L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer notre monde à une vitesse fulgurante, jouant un rôle clé dans l’accélération de la transition numérique. Pour mieux comprendre cette révolution technologique, nous avons rencontré Christian Dhinaut, Directeur Produits chez Divalto en charge de l’innovation. Dans cette interview, il nous partage sa vision de l’IA, et l’impact significatif qu’elle a déjà chez Divalto.
IA
18 juillet 2024 –
7 mn de lecture
Je pense que l’idée principale derrière le terme « intelligence artificielle » est de reproduire artificiellement tout ou partie de l’intelligence humaine. Avant tout, il ne faut pas parler d’UNE intelligence artificielle mais d’intelligences artificielles au PLURIEL.
Il n’existe pas d’intelligence artificielle qui sait tout faire comme le ferai un cerveau humain, il existe une multitude d’outils intelligences artificielles qui sont chacune spécialisée sur des tâches spécifiques.
D’ailleurs, ce qui marque l’accélération actuelle, c’est qu’une catégorie de ces outils est devenue accessible au grand public et extrêmement matures. Je parle bien entendu des LLM, ces modèles capables de comprendre et générer des textes en langage humain.
Il existe différentes catégories d’intelligences artificielles classées selon leur approche et leur finalité. Pour faire simple, je pourrais déjà parler de 3 types d’IA :
De plus, il existe un grand nombre d’autres branches d’IA comme l’analyse de la vision (image et vidéo), l’analyse des sentiments, l’IA prescriptive, etc.
L’intelligence artificielle discriminative utilise des modèles pour classer des données et aussi isoler des données hors de ces modèles. Les données traitées sont en général de la data structurées, il en existe beaucoup dans les outils ERP et CRM. Mais cela peut être également des contenus textuels et des documents.
Par exemple, l’IA discriminative est utilisée par le marketing pour la segmentation de base de contacts, par la relation client pour classer des échanges, par les directions pour générer des synthèses et aider les analyses. Elle permet également l’automatisation des tâches.
L’intelligence artificielle est en train de s’ancrer en profondeur chez Divalto sur 3 axes :
Là encore, je vais distinguer différents cas de figure :
Nous travaillons sur un outil de type « Copilot » intégré à notre plateforme divalto one. Cet outil aidera les utilisateurs partout où ils ont à saisir et lire du texte : description d’article, saisie de rapport d’intervention, résumé d’activité, message accompagnant un devis, etc.
Cet outil permettra d’agir sur du texte pour le réduire, l’allonger, le traduire, le reformuler, l’anonymiser, etc. tout en connaissant le contexte de l’écran dans lequel l’utilisateur se trouve. Cet outil sortira en BETA fin d’année 2024 pour nos solutions ERP divalto business,divalto field service, divalto industry et le CRM divalto weavy. Il s’appuiera sur différentes technologies dont Azure OpenAI.
Nous avons également commencé à travailler sur un outil de type « chat » permettant d’interroger notre base de connaissances produits pour obtenir de l’aide sur nos nombreuses fonctionnalités ERP et CRM.
Divalto est une entreprise qui est fortement sensibilisé au respect de l’éthique en interne et en externe. Cela s’exprime notamment bien dans notre démarche engagée de RSE, sur l’axe de l’épanouissement de nos collaborateurs et les mesures prises pour la satisfaction de nos clients. C’est pour cela que nous travaillons à une charte de l’utilisation de l’IA et pour le choix des IA utilisées. Une équipe pluridisciplinaire a été constituée pour investir ce sujet.
Le 26 mars dernier, nous vous partagions une envie : mettre de la couleur et une touche artistique au cœur de nos produits. Aujourd’hui, cette envie se concrétise avec l’arrivée du thème « Iconic » dans la plateforme Divalto one.
Les arrêts de production non planifiés coûtent jusqu’à 11% du chiffre d’affaires aux industriels selon IBM, transformant la maintenance prédictive et IA en enjeu stratégique majeur. Le marché mondial, évalué à 7,85 milliards USD en 2022 et devrait atteindre 60,13 milliards USD d’ici 2030 selon Grand view research. Cette croissance extraordinaire s’explique par la convergence de quatre technologies clés : l’intelligence artificielle pour l’orchestration des décisions, l’IoT pour la collecte de données en temps réel, le machine learning pour l’apprentissage automatique et le big data pour le traitement de volumes massifs d’informations. Les résultats sont tangibles : selon Deloitte, la maintenance prédictive réduit les temps d’arrêt de 5 à 15% et augmente la productivité de 5 à 20%. McKinsey révèle que 91% des entreprises réduisent leurs temps de réparation après implémentation.
