Réaliser des gains de productivité grâce à l’IA générative

L’IA générative a changé la donne depuis le lancement de ChatGPT il y a deux ans. Bien que les avantages de cette technologie révolutionnaire ne soient plus à démontrer, de nombreuses entreprises peinent encore à améliorer de façon tangible leur productivité. Pourquoi ? En raison des défis liés au déploiement efficace de solutions alimentées par l’IA, aux préoccupations de sécurité et l’alignement de l’IA avec les flux de travail existants. Pour aider les entreprises à surmonter ces obstacles, explorons comment débloquer tout le potentiel de l’IA générative, sans remplacer les systèmes et processus qui fonctionnent déjà.

L'outil IA personnel : une arme à double tranchant

The rise of Bring Your Own AI (BYOAI) - where employees use their personal AI tools at work - is both a blessing and a curse. On one hand, employees using free AI services like ChatGPT can boost individual productivity. On the other, this trend creates significant risks for organisations, including:

• Data Privacy Risks: Employees may inadvertently expose sensitive company data when using AI tools that have not been vetted and approved by IT security.
• Compliance Issues: Free AI services may not meet corporate compliance or regulatory standards.
• Inconsistent Adoption: While some employees thrive with AI tools, others resist change, leaving organisations with patchy adoption.

Même lorsque les entreprises mettent des outils d’IA à disposition de leurs employés, il leur revient de les utiliser. Nombreux sont ceux qui préfèrent s’en tenir aux flux de travail traditionnels ou aux outils existants, creusant ainsi un fossé entre les équipes qui adoptent l’IA et celles qui sont en retard.

La prochaine frontière de l’IA : des chatbots aux agents intelligents

The excitement around AI has shifted from simple chatbots to AI agents - tools capable of reasoning, problem-solving, and automating more complex tasks. However, this shift presents a dilemma:

• Les entreprises devraient-elles investir dans des technologies d’IA nouvelles et non éprouvées ?
• Ou devraient-elles améliorer leurs flux de travail existants en y intégrant l’IA générative ?

Most businesses have already made significant investments in automating critical processes. Replacing these systems with new AI software isn’t practical, especially when it involves re-skilling entire teams or risking disruption. Instead, the smarter approach is to enhance and evolve existing automation projects with AI.

Instaurer la confiance grâce à l’IA contextuelle

How do you break down resistance to AI adoption? The answer lies in in-context AI - embedding AI tools into the software employees already use every day. Instead of asking someone to embrace an entirely new system, in-context AI makes AI adoption seamless. For example:

« Imaginez un commercial utilisant son CRM pour accéder à un assistant alimenté par l’IA qui suggère les meilleures étapes à suivre pour conclure une vente. Le système reste familier, et l’IA ne fait que l’améliorer, pas le remplacer. »

Cette approche permet aux employés de :

• Experiment with prompt engineering in a familiar environment.
• Renforcer la confiance dans l’IA en voyant son fonctionnement dans des contextes réels.
• Gagner en confiance lorsque les réponses de l’IA incluent des références ou des liens vers leurs sources, améliorant ainsi la transparence et la fiabilité.

Une première étape : les agents de recherche IA

A great entry point for companies looking to leverage generative AI is retrieval agents. These agents automate the tedious task of searching for or researching specific information, delivering immediate productivity gains without disrupting existing workflows. As an example, consider a common banking scenario:

« Les analystes examinent manuellement des centaines de pages de rapports annuels et de bilans financiers afin d’identifier les contrats de protection ou de produits dérivés arrivant à échéance, ce qui pourrait représenter une opportunité de vendre leurs solutions de gestion des risques. Cette tâche chronophage consiste à croiser des documents complexes pour en extraire des informations exploitables. »

By deploying an AI Retrieval Agent within their PDF application, the team can:

• Extraire instantanément les points clés des rapports.
• Gagner du temps en automatisant les tâches répétitives et chronophages.
• Accroître sa capacité à analyser davantage de rapports quotidiennement, augmentant ainsi son efficacité et sa productivité.

Cette petite mais puissante évolution n’a pas nécessité l’apprentissage de nouveaux outils. Il a au contraire amélioré les processus existants de l'équipe, apportant ainsi une valeur immédiate.

L'évolution, et non une révolution : l’approche Kaizen en matière d’automatisation

While the latest Large Language Models (LLMs) promise to automate tasks once thought of as impossible to automate, businesses need to proceed with caution. Trust and confidence in AI don’t happen overnight, especially in regulated industries where guardrails and audit trails are essential. Instead of jumping straight to fully autonomous AI agents, organisations can use a gradual, iterative approach - often referred to as the Kaizen method of continuous improvement – to incrementally augment automations with AI. This involves:

1. Starting Small: Use AI to enhance existing workflows or solve low-risk problems.
2. Adding Intelligence Incrementally: Gradually increase the level of autonomy given to the AI as trust and confidence grow.
3. Measuring Progress: Continuously monitor results to ensure productivity gains and identify areas for further optimization.

En faisant évoluer les projets d’automatisation existants avec l’IA et en augmentant progressivement le niveau d’autonomie accordé à l’IA, les entreprises peuvent dégager des gains de productivité incrémentiels sans chambouler leurs opérations.

Agents IA : l’évolution naturelle suivante

AI agents represent the next phase of automation industry’s evolution, building on the foundation of existing business process management (BPM) and robotic process automation (RPA) systems. Instead of deterministic workflows that follow rigid rules, AI agents add intelligence and self-direction, enabling more dynamic and efficient processes. The best part? Companies can start today. By integrating AI into existing automated workflows, businesses can:

• Convertir les processus automatisés en agents intelligents.
• Mesurer les améliorations de productivité pour démontrer la valeur de l’IA.
• Élaborer un cadre pour la création et la gouvernance futures des agents IA.

Agency Spectrum

To see how generative AI can boost the efficiency of existing automations in just a couple of clicks, see: Creating AI Agents with TotalAgility.

Conclusion : Commencez petit, pensez grand

Generative AI isn’t just a passing trend - it’s reshaping the way businesses operate. But success doesn’t come from replacing what works with flashy new tools. Instead, it’s about evolving your existing workflows to unlock the full potential of AI, one step at a time. By starting with simple use cases like retrieval agents, embedding AI into familiar tools, and gradually increasing its autonomy, businesses can realise tangible productivity gains while building trust in this transformative technology. Ready to take the first step? Discover how to create AI agents with TotalAgility and see how generative AI can boost your business efficiency today.