Comment dynamiser la transformation de l'IA en entreprise avec Microsoft Copilot

Ceci est la partie 1 d'une série de Adèle Khan, spécialiste technique senior chez Microsoft, explique comment les entreprises peuvent tirer parti de Microsoft Copilot pour alimenter leurs transformations en matière d'IA.

Introduction

Il y a quelques semaines, un lundi matin, une panique inattendue s’est installée. Les courriels ont afflué dans tous les sens, mêlant excitation et anxiété. Tout cela provenait d’un courriel de quatre lignes envoyé par le président d’une agence gouvernementale renommée, demandant une formation de trois heures sur l’IA générative sur le lieu de travail.

L'enthousiasme était indéniable, mais le sérieux du président a accentué notre anxiété. Les dirigeants ont consacré trois heures à l'exploration des défis, des opportunités et des voies vers un lieu de travail transformateur, ce qui a rendu cruciale pour nous la tenue d'une session percutante. 

En compagnie d’autres intervenants, je me suis mis au travail et quelques jours plus tard, je me retrouvais dans une salle de conférence magnifiquement décorée, avec une vue panoramique et des participants impatients. Alors que nous étions sur le point de commencer, le président a demandé à partager les réflexions et les raisons derrière cette soudaine affluence. Il a déclaré, et je cite : 

« Nous sommes confrontés à des défis de plus en plus importants au travail. Chaque rôle dans l’organisation a plus à faire qu’hier et les champs de bataille sont de plus en plus difficiles. J’ai vu mon assistant commencer à utiliser l’IA générative pour planifier mon calendrier et je peux sentir l’amélioration et le succès qu’il a obtenus en peu de temps. Je veux que ce succès soit plus commun.

Je veux que le calme que je vois sur leur visage maintenant soit plus répandu dans toute l'organisation, et je veux être le premier à apprendre comment je peux contribuer à faire évoluer la culture de l'organisation pour adopter la transformation de l'IA générative du lieu de travail.

J'ai été impressionné par la simplicité et la clarté des intentions. Le reste de la conversation a suivi la tendance établie par le président et a abordé la manière et les défis à relever dans le parcours de transformation de l'IA d'une entreprise.

Certains des principaux défis évoqués, et souvent observés dans d’autres organisations, sont les suivants :

1. Création et personnalisation de contenu:

L’un des principaux défis de nombreux secteurs d’activité est la nécessité de produire un contenu de qualité et attrayant qui trouve un écho auprès du public cible. Cela implique de créer des images, des vidéos, des graphiques et du contenu écrit qui soient non seulement informatifs mais aussi captivants. Dans le secteur de la santé, par exemple, la création de bulletins d’information attrayants sur le bien-être des patients et de communications personnalisées peut être une tâche ardue. Le défi consiste à produire un contenu à la fois précis et attrayant, ce qui nécessite une compréhension approfondie du public et la capacité à générer des idées créatives de manière cohérente.

2. Automatisation et efficacité:

De nombreuses industries sont confrontées à des tâches répétitives qui consomment du temps et des ressources précieuses. Dans le secteur de la vente au détail, par exemple, les tâches telles que la gestion des stocks, le traitement des commandes et les opérations de service client sont souvent répétitives et chronophages. Ces tâches peuvent entraîner des inefficacités et une augmentation des coûts opérationnels. Le défi consiste à trouver des moyens d'automatiser ces processus sans compromettre la précision ou la qualité, libérant ainsi les ressources humaines pour se concentrer sur des tâches plus critiques. Parfois, la connaissance de ces processus, des solutions possibles et des meilleures pratiques est détenue par les personnes au niveau opérationnel. Le défi consiste à s'assurer qu'elles peuvent les transmettre facilement et de manière à ce que les autres autour d'elles puissent en bénéficier sans devenir un problème.

3. Assistance client améliorée:

Pour des secteurs tels que la banque et l’assurance, répondre instantanément et avec précision aux demandes des clients est un défi de taille. Les clients attendent une assistance rapide et personnalisée, mais gérer un volume élevé de demandes peut être une tâche ardue, en particulier dans les centres de contact ou les consoles d’agents qui gèrent plus de 100 applications. Le défi consiste à garantir que l’assistance client soit non seulement efficace, mais également personnalisée et empathique. Cela nécessite une compréhension approfondie des besoins des clients et la capacité à fournir rapidement des solutions pertinentes. La validation de plusieurs sources de connaissances et la rédaction de messages clairs mais pertinents peuvent avoir un impact sur le temps de traitement moyen, la satisfaction des clients et la réduction des boucles prolongées.

4. Résolution de problèmes et innovation:

Les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes complexes qui nécessitent des solutions innovantes. Le défi consiste à définir, explorer, évaluer et mettre en œuvre efficacement ces solutions. Cela nécessite un ensemble d'idées diversifiées et la capacité de mesurer et d'affiner les solutions en permanence. Pour les entreprises qui cherchent à innover et à garder une longueur d'avance sur la concurrence, le défi consiste à favoriser une culture de créativité et d'amélioration continue.

De la même manière que ce qui a été évoqué ci-dessus dans le cadre de l’automatisation et de l’efficacité, le fait de doter les utilisateurs professionnels des bons outils et d’une courbe d’apprentissage minimale permettrait à l’organisation de se lancer dans un parcours de transformation et d’innovation rapide.

5. Orchestration de la transformation 

L’essor des technologies d’IA s’accompagne d’une multitude de défis éthiques et réglementaires. Les problèmes tels que les biais dans les modèles d’IA, les préoccupations en matière de propriété intellectuelle et la nécessité d’une conformité réglementaire continue constituent des obstacles importants. Ces défis peuvent être encore plus compliqués si les employés, les équipes ou les services commencent à utiliser leurs propres assistants ou outils d’IA générative au travail. Si l’organisation souhaite tirer parti de la tempête de la transformation de l’IA, elle doit disposer d’une stratégie, d’une planification et d’une orchestration claires pour éviter toute utilisation abusive ou tout dommage aux actifs existants.

La promesse de la transformation de l’IA

Ce ne sont là que quelques-uns des défis que je rencontre souvent dans des interactions similaires à celles évoquées plus haut. La promesse d’une transformation générative de l’IA est réelle et peut probablement changer la donne, mais les défis sont également réels. Il faut des dirigeants comme le président pour faire le premier pas vers la maîtrise de soi et la transmission des connaissances et de la culture.

Dans la suite de cet article, je discuterai de certains des apprentissages et expériences d’adoption qui ont déjà commencé à avoir un impact positif sur les finances, la culture et la satisfaction des employés.

À propos de l'auteur

Adeel Khan est un spécialiste technique senior de renom chez Microsoft, réputé pour avoir piloté des transformations numériques à l'échelle de l'entreprise. Dans son rôle au sein de Microsoft Operations à Singapour, Adeel a été reconnu comme un AICopilot Champion, aidant les organisations Fortune 500 à adopter et à transformer l'avenir du travail.

Fort de près de deux décennies d'expérience, Adeel possède une connaissance approfondie des solutions cloud, de l'IA et du ML, ainsi que des architectures de solutions de gestion des données qui assurent systématiquement le succès et la rentabilité des clients. Son parcours professionnel international s'étend au Pakistan, aux Émirats arabes unis, en Malaisie et à Singapour, enrichissant sa perspective et améliorant sa capacité à naviguer dans des environnements technologiques complexes.

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