6 façons d’utiliser l’intelligence artificielle au travail

L’intelligence artificielle au travail peut faire gagner du temps et de l’argent, tout en permettant aux employés de différents secteurs de consacrer plus d’heures à la création et à l’innovation. Voici six façons populaires d’utiliser l’IA au travail dès aujourd’hui.

À mesure que l’intelligence artificielle au travail se développe et que les utilisateurs explorent de nouvelles manières d’exploiter cette technologie, elle devient un outil largement utilisé pour réduire les tâches répétitives, traiter de grands ensembles de données, automatiser des processus fastidieux, et bien plus encore. Pour les humains, intégrer l’IA au travail permet de gagner du temps et des ressources, qui peuvent être mieux consacrés à de nouvelles idées et à l’innovation.

Avec davantage de plateformes d’IA disponibles que jamais, et des modèles devenant de plus en plus sophistiqués, il existe aujourd’hui un large champ d’exploration, d’expérimentation et de croissance grâce à la technologie IA. Les entreprises intègrent déjà l’IA en entreprise pour mieux exploiter leurs données dans la prise de décision, l’analyse, le reporting, et bien plus encore.

Utiliser l’intelligence artificielle au travail promet des gains en productivité et en créativité, et ce n’est que le début de cette technologie. Selon McKinsey, 92 % des entreprises prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA au cours des trois prochaines années, mais seulement 1 % des dirigeants considèrent leur société comme « mature » dans le déploiement de l’IA. La maturité signifie que l’IA est pleinement intégrée aux flux de travail et génère des résultats significatifs pour l’entreprise.

À mesure que les utilisateurs deviennent plus à l’aise et compétents dans la rédaction de prompts et l’intégration des outils IA dans leur travail, ils découvrent de nouvelles possibilités. Voici quelques-unes des façons les plus populaires d’utiliser l’IA au travail, avec de nombreuses autres applications qui continuent d’émerger.

1. Automatiser les flux de travail pour gagner du temps et réduire les tâches répétitives

Beaucoup d’employés doivent accomplir des tâches répétitives dans le cadre de leur travail, comme la saisie de données, le traitement de factures, les processus d’approbation ou d’autres travaux administratifs. Des tâches comme prendre et diffuser les notes de réunion, vérifier le contenu selon les exigences des moteurs de recherche, et bien plus encore, peuvent être automatisées. Toute tâche basée sur des règles peut être gérée par l’IA en entreprise, avec des prompts ajustés si nécessaire pour créer le bon flux de travail. L’IA peut ainsi économiser des heures de travail, offrant un gain de productivité majeur. Elle peut intégrer le machine learning, le traitement du langage naturel et l’analytique prédictive pour automatiser les flux de travail, tout en incluant les humains lorsque cela est nécessaire, par exemple pour approuver certaines actions.

Chez Toyota Motor Company, par exemple, ils ont mis en place des outils IA d’analytique prédictive, ajoutant des capteurs sur les équipements de production pour surveiller la température et d’autres indicateurs de performance. La plateforme d’entretien prédictif basée sur l’IA identifiait des patterns pour signaler d’éventuelles défaillances des équipements avant qu’elles ne surviennent.

2. Servir les clients en première ligne

Des agents IA ont été déployés pour répondre aux appels de service client et les trier dans de nombreuses industries. Les départements informatiques, en particulier, peuvent facilement être submergés par les questions et problèmes des utilisateurs, entraînant des retards dans le traitement des tickets. Les utilisateurs peuvent généralement contacter l’IT via plusieurs canaux et poser souvent les mêmes questions, comme demander un réinitialisation de mot de passe ou une licence logicielle. Il est courant que les équipes IT travaillent en permanence pour rattraper les problèmes, sans avoir le temps d’anticiper les défis ou d’effectuer des tâches proactives.

L’IT Autopilot d’Atera est un agent IA qui assiste les utilisateurs finaux via e-mail, chat et portail client, répondant aux questions, fournissant des conseils et agissant de manière autonome. L’IT Autopilot gère à la fois les tâches routinières et complexes, et lorsqu’il ne peut pas résoudre un problème, il transmet le ticket à l’équipe IT. Nos données internes montrent que l’IT Autopilot peut résoudre jusqu’à 40 % de la charge de travail IT de manière autonome, soit 80 % des tickets de niveau 1, sans intervention humaine.

3. Personnaliser les communications clients

La personnalisation est aujourd’hui attendue dans de nombreux cas d’usage, et l’intelligence artificielle au travail le rend possible. Pour les marketeurs, par exemple, l’IA peut segmenter les audiences en fonction des données clients, comme la démographie et l’historique d’achats, puis créer du contenu et des recommandations sur mesure. Amazon recommande des produits à ses clients grâce à l’IA, tandis que l’application de Sephora utilise l’IA pour proposer des conseils beauté personnalisés en fonction du teint et du style de l’utilisateur.

4. Transformer les données en réponses

L’IA en entreprise peut parcourir de grands volumes de données bien plus rapidement que les humains, ouvrant de nombreux cas d’usage possibles dans tous les secteurs. Grâce à des analyses précises, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur les données plus rapidement et tirer parti de leurs propres données propriétaires pour obtenir des informations uniques.

Les outils IA peuvent analyser de larges ensembles de données pour détecter des tendances, générer des rapports et des visualisations. Les entreprises comme les cabinets d’avocats ou les organisations de recherche peuvent mettre l’IA au service de l’analyse de documents, extraire des informations spécifiques pour créer des tableaux, graphiques ou résumés rapides. D’autres données non structurées, comme les interactions clients, peuvent être analysées grâce à l’IA pour identifier des tendances, par exemple si les clients sont satisfaits de leurs achats ou trouvent les réponses dont ils ont besoin. Ces usages de l’intelligence artificielle au travail permettent de conserver la connaissance institutionnelle et historique, tout en gagnant du temps et en offrant de meilleurs éléments de décision.

5. Augmenter les capacités des humains qualifiés

Les départements IT mettent les outils IA au service des tâches répétitives et courantes, contribuant à étendre les compétences et capacités des membres de l’équipe. L’AI Copilot d’Atera, par exemple, est conçu pour offrir une intelligence artificielle au travail aux utilisateurs afin de gérer les appareils, résoudre les tickets et traiter les alertes. C’est un produit unique qui permet de gagner énormément de temps et de répondre plus rapidement aux utilisateurs avec des informations précises et en temps réel.

AI Copilot peut transformer des instructions simples en scripts puissants sans nécessiter de codage, ce qui est utile pour automatiser les tâches de maintenance et bien plus. Il peut également générer et exécuter des commandes sur un appareil, tout en utilisant la recherche en langage naturel pour trouver et gérer les appareils. Les requêtes des utilisateurs dans les tickets peuvent ainsi être répondues de manière fiable grâce aux réponses d’AI Copilot. Les équipes IT peuvent gagner beaucoup de temps en générant des articles de base de connaissances à partir des tickets résolus avec Copilot, ainsi qu’en résumant les tickets pour apprendre et s’améliorer pour les questions futures.

6. Créer des modèles personnalisés pour des problèmes typiques

Dans de nombreuses industries et équipes, les utilisateurs d’IA rencontrent souvent les mêmes problèmes à répétition : remplir correctement des formulaires, respecter les normes sectorielles, assurer la cohérence entre les produits ou gérer des chaînes logistiques complexes. Toute entreprise peut commencer avec un modèle pré-entraîné prêt à l’emploi, puis le former sur ses propres données pour créer un système sur-mesure. Ces LLM existants peuvent être spécialisés pour des tâches spécifiques, différents modèles prenant en charge différentes missions.

À mesure que les plateformes d’IA en entreprise intègrent des capacités de raisonnement, l’IA pourra prendre en charge des décisions plus complexes et créer des plans étape par étape pour atteindre des objectifs. Les utilisateurs pourront ajuster les modèles de raisonnement et les intégrer avec des connaissances spécifiques à l’entreprise ou au domaine pour obtenir encore plus de précision et des analyses de données plus fines.

Par exemple, BloombergGPT est un LLM financier entraîné sur des données financières propriétaires. Il permet de faire gagner du temps aux employés et de soutenir les professionnels de la finance en générant des rapports, analysant des données financières, prédisant les tendances du marché, créant des résumés financiers et analysant le sentiment.

Transformez le travail au quotidien grâce à de nouvelles idées et à l’IA

Les outils IA ont déjà un impact dans les lieux de travail, avec des équipes et des collaborateurs qui trouvent de nouvelles façons uniques d’utiliser la technologie. Pour exploiter l’intelligence artificielle au travail de manière intelligente, commencez par identifier des processus chronophages et riches en données à automatiser grâce à l’IA, afin de démontrer rapidement un retour sur investissement. Vérifiez également si l’intégration ou la qualité des données pose un problème avant de développer de nouveaux flux de travail.

Bien sûr, tous les collaborateurs curieux d’IA ne souhaitent pas entraîner des modèles ou créer de nouveaux prompts et projets. Des solutions comme les outils IA d’Atera, Copilot et Autopilot, peuvent automatiser les flux de travail et réduire la charge des tâches administratives pour les départements IT. Pour les équipes IT et les autres collaborateurs souhaitant gagner en productivité et libérer du temps pour la créativité, l’IA peut servir d’assistant rapide et efficace.