les métiers pour que ça apporte encore plus de valeur. Et effectivement, on rentre doucement, on a fini le mode du poc, on rentre dans les ateliers, mais quand on dit les ateliers, ce sont les ateliers de création et de designers pour augmenter et supporter, parce qu'on a une vision qui est quand même extrêmement importante dans le luxe et chez LVMH, c'est qu'on ne veut pas que l’AI et le GenAI viennent remplacer nos créateurs et nos designers, c'est là pour aider, pour supporter. Mais derrière le processus de création de nos produits, de nos magasins, de nos vitrines, il restera toujours des hommes et des femmes avec la passion et l'esthétisme de leurs créations. Effectivement, le GenAI va venir les augmenter. On a quelques exemples…
[Frédéric Simottel]
Oui très concrètement, on va faire un prompt en disant « Voilà, j’ai besoin de ce genre de choses » et puis le Créateur va travailler à partir de ces images ?
[Franck Le Moal]
Oui alors par exemple dans la maison de Louis Vuitton, on a mis en place un petit outil qui s'appelle l’ « AI Atelier », qui va permettre effectivement aux assistants de style, aux assistants designers d'avoir un peu un mur d'inspiration. Des formes, des couleurs, voilà qui vont éventuellement les aider dans leurs processus de recherche. Déclencher un peu d'inspiration. On a la même chose dans les magasins. Vous savez qu'on fait des très beaux magasins, très luxueux. Donc par exemple dans la maison Christian Dior Couture ou chez Fendi, pareil, on a mis en place un outil qui va être utilisé par les créateurs de vitrines, les créateurs de marchandising, qui vont s'inspirer des formes, des couleurs, des atmosphères. Et donc ça, ça, ça va concourir à nourrir ce processus de création sans le remplacer.
[Frédéric Simottel]
Fabrice, c'est ce que l'on dit toujours, ce n'est pas l'IA qui doit nous remplacer, c'est celui qui utilisera l'IA qui risque de nous remplacer. On en a un exemple très concret. Ça ne va pas tuer la créativité, l'IA, au contraire ?
[Fabrice Asvazadourian]
Pas du tout. D'abord, l'IA générative, elle n'est pas, elle ne crée pas. C'est de la statistique très poussée qui vous permet de gagner beaucoup de temps dans des tâches d'inspiration. Mais la création, le processus humain de création de l'IA générative, en est incapable donc ce n'est pas demain que l'on remplacera les créateurs, les vrais créateurs. En revanche, l'IA générative peut d'ores et déjà les aider beaucoup. Et ça, c'est toujours finalement garder focalisé la partie la plus forte valeur ajoutée de l'humain. Et dans ce cas des créateurs, et l'alléger ou la démultiplier, l'augmenter comme on dit, grâce à l'IA. Et voilà, voilà l'enjeu.
[Frédéric Simottel]
Moi j'aime bien l'idée de déclencheur parce que parfois c'est ça, on est tous, on veut écrire un post, un article, on cherche l’inspiration, on se dit tiens, j'ai des idées, je n'arrive pas à trouver le début. On fait son petit prompt qui nous fait deux ou trois débuts. On dit ah oui, tiens, je m'appuie sur celui-là. Et puis là on déroule tout ça. Frank, l'IA donc on la retrouve dans les boutiques. Vous l’avez dit, dans cette partie création mais aussi sur, j'imagine, tout ce qui est la relation client, le client qui maintenant, même dans le luxe, il faut bien le dire, il va sur le net, il va sur les réseaux sociaux, il va aussi en boutique.
[Franck Le Moal]
Bien sûr Frédéric, vous touchez le bon point. D’abord, c'est peut-être dans l'univers du magasin et du vendeur qu’on avance le plus sur cette partie, la GenAI, parce qu'en fait c'est quelque chose aussi pareil, pareil, exactement, comme pour les créateurs et designers. On n'est pas là pour remplacer le vendeur, on est là pour l'aider, l'augmenter et le remettre au cœur d'une relation encore plus riche, avec une expérience encore plus forte, avec ses clients. Donc on veut vraiment que, avec l'IA et le GenAI, on pense que notre vendeur va pouvoir se concentrer sur la connaissance client avant que notre client vienne au magasin. Et quand le client arrive dans la boutique, il franchit la porte du magasin et bien là, avec ces outils-là. Et je vais vous donner deux trois exemples, on va avoir un autre vendeur qui va accompagner, renforcer l'expérience et le dialogue avec le client. Donc, qu'est-ce qu'on fait ? On cherche à connaître ce que fait notre client. Alors bien entendu, on est très respectueux des données de nos clients, mais on sait que nos clients vont sur le net, vont sur les plateformes digitales, ils vont regarder les réseaux sociaux, ils appellent nos call centers. Donc on va avoir une masse d'information qui est extrêmement intéressante et on va le mettre à disposition de nos vendeurs pour qu'ils puissent encore mieux synthétiser sa proposition de valeur. Donc ça, c'est un des premiers cas d'usage. Et donc on a ça dans à peu près treize marques aujourd'hui, on a déployé ça à l'échelle chez Tag Heuer, chez Bugari, chez Tiffany, chez Vuitton, chez Christian…
[Frédéric Simottel]
Oui parce que chaque maison a sa particularité quand même…
[Franck Le Moal]
Mais en même temps on essaie de faire de la réutilisation de ces cas de figure. Et le deuxième sujet, c'est qu'une fois que le client est venu dans le magasin ou quitte le magasin, on va aller encore enrichir notre échange avec lui. Par exemple, on va synthétiser tout l'historique d'achats, de commentaires que peut faire un client et notre vendeur qui va avoir son iPhone avec son application, on va pouvoir effectivement avec ses prompts GenAI qui sont intégrées dans l'application, va pouvoir proposer des messages qui sont plus qualitatifs, plus personnalisés. Voilà, c'est ce qu'on fait.
[Frédéric Simottel]
Et comment vous faites pour justement bien équilibrer ça, que le vendeur ne se sente pas tout d'un coup trop… Je caricature un peu, mais trop le nez sur son écran, pour avoir toutes les données sur le client ?
[Franck Le Moal]
Alors on travaille énormément l'ergonomie, on travaille des applications qui vont être extrêmement épurées, extrêmement rapides. On commence à tester effectivement des moteurs de GenAI où le vendeur va parler et l'iPhone va lui répondre. Ça, c'est les tests qu'on a et les mises en œuvre qu'on est en train de faire. Donc on essaye de faire en sorte que pendant l'acte d'achat, il ait dans son expérience, dans son interaction avec le client. Il a préparé, il regarde rapidement son iPhone parce que les applications sont très bien faites et donc je pense que quand on parle, si vous avez l'occasion d'aller par exemple à la boutique Montaigne de chez Dior Couture, vous verrez effectivement une expérience très fluide avec le mobile qui est toujours là, mais de façon extrêmement légère et dans la discussion et l'échange avec notre client et notre conseiller de vente.
[Frédéric Simottel]
Parce que c'est ça l'une des difficultés, c'est ça. On reviendra peut-être sur la priorisation des projets. Comment être certain sur ce type d'applications, l’IA au service du client, de la personnalisation client, de la relation client, de dégager cette valeur Fabrice ?
[Fabrice Asvazadourian]
Alors, c'est toute la question. Et Franck a déjà bien mis en exergue les choses qui sont clés. La première chose, c'est que finalement, aujourd'hui, grâce à l'arrivée de l'IA générative, on est capable de combiner de l'IA prédictive, qui n'est pas récente, (ça fait des années, des années que les entreprises en font) pour faire les fameuses « Best next actions ». Quel est le prochain produit, le prochain service que je peux vendre à mon client ? Le problème, c'est que c'était assez froid, et donc maintenant on arrive, comme le disait Franck, à pouvoir le contextualiser pour que le conseiller, le commercial puisse se non pas venir pousser un produit, mais venir engager un client.
[Frédéric Simottel]
En fait, contextualiser un peu la relation justement…
[Fabrice Asvazadourian]
Donc ça c'est un saut, c’est un saut d'efficacité. La seule chose, c'est que pour qu'elle soit un saut d'efficacité, il faut encore que l'humain l'utilise.
[Frédéric Simottel]
Oui, on connaît tous ces gros projets de relation client qui ont été installés il y a quelques années et bon…
[Fabrice Asvazadourian]
Oui et là on voit bien que travailler sur l'expérience employé, comment les collaborateurs vont l'utiliser, l'ergonomie, c'est ce qui va faire le succès et je pense que cette partie-là, aujourd'hui, on est des fois sur l'IA, trop dans la technique et pas assez dans l'expérientiel. Ce qui va être, à mon avis, ce qui va faire la grande différence entre les entreprises qui feront de l'argent grâce à ça et celles qui font des modèles ; ce qui n’est pas tout à fait la même chose.
[Frédéric Simottel]
Oui, Franck le soulignait aussi avec la voix, on va vraiment avoir cet échange qui va encore enrichir cette relation entre le collaborateur, l’outil et la plateforme.
[Fabrice Asvazadourian]
Oui, et less is more. Il va falloir cacher la complexité pour l’utilisateur.
[Frédéric Simottel]
Alors Franck, on a vu les boutiques, on a vu la création, la personnalisation client, et ce qui est important aussi, c'est l'IA au service de la supply chain. Parce qu'évidemment vous avez des clients forcément dans le luxe très exigeant. Donc voilà, on veut son produit le plus vite possible, au bon endroit, au bon moment. Donc il faut dans la gestion de la production, dans la distribution et puis… on est aussi dans la RSE, et ça aussi c'est important, ça vous permet de remonter un peu cette chaîne et de voir respecter un peu tous les critères aujourd'hui dans l’entreprise avec cette équation.
[Franck Le Moal]
Complètement, Frédéric, parce qu'en fait, voilà le deuxième sujet aussi très important pour nous, c'est la supply chain. Mais plus que ça, c'est aussi la production. Parce en fait, vous avez raison de résumer les attentes de nos clients. Mais il ne faut jamais perdre de vue qu'on est l'industrie du luxe et l'industrie du luxe. C'est quand même un peu différent des autres industries. On n'est pas une industrie de grandes séries. On manipule et on met dans nos produits des matières chères, des matières rares. Voilà. On a effectivement des hommes et des femmes dans nos ateliers qui vont produire effectivement plutôt des quantités les plus justes possibles et en flux tendu. Et donc bien entendu, l'IA et les algorithmes, là c'est plutôt sur la partie IA, vont avoir un rôle très important, c'est-à-dire comment on va effectivement être le plus pertinent possible dans l'appréciation de l'attente de nos marchés. Donc tout ce qu'on va faire pour pouvoir optimiser les prévisions commerciales pour savoir exactement où s'exprime la demande, où il faut envoyer le bon produit dans le bon magasin. Donc ça, c'est un sujet qui est très important. On a des maisons qui ont des activités complètement diverses, on a une richesse de produits et de collections qui fait qu'il va falloir mettre dans le bon magasin le bon produit. Je parle même pas des saisons. On a l'hémisphère nord, l'hémisphère sud. Voilà l'été en Grèce versus l'hiver en Argentine. Donc ça c'est des sujets qui sont extrêmement importants, comment on va préparer le mieux possible nos assortiments produits et surtout, effectivement, on produit des produits rares. Donc produire au bon niveau, produire effectivement pour éviter les transferts, ne pas surproduire avec des matières qui sont extrêmement chères, c'est très important. Donc tout ce qui va permettre d'optimiser la connexion entre les ventes et le signal qu'on va envoyer à nos ateliers pour produire les bonnes quantités, c'est absolument essentiel. Et pour servir bien entendu au mieux nos clients en fonction de ce qu'ils attendent, avec la meilleure expérience possible. Et c'est là où effectivement vous avez raison, de façon induite, extrêmement fort, on va désormais avoir un modèle, des modèles d'IA qui vont concourir à ce phénomène de sustainabilité et d'environnement, parce qu'effectivement, ce qu'on produit pas, voilà, c'est des matières qu'on ne dépense pas et surtout des produits qu'on envoie au bon endroit. C'est des produits qu'on ne va pas redéplacer et donc immédiatement un impact sur l'environnement, sur la performance de supply chain.
[Frédéric Simottel]
Et on sait que c'est la chaîne…
[Franck Le Moal]
Donc la supply chain, la production sont effectivement des facteurs sur l'environnement qui sont extrêmement sensibles. Donc ça, c'est notre focus dans la plupart de nos maisons.
[Frédéric Simottel]
C'est beaucoup, beaucoup de… une équation à plusieurs, pas des inconnues parce que justement grâce à l’IA elles sont de moins en moins inconnues mais il y a beaucoup de paramètres dont il faut tenir compte. Fabrice justement, au travers du témoignage de Franck, on voit toute cette maturité vis-à-vis de l'IA. Alors là on est dans une belle maison comme LVMH, un grand groupe qui assimile un peu toutes ces technologies, cette transformation numérique depuis un moment. Et comment faire pour qu'ailleurs justement, ce rapport valeur performance investissement, voilà soit le mieux pris en compte.
[Fabrice Asvazadourian]
Alors c'est un peu la frustration de beaucoup de nos clients qui se disent finalement on fait des POC, on fait des POC et puis on tombe dans la malédiction des POC qui ne se déploient jamais. Il faut focaliser sur des cas d'usage qui sont aujourd'hui très matures. Bien sûr qu'il faut consacrer peut-être % de son budget à de l'investissement, de l'innovation, mais si on mettait % de son budget sur l’IA, dans des choses où on sait que des solutions existent, on sait qu'il y a une valeur business qui est clé et qu'on a juste l’atterrir chez soi, ce qui est déjà pas mal. Et deux, l’atterrir chez soi, c'est-à-dire que l’IA c'est l'industriel avec deux angles. Le premier c'est pas de bonnes data, pas de bonne IA. Et donc comment je dois moderniser ma plateforme data pour me mettre au niveau d'exigence de l'IA ? Ça c'est un enjeu massif. Et deuxièmement, comment est-ce que j'amène des algorithmes d'IA à atterrir dans mon informatique aujourd'hui ? Nous, on a un chiffre, un algorithme d'IA sur sept continue à avoir des performances satisfaisantes quand il est passé en production. C'est-à-dire que le passage du in vitro au in vivo, aujourd'hui c'est six sur sept qui ne survivent pas.
[Frédéric Simottel]
Ah oui, donc il y a intérêt à bien calculer son coût dès le départ.
[Fabrice Asvazadourian]
Travaillez bien l'industrialisation dès le départ. Je pense que ça va être le gros enjeu des mois qui viennent. Industrialez l’IA.
[Frédéric Simottel]
Oui, parce que des idées, tout le monde en a, mais il faut prioriser par rapport à la valeur dégagée. Mais évidemment, l’industrialisation, ce travail, ce passage à l'échelle, et on l'a bien vu. Merci encore Franck Le Moal d'être venu témoigner sur ces différents aspects. Je rappelle Directeur IT et technologie de LVMH et merci à Fabrice Asvazadourian, directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next d'avoir été avec nous. J'espère qu'on vous a éclairé encore davantage sur cette IA. Il faut y aller, c'est sûr. Et puis on voit avec les exemples ici, ça marche, mais il y a tout un tas de choses auxquelles il faut penser bien avant et notamment cette data.
Merci d'avoir été avec nous, À trèsbientôt pour une nouvelle émission En quête d'IA.
 [Voix off]Hors série. Les dossiers BFM Business.

[En Quête d’IA - Episode 3] IA et IA générative dans le monde de l'assurance, une question d'opportunité... et d'anticipation

Hervé THOUMYRE, directeur de l’expérience client, du numérique et de la donnée et membre du COMEX de CNP Assurances, et notre CEO Fabrice Asvazadourian, ont abordé cette question dans le troisième épisode de l’émission "En Quête d’IA" diffusée samedi dernier sur BFM Business.

Une discussion passionnante qui revient sur :

  • La simplification des parcours clients grâce à l'IA 
  • La manière dont elle peut être un nouveau relai de croissance
  • Et aussi, toujours, la manière de l'aborder pour construire et déployer une IA éthique et inclusive.

Hors-série les dossiers BFM Business « En quête d'IA, ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance » avec Frédéric Simottel.  

- Bienvenue dans notre émission « En quête d'IA », en partenariat avec Sopra Steria Next. On va parler de l'implémentation de l'IA, de l'IA générative. On a déjà fait deux émissions déjà avec des grands patrons du digital, de grandes entreprises et avec vous Fabrice Asvazadourian, bonjour ! 

- Bonjour 

- Bonjour et merci d'être avec nous. Directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next C'est plus de 4000 consultants aujourd'hui. Evidemment, dans Sopra Steria Next, il y a derrière Sopra Steria. Vous êtes donc une entité du groupe Sopra Steria. Et avec nous également invité aujourd'hui Hervé Thoumyre. Bonjour ! 

- Bonjour. 

- Hervé, merci d'être avec nous, Directeur de l'expérience client des services numériques et de la donnée et membre du comité exécutif de CNP Assurances. Chaque mois passe, on a un peu plus de recul par rapport à cette IA générative qui se développe partout. Je démarre avec vous Hervé. On parle beaucoup aujourd'hui des bénéfices de l'IA dans la conquête de nouveaux clients. Et justement, ça se concrétise comment chez vous chez CNP Assurances ? 

- Alors chez CNP Assurances ça se concrétise D'abord en simplifiant le quotidien de nos collaborateurs, de nos partenaires, mais aussi de nos clients et finalement, ce n’est pas nouveau parce que ça fait au moins dix ans qu'on a investi dans l'IA. 

Oui, c'est vrai qu'on parle d’IA générative parce qu'elle vient d'arriver, mais l’IA tout le monde y travaille et vous notamment 

- Et je pense même d'ailleurs qu'on est plutôt un pionnier dans le domaine. On a créé notre Data Lab en 2015. 

- Ah oui, en effet 

- Et je dois dire qu'aujourd'hui que ça se concrétise aussi par le fait qu'on a une conviction, c'est que l'IA est définitivement devenue un levier pour faire en sorte qu'on crée un avantage concurrentiel, un avantage qui se matérialise par le fait qu'avec nos anciens partenaires, je dirais historiques, les banques mais aussi les nouveaux partenaires.  

- Oui c’est vrai que c’est dans votre ADN d’ailleurs. Vous avez cet écosystème de partenaires autour de vous. 

-  Complètement. On est on est vraiment dans un modèle multi partenaires, que ce soit avec les banques mais aussi avec de nouveaux secteurs. Je prends l'exemple de la grande distribution. On a scellé l’année dernière un partenariat avec Carrefour par exemple. Donc on est dans ce modèle. Et pour se différencier, l'enjeu c'est de proposer des produits d'assurance bien entendu, qui répondent aux attentes de nos clients, mais aussi de leur offrir des services et faire en sorte que les parcours en particulier, soient les plus simples possibles et les plus immédiats. Alors un exemple tout simplement autour de l'assurance en matière de crédit. Quand on emprunte pour une maison, on aime bien savoir très vite si notre crédit fait l'objet d'une assurance dans des conditions acceptables. 

- Oui, c'est toujours le petit point de friction. 

- Et bien, ce processus aujourd'hui, il est complètement automatisé et traité avec une intelligence artificielle qui fait que dans 85% des cas, on donne une réponse immédiate à nos clients, mais aussi au conseiller qui s'occupe de son client. Et je peux vous dire que dans bien des cas, ils sont très contents d'avoir ce niveau de service. 

- Et puis ça apporte un peu plus de transparence aussi dans la négociation dans ce domaine-là. Fabrice, de Sopra Steria Next, en quoi justement CNP Assurances est assez exemplaire. C'est un industriel de la data. Évidemment, quand on est dans cet univers du monde financier, du monde de l'assurance, on a énormément de data. Et en quoi ils sont exemplaires pour justement développer de nouveaux business ?  Et puis pour quelque part, alors Hervé le disait, ça fait plusieurs années qu'on travaille dessus, mais on rehausse un peu ce niveau d'exigence ? 

- Oui, tout à fait. On voit bien avec le témoignage d'Hervé que la maîtrise de la donnée, elle est presque un avantage compétitif pour CNP Assurances. Ça leur permet de faire des parcours client sans couture, ça leur permet de pouvoir faire des gains de productivité dans leur middle et back office et ça leur permet probablement d'aller affiner des propositions de valeur pour des segments ou des types de clientèle particuliers. 

- Et puis vous devez bien voir si on n'a pas une data, une certaine hygiène de la data. Toute façon, ce n’est pas la peine de se lancer dans des projets d'IA.  

- Tout à fait. La règle est assez simple finalement, c'est celui qui n'a pas les data, il aura du mal à faire bien fonctionner de l'IA et on est arrivé depuis cette année, et Hervé a raison, c'est sur dix ans qu'il faut regarder plutôt que sur deux ans. Même si l’IA générative change la donne. On a besoin de nourrir ces modèles de machine learning, de deep learning avec des données en masse et en masse, et en masse, et avec des données qui viennent de sources de plus en plus variées, différentes. Pas que de la donnée chiffrée, ça peut être du texte, ça peut être des images et tout ça devient de la donnée. Et donc pour des dirigeants, il faut s'assurer que on modernise régulièrement ces plateformes data pour pouvoir mettre au service de son business ces données et faciliter les interactions, dans le cadre de CNP Assurances, avec des partenaires. Parce que finalement, les données au départ, elles sont chez le partenaire. Il faut arriver à les faire arriver chez CNP Assurances de façon en protégeant la propriété de son partenaire, en protégeant les droits des clients de son partenaire et en sécurisant tout ça. 

- Alors justement, ça fait de la data qui revient des partenaires, de la data qui remonte vers tous les collaborateurs de CNP Assurances. Or aujourd'hui, dès qu'on parle d'IA, d’IA générative, on parle du collaborateur augmenté, du collaborateur assisté avec davantage de tâches automatisées. Il y a beaucoup de choses qui se font autour de ce collaborateur. En quoi justement ce collaborateur augmenté, il va réussir à apporter davantage de valeur dans le service rendu au client, Hervé ? 

- Alors, je dirai d'abord que l'IA, elle est au service du collaborateur et de l'humain en général pour lui et pas l'inverse. Et en réalité. Et ça c'est une conviction très importante, qui fait d'ailleurs partie vraiment de nous, de notre raison d'être. On pourrait dire, c'est à dire faire en sorte que l'humain soit au cœur de notre modèle d'affaires, au cœur de tout ce que nous faisons au quotidien. Donc ça se traduit en particulier, si j'en reviens à la question, par le fait que ce qu'on cherche à faire avant tout, c'est libérer du temps auprès de nos collaborateurs et faire en sorte en gros qu'ils puissent le plus possible exprimer leur expertise. Quelques exemples. Aujourd'hui, une clause bénéficiaire d'un contrat d'assurance vie, on sait la lire et extraire les données clés de cette clause pour préparer un dossier de succession. Deuxième exemple en matière de détection de fraude, on utilise des technologies d'IA qui nous permettent de détecter une fraude sur une carte d'identité ou sur un RIB. Ou encore un dernier exemple sur le traitement des mails. On sait automatiser le traitement des mails en réalité pour aiguiller ces mails et organiser le travail des équipes. 

- Alors ça, on va dire, c'est presque l'IA classique traditionnelle. Mais aujourd'hui on parle d'IA générative. Quand j'entends service client, IA générative, c'est souvent par exemple, on a tous ces verbatims des gens qui écrivent ou qui appellent. Enfin voilà, il y a tout un tas de sources de données qui arrivent et là l’IA générative, elle permet peut-être de mieux sentir le sentiment du client, tout ce qui ne va pas. 

- C'est vrai. Et d'ailleurs on a mis en production depuis le début de l'année une plateforme qui nous permet au fil de l'eau, d'analyser, de traiter les verbatims de nos clients, de tout ce qu'ils nous disent, de faire en sorte, en particulier s'il y a une urgence d'y répondre. Et puis aussi de tirer des enseignements de tout ce qu'ils nous apprennent pour faire en sorte en particulier qu'on améliore les parcours.  

- Alors ça, cette data-là, elle remonte des clients. Mais il y a aussi ce qu'on appelle les données synthétiques, Fabrice, qui ont un rôle important. Ce sont des données créées par d'autres données. 

- Exactement. Tout d'abord, c'est quoi une donnée synthétique ? C'est une donnée qui était originée par un algorithme et qui vise à reproduire, dans un premier temps, ce qui est arrivé il y a deux ou trois ans, des données existantes. Ça permet donc de prendre des données de vos clients ou de vos opérations et de les transformer en données qui ont exactement les mêmes propriétés statistiques, mais qui ne sont plus des données réelles. Cela permet de protéger totalement la confidentialité des données  et d'automatiser le partage de données entre partenaires. Et ce qu'on voit arriver maintenant grâce l’IA générative, c'est que non seulement ça reproduit des données existantes, mais maintenant ça en crée des nouvelles et ça a permis les avancées qu'on a pu connaître dans la recherche pharmaceutique par exemple, où on a pu réduire très fortement le temps pour savoir choisir vers quel type de molécules aller. Parce que, en créant des données générant des nouvelles données, on a pu réduire le temps nécessaire d'expérimentation et de création de nouvelles données. Voilà, ça c'est la grande avancée, la grande Révolution. 

- Oui, on voit même cela dans les instituts de sondage qui utilisent parfois ces données synthétiques pour avoir des chiffres un peu plus précis. 

- Tout à fait. Et ça, quand on connaît le coût et le temps que ça peut prendre pour créer des bases de données à la bonne taille pour des modèles qui sont de plus en plus gourmands, on voit bien qu'on a là un atout de productivité et d'automatisation pour les entreprises. 

- Alors, autre sujet important, Hervé Thoumyre de CNP Assurances, c'est cette IA éthique et inclusive. On en parle beaucoup, mais justement on a parlé de confiance tout à l'heure, de pouvoir inspirer cette culture de la confiance. Alors c’était entre les clients et les agents de CNP assurance.  Mais, cette confiance, elle doit être partout. 

- C'est vrai. Et d'ailleurs je pense que ça repose sur trois points essentiels. Premier point, c'est d'avoir une charte. Toute entreprise qui veut se lancer dans l'IA se doit d'avoir une charte en matière d'éthique et une gouvernance associée pour la mettre vraiment en application. Le deuxième point, c'est la formation, la sensibilisation des collaborateurs à l'usage de l'IA. On fait partie du groupe La Poste, c'est 70 000 collaborateurs aujourd'hui qui ont été formés à l'usage des technologies de l'IA. Et puis, troisième élément essentiel, évidemment, c'est la souveraineté de la donnée. On l'évoquait à l'instant. Et cette souveraineté, ça se matérialise par le fait qu'on est en train de migrer toutes nos plateformes de données sur le cloud souverain Numspot, dont le grand pôle financier public français est l'un des principaux actionnaires et dont nous faisons partie.  

- Oui, notamment avec Docaposte, c’est une offre qui se gère de ce côté-là. Mais c'est vrai que cette souveraineté des données, elle devient, et on comprend d'ailleurs un peu mieux je trouve, souvent lorsqu'on parle de souveraineté plutôt que parler du cloud, c'est la souveraineté des données. Là on assimile un peu mieux sur quel périmètre on travaille. Sur ce sujet justement de cette IA responsable au sens éthique, CNP Assurances vous semble comment aujourd'hui Fabrice ? Par rapport aux autres entreprises que vous que vous voyez ? On est dans la lignée ou est ce qu’on est un peu en avance ?  

- Je pense que CNP et Sopra Steria partagent le même niveau d'exigence sur ce sujet parce que l'IA sera responsable ou ne sera pas. Donc, moi je note que les entreprises européennes mettent la barre plus haut que d'autres sur ces sujets-là, sur cette sensibilité-là. C'est à la fois sur des questions environnementales. Aujourd'hui, l'IA générative, on le sait, n'est pas durable, mais beaucoup de milliards sont investis... 

- Peut-être qu’on anticipe plus que les Américains, si je prends leur exemple ? C’est quand ils sont face au fait accompli, qu'ils réagissent. Nous on essaye d'anticiper un peu davantage. 

- En tout cas, c'est un sujet qui est un des enjeux pour un dirigeant. C'est « comment est-ce que je peux avancer quand même ? » Parce que ne pas avancer, à mon avis, n'est pas la bonne solution tout en étant en veille sur toutes les nouvelles solutions qui apparaissent et qui vont me permettre de réduire, de maîtriser les zones de risque. Quand on regarde les milliards, les dizaines de milliards d'euros d'investissement portés par Google, Amazon, Apple, Nvidia et autres, on sait que les solutions vont arriver. Mais, elles ne sont pas toutes là. Et donc, pour un dirigeant, comment est-ce que je vais vite sans aller trop vite ? Et comment je peux être agile pour intégrer ces nouvelles solutions quand celles-ci m'apporteront des modèles moins consommateurs d'énergie, d'eau, des modèles qui permettront de mieux maîtriser les données, les risques de biais, etc. Il y a plein de dimensions au sujet de l'IA. 

- Oui, quand on parle d’« IA responsable », il y a cette partie éthique et puis cette partie, durabilité, environnement.  Et bien, merci messieurs, d'être venus nous éclairer autour de ces sujets. Hervé Thoumyre, Directeur de l'expérience Client, des Services numériques et de la donnée, membre du Comex, de CNP Assurances où l'IA est enclenchée depuis pas mal d'années et où l’IA générative est en pleine accélération dans plein de domaines. Et puis merci Fabrice Asvazadourian, directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next. A très bientôt pour une nouvelle émission « En quête d’IA ». On a déjà deux ou trois émissions en Replay, dans le monde de l'industrie, dans le monde de la banque et aujourd'hui, dans l'univers de l'assurance. On vous en promet plein d'autres tout au long de l'année. Excellente semaine sur BFM Business. 

- Hors-série les dossiers BFM Business. 

[En Quête d’IA – Episode 2] Comment déployer à l'échelle et efficacement l’IA générative dans une entreprise ?

C’est à cette question que répondent Jean-Paul Mazoyer, DGA du Groupe Crédit Agricole en charge des technologies, du digital et des paiements et Président du Groupement Cartes Bancaires CB, et notre CEO Fabrice Asvazadourian, dans le cadre de l’émission En Quête d’IA diffusée sur BFM Business. 

Transformation des entreprises et des métiers, questions éthiques et impact environnemental sont au programme de ce nouveau rendez-vous, en partenariat avec Sopra Steria Next.

Hors série, les dossiers BFM Business. "En quête d'IA", ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance avec Frédéric Simottel. 

Bienvenue dans notre émission en quête d'IA en partenariat avec Sopra Steria Next où l'on va parler de l'implémentation de l'IA générative dans les entreprises, la transformation des organisations,  de la transformation culturelle, de la transformation des métiers... et puis aussi, les nouvelles formes de collaboration ou comment on évite les biais. On va parler de tout ça avec nos deux invités experts. Fabrice Asvazadourian  

Bonjour 

Bonjour Fabrice, directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next. C'est 1400 consultants aujourd'hui et c'est une filiale, vous l'avez compris, de Sopra Steria. Et avec nous également Jean-Paul Mazoyer. Bonjour Jean-Paul 

Bonjour 

Merci d'être avec nous. Directeur général adjoint du Crédit Agricole, en charge particulièrement des technologies du digital, des paiements.  Et puis vous êtes aussi Président du groupement Cartes bancaires. Alors, on a suffisamment de recul aujourd'hui pour parler de l'IA, parce que c'est vrai que ça fait un moment, de cette l'IA générative  en entreprise. Et ma première question, Jean-Paul, c'est comment, au Crédit Agricole  quand on est dirigeant et qu'on voit sans cesse de nouveaux projets qui remontent, Comment on fait pour les prioriser ? Pour savoir celui sur lequel va s'attarder. Puis celui qu'on va faire passer à l'échelle. 

J'ai l'habitude de dire que, pour reprendre ce que dit Bill Gates, on a tendance à surestimer l'impact des technologies à deux ou trois ans, et à les sous-estimer à dix ans. mais que ce n'est pas pour ça qu'il ne faut pas prendre le train en marche, il ne faut pas être dans l'inaction. Je crois que pour pour l'IA et pour l'IA générative, on va être confronté à ça. Donc il y a un engouement aujourd'hui, il est important de le suivre, mais en restant évidemment mesuré dans ce que l'on fait, 

Oui et d'encourager 

Oui d'encourager. Et donc je crois qu'on assiste à un changement de période. On a beaucoup d'initiatives aujourd'hui dans les entreprises mais beaucoup de POCs, qui arrivent un petit peu partout, mais il n'y a pas beaucoup d'expériences qui sont pensées à l'échelle et qui sont déjà déployées avec un impact significatif soit sur le PNL de l'entreprise, soit sur le sur le nombre de collaborateurs impactés. Il est important à mon sens, que les projets d'IA générative aujourd'hui soient conduits, soient portés par les métiers. C'est pas juste un sujet technologique, c'est pas un sujet de choix du LLM, C'est d'abord de se dire "ok, je suis patron d'un métier, qu'est ce que ça va changer dans mon business ?" On a besoin de ce pilotage par les métiers. On a évidemment besoin d'avoir la maîtrise technologique de ce que de ce que l'on fait, et on a besoin de l'accompagnement humain. Ce qui nécessite que ces projets d'IA générative soient pilotés au plus haut niveau des entreprises. Et donc ça, c'est au Comex, c'est par le patron. Vous savez nous dans le groupe Crédit Agricole on est nativement décentralisé. donc il est important que chaque dirigeant de chacune de nos entités se sente complètement investi de la nécessité de comprendre ces technologies et de les porter. 

Donc vous avez posé ces critères,  vous avez dit à chacun des patrons de métiers "Voilà, remontez moi un ou deux projets, puis on va voir comment on avance". 

Exactement. 

Alors, justement, on doit un peu changer sa façon de penser, son logiciel, on va dire, si on reste dans l'univers, IT. Fabrice, faire moins d'expérimentations, moins de POC, et passer à l'échelle aussi. Et il faut que ce soit bien. On vient de le dire, c'est vos métiers de porter les projets. On n'arrête pas de le dire, on le dit pour d'autres projets informatiques. Mais là, pour l'IA générative  c'est encore plus présent. 

Tout à fait. Je pense qu'on le voit bien avec l'IA générative, mais aussi avec d'autres technologies  comme on dit "low code, no code" On va vers une décentralisation, au plus proche des utilisateurs, de l'informatique. Quelque part, le langage naturel devient presque le langage de programmation et donc ça donne aux métiers beaucoup plus de capacité, de pouvoir porter l'utilisation de la technologie pour résoudre leurs problèmes métiers. La technologie n'est utile que si elle résout des problèmes. Nous c'est ce qu'on voit, et ce qu'on recommande à nos clients. Par rapport à votre question sur la maîtrise de la dimension temps, c'est peut-être de réfléchir en trois horizon temps. Il nous semble qu'il y a des domaines dans lequel aujourd'hui on a suffisamment d'éléments de preuve pour dire qu'on peut passer en mode déploiement. Je pense aux assistants virtuels, je pense au marketing digital, je pense même à des outils pour les ingénieurs informaticiens. On sait aujourd'hui que certains use cases, pas tous, mais certains sont à maturité et donc il est important pour une entreprise, d'aller vite 

Oui, avec des gains de productivité  de l'automatisation... 

Voilà. Il faut préparer la vague numéro deux, celle qui va être sur, problement, encore sur des usages plutôt transversaux dans les RH, dans la finance, etc mais qui vont nécessiter que l'entreprise mobilise encore plus ses données propriétaires pour pouvoir affiner les modèles d'IA qui viendront des Big Tech ou de start up. Et puis il y aura la troisième phase, mais on est probablement dans trois ans ou plus où on appliquera vraiment de l'IA sur les core business des entreprises. Avant d'aller là, il faut quand même qu'on ait des niveaux de confiance et de fiabilité qui atteignent encore un certain nombre de marches. 

Et puis des niveaux d'acculturation. Jean-Paul Mazoyer, on voit que l'IA générative pose beaucoup de questions sur ses usages. Alors, avec ses prompts, elle est accessible à tout le monde. Donc, il faut vraiment regarder, que ce soit accessible à quelqu'un dans l'univers de la banque, que ce soit quelqu'un  en agence ou quelqu'un qui soit un téléopérateurs comme comme au plus haut dirigeant. Donc c'est ce qui change aujourd'hui avec cette technologie. Pour vous, c'est de l'information, c'est l'acculturation, c'est assez technologique tout ça, c'est très important. Et puis réapprendre à travailler, enfin réapprendre le mode collaboratif, tout le monde travaille déjà beaucoup ensemble, mais là, il faut réapprendre un peu, pas mal de choses. 

Je partage cet avis. Je crois que l'IA générative va impacter l'ensemble des métiers pour une entreprise comme une banque avec une très grande majorité de salariés qui vont devoir apprendre à vivre et à travailler avec l'IA au quotidien. Ce n'est pas l'IA qui va remplacer des salariés, c'est des salariés qui sauront utiliser l'IA, qui remplaceront des salariés, et cela quel que soit le niveau, quel que soit le métier qui est exercé.  Donc ça nécessite que l'ensemble des femmes et des hommes comme soient formés, soient acculturés, comprennent les usages, comprennent ce que ça peut leur permettre de faire. Donc ça nécessite beaucoup d'accompagnement, que ce soit d'ailleurs au niveau des salariés mais également des managers. Beaucoup d'accompagnement, beaucoup de formation, beaucoup de déploiement. On a déployé il y a quelques années des outils collaboratifs, comme Teams, et on s'aperçoit quand vous demandez aux gens quelle est l'usage qui est fait, c'est un outil visio. Et peu ont véritablement transformé leur mode de fonctionnement pour aller vers du collaboratif. Il faudrait pas qu'avec les outils d'IA générative ce soit la même chose. Il faut forcément qu'on se dise "qu'est ce que ça va changer" "comment je réinvente ma façon de travailler, ma façon de m'interconnecter aux autres avec ces outils ?" 

Ça veut dire que là vous avez lancé, j'imagine, des politiques,  des programmes de formation, par métier. Comment ça se passe ?  

Oui, c'est exactement ça. On va regarder par métiers et par fonction, et le rythme de déploiement des outils, puisque ça dépend des outils que vous allez vous allez déployer. Prenons des choses très concrètes, comme quand vous déployez Copilot au niveau des outils, des outils de bureautique. Ça peut avoir un impact important très rapidement pour la transcription d'une réunion, pour un compte rendu, pour une traduction, pour ce que vous voulez. Encore faut-il que les gens soient capables de l'utiliser le plus facilement possible. Quand vous déployez GitHub Copilot pour les équipes informatiques, ça peut avoir un impact également très important. Mais il faut quand même accompagner parce qu'il y a toujours le regard critique nécessaire de la part du salarié sur les potentielles hallucinations qu'il peut y avoir. Et donc il est important qu'on ait des salariés qui soient capables de l'utiliser, qui comprennent, mais en même temps capables d'avoir ce regard critique sur ce qui est produit. 

Et puis là en plus, on sait qu'on y va, que quoi qu'il arrive toute façon, on ira vers ces technologies. Fabrice, il faut justement penser une certaine industrialisation de l'IA parce qu'il y a plein de choses sur lesquelles il faut pousser. Il faut savoir rebondir entre la proximité entre chacune des directions métiers, il faut les cas d'usages, les effets d'échelle, les technologies aussi, parce que là on n'est pas descendu dans le détail, mais évidemment il y a du Mistral, de l'OpenAI et du Google Gemini, et puis il y en a tout un tas d'autres qui arrivent. Après, faut combiner ça parfois avec les processeurs derrière. Voilà, il y a beaucoup de choses qu'il faut, dont il faut tenir compte. 

Vous avez raison Frédéric, l'industrialisation de l'IA, c'est le thème de . Et chez nous, toutes les demandes de nos clients sont "Aidez nous à industrialiser" "Comment est-ce qu'on fait pour prendre des POC, qui ont démontré en mode POC qu'ils apportaient des bénéfices, et les déployer à l'échelle ?" Avec quatre questions généralement qui reviennent ? La première on l'a déjà évoqué, c'est "comment je priorise", je ne peux pas tout faire en même temps. Donc comment je priorise ? La seconde qui est "Mais pour qu'il y ait de l'IA, faut-il encore que ma plateforme data, elle soit au niveau" Le niveau d'exigence de l'IA est nettement supérieur à celui que je pouvais avoir avant. Donc "comment je dois moderniser ma plateforme data ?" Il y a le sujet pour reparler de l'industrialisation de l'IA. "J'ai un POC, comment est-ce que je peux le déployer tout en gardant le niveau de qualité des résultats ?" Parce qu'on se rend compte qu'il peut y avoir un écart entre le mode protégé du POC et le mode de déploiement. "Comment j'intègre ces solutions IA dans toute mon informatique industrielle ?" 

Oui surtout qu'il y en a certaines qu'il faut garder dans un périmètre, d'autres qu'on peut ouvrir un peu 

Oui elles doivent forcément se nourrir de données, interagir avec d'autres outils. Et puis l'informatique d'un grand groupe comme le Crédit Agricole ou autre, c'est l'industriel de l'IT. Donc ce qui marche en petit, il faut que ça marche dans un ensemble beaucoup plus grand. Et puis la quatrième question. Est celle de "Est ce que la performance ne se dégrade pas dans le temps,  ou est ce qu'elle s'améliore ?" "Est ce qu'il n'y a pas une nouvelle technologie qui vient remplacer les choix que j'ai fait il y a mois ?" Donc c'est ce maintien en condition opérationnelle. Voilà. Et tout ça, ça amène des entreprises à se poser des questions en termes d'organisation. Vous parliez d'effet d'échelle, je sais pas si c'est une question d'effet d'échelle, c'est plutôt des effets d'apprentissage. Aujourd'hui, c'est  "comment j'apprends plus vite ?" Vous avez raison, il faut choisir des technologies, des partenaires...  

Qui bougent tous les trois mois ! 

Qui bougent... Mais quand même, faut faire des choix, Et il faut définir des cadres dans lequel on veut que ses collaborateurs puissent utiliser l'IA en confiance, en sécurité. Donc ça amène un certain  nombre de sujets avec des réponses selon la culture du groupe qui sont assez différentes. Certains sont nativement plus décentralisés ;  le Crédit Agricole en est un exemple évidemment,  et donc on voit des équipes centrales qui définissent des normes, des règles, des choix, puis après laissent beaucoup de libertés aux métiers pour localement  produire leurs solutions. D'autres bâtissent des IA factories, regroupent des gens qui viennent de la tech avec des compétences particulières, et puis des gens qui viennent des métiers qui mais qui pendant un an, mois, vont sortir de leur rôle opérationnel pour aller bâtir des solutions. Il y a ces deux modèles. Et puis toutes les nuances de gris entre les deux. Chaque entreprise doit se connaître. 

Moi ce qui me terrifierais si j'étais à la place d'un dirigeant comme Jean-Paul, ou pour conseiller ces dirigeants comme Fabrice, C'est justement la vitesse d'innovation, c'est dire  "Ouh là là, en trois mois, on a déjà déjà une nouvelle version de ChatGPT qui sort, etc." Et puis un autre point aussi, c'est tout ce qui est éthique, IA éthique et j'imagine que dans la banque, bien entendu vous l'avez dans tous les métiers. Mais voilà, il y a un nouvel indicateur là, qu'il faut mettre avec cette intelligence artificielle et la lier à cette éthique. 

Oui, au Crédit Agricole on a deux convictions dans le domaine. La première, c'est qu'il va falloir utiliser massivement les outils d'IA et d'IA générative, avec tout ce que Fabrice vient d'évoquer. Donc il n'est pas question de passer à côté de cette révolution. Il faut se donner les moyens de bien la considérer, de bien s'organiser pour être capable de la déployer massivement, parce que ça a un impact massif dans la relation avec les clients et dans l'organisation interne. La deuxième conviction, c'est qu'on est persuadé que tout cela doit être au service de l'humain. Nous, on a une logique qui est de dire qu'à la fois ces outils doivent augmenter l'humain, mais on doit aussi augmenter ces outils par une responsabilité humaine. C'est à dire que derrière, si on a cette interaction directe avec les clients, il faut toujours qu'on ait la possibilité qu’une femme ou un homme du Crédit Agricole puisse reprendre la main et compléter la relation avec les clients. Donc première règle, en quelque sorte, c'est de dire il faut que la responsabilité reste du côté des femmes et des hommes du Crédit Agricole. Ces sujets d'éthique, on les connaît depuis de nombreuses années, on avait déjà des outils de scoring sur lesquels on avait l'obligation de faire attention Évidemment Normalement sur les données qu'on a, qu'on utilisait. Donc on a ces sujets là, ça devient beaucoup plus complexe avec de l'IA générative pour être capable de comprendre quelles sont les données qui ont été utilisées, est ce qu'il n'y a pas des biais, et c'est ça qu'il va falloir contrôler. Et il va falloir évidemment avoir une position par rapport à ces biais ou par rapport à ces algorithmes et donc être capable de travailler en confiance avec certains LLM pour être sûr que les données qui sont utilisées sont les bonnes. Il y a une dernière conviction Oui, c'est sur le côté consommation électrique. On sait qu'il y a une très forte consommation électrique avec l'IA et l'IA générative. 

Oui et c'est le grand sujet qui va  arriver dans les prochaines mois. 

Exactement. Et il va falloir, on sait déjà que ce sont les plus grandes sociétés d'IA qui sont les plus gros consommateurs d'électricité. Il va falloir que l'on se pose la question des, non pas simplement des LLM, mais des SLM, donc les Small Language Model, de manière à ce qu'on soit plus économe, plus plus frugal dans l'utilisation de la technologie. 

On aura certainement l'occasion d'en reparler avec Fabrice lors d'un prochain rendez vous "En Quête d'IA" en partenariat avec Sopra Steria Next. Merci à tous les deux, Jean-Paul Mazoyer de Crédit Agricole et du Groupement  Cartes Bancaires et Fabrice Asvazadourian du cabinet Sopra Steria Next. Merci de nous avoir suivis et à très bientôt pour une nouvelle émission "En quête d'IA" 

Hors série, Les dossiers BFM Business.  

[En quête d’IA - épisode 1] IA générative et industrie - sortir de la malédiction des POCs

Notre CEO Fabrice Asvazadourian s’est entretenu avec Yves Caseau, CDIO de Michelin, dans En Quête d’IA - nouveau rendez-vous en partenariat avec BFM Business - autour de trois grandes questions : 

  • Comment l’IA accélère la transformation du secteur industriel ?  
  • Pourquoi elle ouvre la voie à une industrie plus durable ?  
  • Et comment prendre dès aujourd’hui les bonnes décisions pour réussir le passage à l’échelle ?

L’opportunité pour Yves Caseau de revenir sur les expérimentations et projets menés par Michelin, et pour Fabrice Asvazadourian de donner quelques clés pour relever le défi de la transformation du secteur et enfin sortir de la “maladie des POCs".

Hors-Série, les dossiers BFM Business, « En quête d‘IA, ces dirigeants qui déploient l'IA en confiance. » Avec Frédéric Simottel 

Bienvenue sur BFM Business dans notre émission hors-série « En quête d'intelligence artificielle », en partenariat avec Sopra Steria Next. On va parler de digital manufacturing aujourd'hui : l'application des technologies numériques pour la production industrielle. Ça fait un moment évidemment qu'on vous parle d'industrie 4.0, de la robotique, de l'amélioration des chaînes d'approvisionnement, des machines intelligentes et connectées. Mais là, on va descendre encore plus bas puisqu'on va vraiment aller voir la data, l’IA, l'impact de tout ça dans ces usines. Et pour en parler, nous avons 2 invités avec nous. Fabrice Asvazadourian, Bonjour ! 

Bonjour Frédéric ! 

Merci d'être avec nous, vous êtes directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next. C'est plus de 4000 consultants, c'est la division Conseil on va dire, du groupe Sopra Steria que l'on connaît bien, bien entendu. Et puis avec nous, notre témoin Yves Caseau. Bonjour ! 

Bonjour ! 

Merci d'être avec nous, directeur DSI et du Digital chez Michelin. On rappelle Michelin, un groupe, plus de 28 milliards d'euros de chiffre d'affaires, c'est plus de 132 000 personnes qu'il faut former. On va en parler de cette IA, 121 sites de production, 9 pôles de R&D. Yves, je vais démarrer avec vous. Alors, comme nous tous, vous avez été surpris par l'évolution, la rapidité de cette démocratisation, de cette IA notamment générative. Alors très concrètement, l’IA dans les usines, ça donne quoi ? 

Alors si vous visitez une usine, vous allez voir, il y a des écrans qui sont apparus partout, en plus des écrans des machines-outils. Ces écrans, ils permettent aux opérateurs de faire leurs propres applications « data driven » de visualisation et d'optimisation. Pour quoi ? Pour optimiser leur processus, pour se rendre compte s'il y a quelque chose qu'il faut régler, ça permet de baisser les pertes matières, donc déjà ça apporte beaucoup de valeur. Le digital, ça sert d'abord à mieux voir, puis à mieux comprendre, puis à mieux prévoir, puis à mieux s'adapter, et c'est ce qu'on constate chez Michelin. Ces machines-outils, elles sont entièrement automatisées. Il y a donc des « sensors » partout, des flux de données. Donc l'IA, ça sert aussi à optimiser. Je prends un 2e exemple, celui de l'optimisation de la consommation électrique. On a un partenariat avec Microsoft et on utilise tous ces flux pour mieux faire tourner nos machines et ça fonctionne aussi également très bien. Et pour prendre un 3e exemple rapide : Dans une usine, tout change en permanence, on change les dimensions, on change de matériaux, on est en adaptation permanente. L'IA chez nous, ce n’est pas l’intelligence artificielle, c'est une intelligence augmentée et on voit cette augmentation comme des outils pour plus facilement changer et ça c'est une augmentation qui se partage. Donc l'intérêt de l’IA, c'est de donner des outils qui permettent de s'adapter mieux et que quand on trouve quelque chose qui marche bien dans une usine, on puisse le partager avec une autre. 

Et c'est ça. Je reprends votre terme de boîte à outils. Cela veut dire que le travail se fait beaucoup en amont. Alors c'est un changement des process, c'est une transformation des métiers. Ça se passe comment chez vous ? J'ai dit 132 000 collaborateurs donc beaucoup dans les usines. Donc, enfin voilà, il y en a dans toutes les strates des activités de Michelin et il faut que tout le monde avance d'un seul pas parce que il ne faut pas en en laisser quelques-uns sur le bord de la route. 

Mais ça veut dire que l'IA, c'est la cerise sur le gâteau de la transformation traditionnelle, de la transformation digitale, de la numérisation de tous les flux, du pilotage par logiciel. Au moment du COVID, le directeur du manufacturing de Michelin a dit que finalement, on a pu redémarrer les usines beaucoup plus vite qu'on pensait grâce aux 10 ans d'investissement dans la digitalisation. Donc il y a ce qui brille et qu'on voit, mais il y a le travail de fond. Et vous savez mon slogan, c'est qu'il n’y a pas d'IA sans ingénierie de données et ingénierie de logiciel. Il y a un socle, voilà. Et après, comme vous l'avez dit, il faut aussi, comme ce n’est pas que des machines et des systèmes, c'est des humains, c'est des femmes et des hommes au sol, donc il faut leur permettre de s'approprier mais si j'ai pris l'exemple des écrans qui servent aux opérateurs à piloter, c'est que c'est vraiment la tendance du Citizen Development, c'est à dire qu’une partie importante de la valeur, elle est faite quand les opérateurs s'approprient les outils et inventent les solutions dont ils ont besoin très localement pour leurs problèmes métiers. 

Oui, parce que c'est souvent ça qu'on entend dans votre métier, évidemment, le métier industriel est fort, mais souvent lorsqu'on parle de formation, on pense plutôt aux cadres voilà qui doivent avoir les idées, mais les idées, elles viennent aussi du terrain, et c'est eux souvent, qu'il faut écouter davantage pour avoir les bonnes idées : automatiser, faire des choses qu'on ne sait pas faire, c'est ça l'idée. 

Tout à fait. 

Alors Fabrice, on retrouve cette IA, on l'a dit à tous les niveaux, alors on a l'efficacité de la supply chain, enfin faciliter le travail des collaborateurs, mais il y a surtout, on l'a cité, mais enfin c'était en filigrane dans ce que vient de dire Yves, c'est la data. Il faut une architecture rigoureuse de la data, qu’il y ait cette hygiène de la data. J'aime bien reprendre souvent ce terme-là. 

Tout à fait Frédéric. Vous connaissez bien l'adage Garbage-In / Garbage-Out. Donc, la donnée, elle est au cœur de tout ce qui peut permettre d'utiliser ces solutions d’IA. Depuis 15 ans maintenant, le nombre de données stockées par les entreprises double tous les 2 ans. On a une masse. Voilà. Pour faire face à cette montée en en puissance, tous les grands groupes se sont dotés d'une gouvernance, de modèles de gestion, d'outils, de solutions pour pouvoir le faire. La nouveauté avec l'IA générative, c'est que le texte, l'image et d'autres informations non structurées sont devenus des données, doivent devenir des données pour les entreprises ce qui les amènent forcément à revoir tout ce qu'on a évoqué avant, et notamment d'investir dans de nouvelles solutions pour pouvoir prendre ces données. 

Le Data Lake ne suffit plus ? 

Disons qu'il y a d'autres formes de données parce que garder des zéros, des 3, des 7, c'est quand même assez différent que de conserver des phrases ou des images. L'année dernière, 90% des nouvelles données stockées étaient non structurées, 90%. Enfin, pour une entreprise, ça devient un impératif de savoir pleinement utiliser ces nouvelles données pour pouvoir profiter du de l'IA générative. 

Mais justement Yves Caseau chez Michelin, ce n’est pas trop une une angoisse ça ? Justement parce que déjà les datas des machines c'était quelque chose, mais là maintenant ? Alors, bon, ça fait, comme vous l'avez dit, 10 ans que vous investissez dans tous ces systèmes. Mais voilà, toutes ces données non structurées, ces e-mails qui sont échangés, ces documents techniques, qu'on va reprendre mot à mot. 

Alors non ce n’est pas une angoisse. On a des datas lakes à différents niveaux : on a des datas lakes dans des usines, on a des data lakes dans le cloud, spéciaux ou privés. Donc on a une architecture de données qui permet d'absorber ce dont parle Fabrice, c'est à dire la complexité, surtout l'hétérogénéité de ces formes de données. Mais alors pourquoi ce n’est pas une angoisse ? C'est qu'en fait, le but de toute cette transformation, c'est bien sûr plus d'efficience, plus d'adaptabilité. On vit dans un monde qui bouge sans arrêt et surtout plus de plaisir au travail. Donc je vais vous donner un autre exemple, nous, on fait depuis toujours du contrôle qualité sur nos pneus comme vous savez avec des machines sophistiquées, là on a mis des robots nouvelle génération avec du « machine vision », donc des réseaux neuronaux, et ça permet aux opérateurs qui sont les experts. Ce n’est pas la machine qui décide si le pneu est bon, mais la machine fait 90% du travail, elle fait le travail routinier et ça rend le travail de l'opérateur contrôle-qualité beaucoup plus intéressant. Donc, c'est ça aussi le sens et pourquoi on a besoin de faire ça, c'est que le monde de demain a besoin de nouveaux talents dans les usines et le monde des usines n’est pas forcément vu comme suffisamment attractif, donc ça fait partie de notre « raison-d ‘être » d'attirer des nouveaux talents pour faire les pneus de demain. 

Et on a besoin de vous cette transformation du métier alors d'ingénieur, de technicien qui est importante. Yves aussi, l'IA ça sert aussi à puisqu'on en parle beaucoup, à inventer les produits décarbonés de demain. Et chez Michelin, vous travaillez avec cette IA aussi. Alors je le disais, c'est 9 pôles de R&D dans le monde sur des nouveaux matériaux. Cela sert à ça aussi. 

Absolument. Alors je vais donner 3 exemples. D'abord, on va vers un monde décarboné ce qui veut dire que les entrants vont venir de l'économie circulaire, soit recyclée, soit biosourcée. Ces nouveaux entrants, ils ont des dispersions plus fortes que les produits issus de la biochimie. On a besoin d'adapter les process et pour ça, l'IA est fondamentale. l'IA permet de beaucoup mieux gérer ce monde des nouveaux produits. Alors après on doit inventer des nouveaux matériaux et là on va retrouver ce que disait Fabrice sur l'importance de l'IA générative parce que ça veut dire améliorer, développer notre Knowledge Engineering, c'est la capacité à à mélanger des tas de sources de données. Alors, l'IA générative, ça ne sert pas à tout chez Michelin. On pourra y revenir, on ne fait pas de planification, on ne fait pas de forecasting avec l'IA générative. En revanche, pour gérer des connaissances, les partager ou les affiner, c'est un outil fondamental. Et puis, notre slogan favori, c’est de dire que le pneu est un composite haute performance. Dans un composite, il y a à la fois de la structure et des matériaux. Et vous le savez, on a déjà montré notre pneu vision imprimé en 3D. On a fait Uptis qui est un pneu sans chambre à air avec une structure. Donc, l'innovation, la structure est fondamentale. On fait pour ça de l'IA hybride. On mélange des méthodes classiques, des simulations par éléments finis comme on fait en calcul Haute performance avec de l'IA, avec du machine learning. Alors pourquoi c'est important ? C'est qu'on est persuadé que pour inventer les solutions décarbonées de demain, les possibilités sont infinies. On a besoin d'explorer avec des jumeaux numériques. C'est à dire qu'en fait le monde de demain il se réalisera de manière concrète. Mais, il s'invente avec de la simulation, il s'invente dans des jumeaux numériques. 

Justement, Fabrice Asvazadourian de  Sopra Steria Next, l'IA justement, elle se met au service du durable parce que souvent on l’a décrie un peu, parce qu'elle est très consommatrice évidemment, mais elle est aussi au service de ce durable et Yves vient d'en nous montrer des exemples frappants. 

Alors tout à fait. Parce que de Un, je pense que tous nos clients sont conscients qu'aujourd'hui un certain nombre de solutions d’IA n'est pas durable. Donc, il y a un travail très important qui est menée par tous les acteurs de la chaîne IA, de la chaîne de fabrication, de la carte graphique, des cloud providers et des éditeurs de solutions pour inventer des façons de faire de l'IA notamment l'IA générative durable. Et ça, c'est devant nous, ça progresse vite, mais c'est devant nous. Par ailleurs, et vous l'avez évoqué, l'IA, c'est un facteur de d'amélioration de notre capacité à être frugale, à optimiser les consommations d'énergie, à optimiser l'utilisation des intrants, à éviter les déchets. Tout ça est permis par l'IA. Ce que je trouve le plus passionnant dans le moment qui arrive dans les usines, c'est notre capacité finalement à totalement digitaliser le réel pour pouvoir stimuler des scénarios infinis et permettent comme ça d'apprendre plus vite : les jumeaux numériques, le Metaverse industriel. On arrive à ce moment-là où non seulement on a des millions de capteurs dans les usines permettant maintenant de tout pouvoir mesurer, mais on a aussi des outils pour pouvoir faire des simulations à des niveaux qu'on n'avait pas connu jusqu'à maintenant. 

Justement, il nous reste 2 minutes pour parler de ça. Comment on fait pour hiérarchiser tous les projets ? 130 000 personnes qui ont des idées. Il faut hiérarchiser ces projets. Il faut maîtriser ces coûts aussi. Parce que tout ça, bien que ça fait 10 ans que vous êtes dans le numérique, donc tout est prêt. Vous avez quand même les piliers, mais il faut réussir à bien maîtriser cet ensemble de paramètres. 

Alors effectivement l'IA, ce n’est pas une destination, c'est un voyage. Il a commencé il y a 30 ans chez Michelin. Chaque génération, on apprend des échecs et des succès précédents et donc en termes d'investissement et de pilotage on travaille en perte acceptable. C'est à dire que voilà, on essaye des choses mais heureusement on a des succès qui donnent envie d'y aller. Après comme on est très grand, on a une structure un peu hybride avec un centre et des lieux, c'est à dire Hub and Spoke comme on dit en anglais. Et ça nous permet d'essayer de trouver le juste compromis entre l'innovation près du terrain comme on l'a dit, et de manière très distribuée sur les 5 continents. Mais la capitalisation grâce à un hub. Et aussi, il y a des domaines difficiles comme le machine learning avec renforcement, pour les processus, des choses où on va créer des équipes très pointues. Et ça on ne va pas en créer partout. 

Et c'est ça, le but de Sopra Steria Next en tant que conseil, c'est amener les entreprises à bien hiérarchiser ces projets. On le dit, c'est l'un des critères pour réussir ses projets. C'est maîtriser ses coûts. 

Tout à fait. Alors, de Un, les coûts de l'informatique vont forcément continuer à augmenter. Personne ne croit qu'ils vont baisser dans les années qui viennent. 

On l’a vu avec le Cloud. 

Voilà. Deuxièmement, nous ce qu'on recommande à nos à nos clients, c'est de dire, est ce que vous avez des projets où l'IA est suffisamment mature pour pouvoir dire que l'objectif, c'est de déployer à grande échelle sous 12, 18, 24 mois et d'être dans des perspectives de déploiement. 

Avec ce critère de rapidité. 

De la rapidité et sortir de la malédiction des Pocs, qui ne se déploient jamais. Et par ailleurs, comme le disait Yves, on doit avoir une enveloppe pour faire de la vraie innovation sur des choses où on ne sait pas si la valeur va être là. Souvent, on nous demande de faire des business case très en amont. Il y a des endroits où faire un business case, alors tout le monde sous Excel peut faire plein de choses, mais ce n’est pas forcément ce qui est nécessaire. Mais ce qui est très important pour nos clients, c'est de bien séparer là où ils sont dans des logiques Time to Market, obsession du time to Market, et là où ils sont dans des logiques d'exploration, pour pouvoir séparer 2. 

Et bien voilà, j'espère qu'on vous a donné quelques pistes pour vos projets d’IA. Merci à tous les 2, Fabrice Asvazadourian donc, directeur général du cabinet de conseil Sopra Steria Next et Yves Caseau, directeur des SI et du Digital chez Michelin. Merci de nous avoir apporté votre témoignage. A très bientôt pour une nouveau hors-série sur ce sujet « En quête d’IA ». 

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