Les éditeurs de logiciels tout comme les ESN peuvent améliorer leur proposition de valeur au moyen de l’IA générative. La technologie devenant de facto un avantage concurrentiel substantiel pour qui est à même de s’en emparer.
Les professionnels sont unanimes. L’intelligence artificielle générative est un moyen d’améliorer la productivité de sa propre entreprise tout comme elle génère de nouveaux leviers de croissance. A tel point que le cabinet d’études Forrester estime dans son dernier sondage que 2024 se présente résolument comme l’année de “l’IA intentionnelle”. Les entreprises déplaçant la technologie de la sphère de la R&D pure vers celle des applications business productives.
Le cabinet américain estime à ce titre que 85 % des entreprises étendront à cette échéance leur utilisation d’outils, majoritairement open-source comme GPT-J ou BERT, au-delà des outils classiques propriétaires tels que ChatGPT.
Pour citer Marvin Minsky, l’un des pères fondateurs de l’intelligence artificielle, et l’une des pensées les plus robustes en la matière : “L’IA est la science de faire faire à des machines des choses qui demanderaient de l’intelligence si elles étaient faites par des humains”. Le sujet est donc actuellement là. L’IA générative (ou IAG) permet d’augmenter la productivité par individu de manière drastique avec comme effet direct de réduire les inégalités ou de reconcentrer la force de frappe interne sur des sujets majeurs.
L’Intelligence artificielle générative : un facteur de transformation
Parmi les usages principaux de la technologie, on notera par exemple l’importance du marketing de contenu. L’IAG s’avère utile et pertinente pour créer du contenu en grande quantité, analyser la concurrence, améliorer son propre SEO, créer du SEA sur mesure ou bien encore faire de la prospection automatique. Aussi, le support client et le ticketing sont amenés à évoluer grandement au moyen d’un traitement automatique de la relation client.
Qu’il s’agisse d’ESN ou d’éditeurs de logiciels, les entreprises du numérique se rendent indispensables en intégrant l’IA générative dans les entreprises. Et pour cause, selon Gartner, 80 % des entreprises auront utilisé des API ou des modèles d’IA générative, ou développé leurs propres modèles d’ici 2026. Côté ESN, des entreprises du secteur comme Accenture ont déjà investi trois milliards de dollars sur trois ans. Et cela, avec un doublement du nombre d’employés dédiés pour atteindre 80 000 (sur 738 000 collaborateurs au total).
Un investissement conséquent
De son côté, Capgemini a annoncé porter un investissement de 2 milliards d’euros sur les trois prochaines années avec 60 000 collaborateurs spécialisés (sur 360 000 actuellement). Atos, Orange Business Services, Wavestone, Sopra Steria, Sfeir… chacun capte les fruits de cette lame de fond.
Et pour cause, les ESN entendent s’afficher comme des « guides », à même de conseiller sur les meilleurs usages ou de poser des garde-fous en matière de LLM (large language models). Chadi Hantouche, consultant chez Wavestone, explique : “Nous aidons principalement nos clients à identifier les bons cas d’usage. A ce stade de maturité, il est primordial de se concentrer sur quelques cas d’usage qui sont transformants et de les exécuter correctement. Encore aujourd’hui, nous estimons à 80 % les tentatives d’utiliser l’IAG qui restent coincés au stade du POC. Il convient désormais d’industrialiser les essais. D’autant que les ESN apportent de précieux conseils en matière de LLM. Le challenge reste de trouver celui qui correspond le mieux aux besoins.”
Quel est le coût de l’IA générative ?
Le responsable tempère : “Quel est le coût de tout cela ? Tout le monde s’enthousiasme à propos du potentiel que permet la technologie mais nous disposons encore de très peu de visibilité quant au coût global. Les clients forts de leurs expériences cloud peuvent paraître, pour certains, réticents quant au modèle économique qui se développera. Les DSI ne souhaitent pas entrer dans un système qui les rendrait captifs. D’autant que démontrer le ROI de l’IA générative s’avère encore complexe. C’est pourquoi certaines entreprises mettent en avant l’importance de l’efficacité et le confort que procure la technologie. On parle alors de ROI expérientiel.”
Un point de vue partagé par Marie Fontaine, Head of GenAI chez WEnvision, le cabinet de conseil de l’ESN Sfeir. La responsable explique : “l’IA générative a ouvert des horizons de nouveaux cas d’usages importants. Le sujet est clairement devenu un levier stratégique depuis près de 18 mois. Nous conduisons ainsi une veille active toutes les 6 semaines pour se positionner auprès des DSI sur les composants technologiques qu’il fait suivre avec attention. Notre conviction est que l’IA ne remplacera ni les humains, ni les consultants. Toutefois, les entreprises qui ne l’utilisent pas auront des problèmes en termes de compétitivité.”
Une « double casquette »
L’idée pour les ESN est donc d’adopter une sorte de double casquette. Tout d’abord le consulting en technologies permet d’agir sur l’aspect organisationnel et structurel des entreprises qui se mettent à l’IAG. Dans une optique d’industrialisation de cette innovation, il est ainsi envisageable de créer des centres d’excellence, de constituer des équipes dédiées ou de bâtir des plateformes d’entreprises pour des cas précis. Enfin, il est crucial d’introduire l’IAG dans la culture d’entreprise. Une ESN peut ainsi programmer des séances d’acculturation auprès du Comex ou des collaborateurs afin de cibler les différents groupes d’utilisateurs.
Marie Fontaine ajoute : “ On va faire des focus sur l’API management pour débloquer des usages à valeur dans entreprise. Je pense par exemple à des orchestrateurs qui vont pouvoir créer des appels, des automatisations… Ces éléments vont créer des cas d’usages précis et mesurables. Les outils peuvent intégrer des dashboard et proposer des indices qui déterminent le nombre de personnes qui reviennent sur l’outil.Cela permet de mieux maîtriser ses propres gains de productivité.”
Une vague “plus importante que celle du cloud”
Du côté des éditeurs de logiciels, l’intégration d’éléments technologiques a été anticipée selon des roadmaps diverses. André Brunetière, Chief Product and Innovation de Cegid explique : “L’IA générative est une vague plus importante que celle du cloud. Nous avons, par le passé, transformé quasi l’ensemble de notre activité en mode cloud. L’intelligence artificielle s’avère plus radicale que le cloud. Ce dernier a apporté des changements quant au support d’utilisation d’une même activité, en passant d’un environnement lourd à un autre plus centralisé. De son côté, l’IAG amène des paradigmes d’usages totalement différents.”
Le responsable ajoute : “L’utilisateur va à présent récupérer des informations sans forcément créer de données nouvelles. Il semble devenir une sorte de consommateur du résultat.”
L’une des inquiétudes des éditeurs de logiciel semble, sommes toutes, d’éviter que ne se crée de facto un nouvel intermédiaire entre l’éditeur et l’utilisateur qui va digérer la donnée et la restituer. Ces entreprises veillent donc quelque part à ne pas être “disrupté” par l’outil. L’objectif est donc de maintenir un service auprès du client. Et cela, aussi bien d’un point de vue qualitatif que quantitatif.
Les développeurs : une profession chamboulée ?
En interne, les nouvelles capacités de l’intelligence artificielle modifient déjà les métiers des ESN et des éditeurs de logiciels.. A commencer par les développeurs, qui ont commencé à adopter les chatbots comme assistants. Aux Etats-Unis, de véritables coding factory ont ainsi vu le jour afin de produire des outils sur l’étagère dotés de fonctions prédéfinies.
Marie Fontaine, Head of GenAI chez WEnvision, explique : “En matière de développement informatique, nous accompagnons nos clients au travers d’assistants de programmation. Le code se prête assez bien à l’exercice de la génération en particulier grâce au nombreux repository publics. Ces éléments proposent des données importantes et qualifiées qui permettent de créer et d’entraîner des modèles qui permettent de former ce que nous appelons des développeurs augmentés. Sur un public de jeunes développeurs, l’IA générative peut les aider à les rendre plus productifs tout en les faisant monter en compétence. Mais l’une des fonctions les plus demandées demeure le chat. Il permet d’agir comme un véritable assistant à même d’expliquer ce qu’il se passe précisément dans une fonction, de trouver une erreur sans faire de génération à outrance.”
Une tendance lourde
La tendance est donc lourde. Concernant les métiers du développement, les experts s’accordent à dire qu’un véritable chamboulement est à l’œuvre. En particulier sur l’écriture et la réécriture de code. En moyenne dans ce domaine, les entreprises pourraient avoir besoin de deux fois moins de personnes pour réaliser le même travail. Un changement qui va en particulier s’opérer au sein des software factory.
L’apport de la technologie se présente également comme une métrique permettant d’améliorer la productivité, y compris des équipes techniques. Pascal Bonneton, Président et Directeur général de Naelan, ajoute : “Notre axe stratégique est de viser la satisfaction client. Pour y parvenir, nous misons sur le contenu de qualité. L’idée générale qui motive la mise en place ou non de l’intelligence artificielle générative est de savoir si cela nous fait gagner du temps en termes de journées de développement. L’idée générale est véritablement d’améliorer la productivité.”
De nouveaux leviers… et une explicabilité nécessaire
L’intelligence artificielle générative est appelée à se faire une place de choix non seulement au niveau des entreprises du numérique que de leurs clients et utilisateurs. Reste que le choix de cette technologie soulève des interrogations de nature prospective.
Patrice Ravaud, directeur marketing produit de Visiativ et Advisor pour le Green Gravity Engine, explique : “je vois l’IAG comme un outil de productivité qui va devenir incontournable. Je le vois presque comme une sorte d’uberisation des moteurs de recherche. Cette IA générative va agréger des contenus déjà disponibles sur ces moteurs pour mieux les utiliser et se présenter comme une sorte de nouvelle interface. En ce sens, la technologie doit donc rester un outil qui ne doit pas provoquer d’appauvrissement des connaissances. Il est donc nécessaire qu’existe une logique de traçabilité pour conserver un volet critique sur les résultats fournis.”
La question des limites est clairement posée. L’utilisation massive de ces éléments nouveaux doit donc s’accompagner de garde-fous permettant de mieux comprendre les impacts et la portée de la technologie. “Je pose également la question de savoir si les humains seront en mesure de différencier le contenu d’un pitch généré par un enfant de celui généré par une IA. Ma seule crainte est que l’on ne se rende plus compte que tout le monde utilise l’intelligence artificielle générative. C’est pourquoi la question de la vérification est clé. Quand je dois ressortir des résultats exacts, comment puis-je m’assurer de la traçabilité de ces résultats dans une IAG. Il va donc falloir garantir une IA traçable”, ajoute le responsable.
Des investissements croissants
Toujours est-il que, forts de ces mises en garde, les investissements dans le domaine vont croissants ces derniers mois. Le plan d’investissement de 2 milliards d’euros sur trois ans annoncé par CapGemini est le signe que l’ensemble des grands acteurs du conseil répondent présents sur l’IA générative. PwC annonçait un investissement d’un milliard de dollars d’ici 2026. En juin, Accenture mettait 3 milliards de dollars sur la table.
De son côté, Wenvision, la filiale conseil stratégie IT du groupe Sfeir, a récemment annoncé la disponibilité d’une nouvelle offre d’accompagnement des entreprises dans l’utilisation de l’IA générative. L’offre se décline en trois volets : acculturation, partage et organisation. Le premier volet vise à se familiariser avec ce qu’est l’IA générative : comment elle fonctionne, les usages qu’on peut en attendre… Le volet partage vise à mettre en relation les clients avec des experts ou d’autres clients ayant déjà des retours d’expérience pour approfondir le sujet. Le volet organisationnel vise à constituer des équipes pluridisciplinaires capables de poursuivre l’acculturation interne sur le long terme.
Cet article est issu du livre blanc « L’impact de l’IA générative sur les entreprises du numérique » édité par Numeum. Le document est téléchargeable à cette adresse : https://numeum.fr/actu-informatique/livre-blanc-limpact-de-lia-generative-sur-les-entreprises-du-numerique
Olivier Robillart