“D'ici 2026, plus de 80 % des entreprises auront utilisé des API ou des modèles d'IA générative” Gartner
L‘Intelligence Artificielle Générative (IAG) n’est plus une simple tendance, c’est une révolution qui transforme notre façon de travailler. Selon l’étude “A new era of generative AI for everyone” de l’entreprise de conseil Accenture, il est estimé que 40% des heures de travail peuvent d’ores et déjà être impactées par des IAGénérative, toutes industries confondues.
Des modèles comme ChatGPT d’Open AI, Gemini de Google ou encore Llama de Meta ont fait irruption dans notre quotidien, mais, aux yeux des entreprises, un réel potentiel réside dans leur application aux logiciels métiers. Imaginez :
C’est exactement ce qu’un chatbot basé sur l‘IA générative peut apporter à votre logiciel métier. Dans cet article, nous plongerons au cœur de cette technologie, décortiquons son fonctionnement, et explorerons ses avantages concrets pour votre entreprise.
Les logiciels métier d’ingénierie et de gestion de données technique, de plus en plus présents dans le paysage industriel, gèrent un volume considérable de données complexes, nécessitant une expertise pointue pour leur interprétation et leur utilisation. Un logiciel métier bien adapté permet non seulement de centraliser et d’organiser ces données, mais aussi de faciliter leur analyse, leur partage et leur valorisation, transformant ainsi la donnée brute en un véritable levier stratégique pour votre entreprise.
Le chatbot, quand à lui, est un peu comme un collègue ultra-compétent, toujours disponible pour répondre à vos questions. Un chatbot se base sur des LLM (Large Language Models). Ce sont des modèles de Deep Learning (Un sous-ensemble du Machine Learning, lui-même une branche de l’IA) permettant de générer des réponses cohérentes en réponses à des requêtes formulées en langage naturel.
Ces modèles LLM se basent sur des volumes de données conséquents, pouvant atteindre les milliards de paramètres, leur permettant de comprendre et de générer du langage naturel. Dans un logiciel métier, le chatbot ne se contente pas de répondre à des questions générales. Il :
Ainsi, un chatbot présente de nombreux avantages concrets dans l’utilisation quotidienne d’une application logicielle métier. Parmi les cas d’usages existants, nous pouvons lister les suivants qui sont à ce jour les principales utilisations d’un chatbot :
Finies les heures perdues à fouiller dans des bases de données ou archives papiers. Avec un chatbot, posez votre question en langage naturel, comme vous le feriez à un collègue, et votre réponse s’affiche, claire et précise.
Vous avez un rapport de 200 pages à analyser ? Le chatbot peut vous en extraire les points clés en quelques secondes.
Besoin de trier des centaines de documents selon des critères spécifiques ? Le chatbot s’en charge, vous libérant ainsi un temps précieux pour des tâches plus stratégiques.
Un problème technique ? Le chatbot peut vous guider pas à pas vers la solution, ou même vous mettre en relation avec un expert si nécessaire.
Le chatbot apprend de vos interactions et adapte ses réponses à vos besoins spécifiques.
Derrière cette magie apparente, il y a une mécanique bien huilée. Tout commence par la création d’une base de données vectorielle, où vos données techniques sont transformées en vecteurs mathématiques. La vectorisation se fait à l’aide d’un modèle d’embedding (un modèle d’IA dont le rôle est de gérer cette transformation de données en analysant la sémantique des mots).
La principale difficulté est de générer des réponses pertinentes. Répondre à des questions précises dans un contexte inconnu, spécifique, ou technique, demeure un défi. Les besoins des ingénieurs, par exemple, nécessitent une compréhension approfondie et une capacité à manipuler des données techniques complexes.
De ce fait, lorsque vous posez une question, l’ensemble des instructions données va constituer le “prompt”, qui va guider l’IAG vers une réponse adaptée. Or, comme on vient de le voir selon le contexte, un chatbot “classique” va générer une réponse standard, non contextualisée, et potentiellement non adaptée.
Ainsi, un bon chabot va alors utiliser la génération augmentée par récupération (ou RAG, Retrieval Augmented Generation) pour récupérer les documents pertinents et construire un « prompt » précis pour l’IA. En bref, il fouille dans sa « mémoire » (la base de données) pour trouver des informations pertinentes. Il utilise ensuite ces informations pour formuler une réponse cohérente et adaptée à votre question.
Ce prompt contextualisé est la recette qui guide l’IA vers une réponse pertinente. A partir de celui-ci, le LLM génère la réponse (ou la suite de mots) la plus probable statistiquement selon son apprentissage, évitant ainsi les réponses génériques et peu pertinentes.
L’intégration de l’IA générative et des chatbots dans nos logiciels métiers est une véritable révolution. Mais comme toute révolution, elle vient avec son lot de défis.
Mais l’avenir est résolument prometteur :
Intégration profonde : Les chatbots s’intègrent de plus en plus avec d’autres outils métiers, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités.
BASSETTI GROUP développe la plateforme logicielle TEEXMA, une plateforme unique de gestion de données techniques et scientifiques. Nous sommes convaincus que l’IA générative va transformer votre façon de travailler, c’est pourquoi nous investissons continuellement dans cette technologie afin de proposer des solutions logicielles à la pointe de la technologie.
Pour plus d’informations sur le sujet, vous pouvez également télécharger notre livre blanc “Comment l’Intelligence Artificielle Générative transforme la recherche et l’exploitation des données techniques dans l’industrie”, qui rentre dans le détail technique de l’utilisation de l’IA Générative.
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