« L’IA nous préoccupe », déclare Rom Kosla, le DSI de Hewlett Packard Enterprise (HPE). Cette phrase trouve probablement un écho chez de nombreux cadres supérieurs en entreprise. Selon une étude récente de McKinsey, plus de 78 % des chefs d’entreprise affirment que leur organisation utilise l’intelligence artificielle (IA) dans au moins une fonction de l’entreprise.
Kosla explique à ZDNET que HPE utilise des applications tierces dotées de capacités d’IA et a passé les 18 derniers mois à développer une solution de chat interne, ChatHPE, qui sert de hub pour l’IA générative dans les processus internes. Voici quatre façons de transformer l’IA en avantage commercial selon l’expérience de M. Kosla.
1. Établir une stratégie d’IA
Comme d’autres entreprises leaders, HPE utilise plusieurs modèles d’IA externes et plateformes technologiques. Certains employés utilisent Microsoft Copilot pour améliorer leur productivité, tandis que les développeurs exploitent GitHub Copilot. « L’objectif est que, lorsque nous déployons des licences pour les individus, ils utilisent ces technologies dans leur travail quotidien », explique Kosla.
La stratégie se concentre particulièrement sur ChatHPE, une plateforme personnalisée alimentée par Azure et la technologie OpenAI. HPE a déjà identifié des cas d’utilisation. Par exemple, une équipe juridique pourrait utiliser l’IA pour réviser des contrats, en extrayant des informations précises et en générant de nouveaux modèles. « Nous travaillons avec eux, en tirant parti de ChatHPE, orienté vers des données sources spécifiques », ajoute Kosla.
Les cas d’utilisation se manifestent également dans d’autres départements. Par exemple, dans les opérations, ChatHPE pourrait servir d’outil de service à la clientèle, permettant aux utilisateurs de trouver des informations comme un numéro de pièce. Le marketing pourrait identifier des campagnes réutilisables, tandis que la finance pourrait adopter des cas d’utilisation analytiques.
2. Former tout le monde à l’utilisation de l’IA
M. Kosla souligne l’importance de la formation à l’IA pour tous les employés. « Vous vous concentrez peut-être sur l’économie, mais il n’est pas inutile d’apprendre la finance ou le marketing », explique-t-il. HPE encourage ses employés à devenir compétents dans plusieurs domaines.
« Si votre spécialité est la chaîne d’approvisionnement, vous devriez apprendre l’IA. Si vous êtes spécialiste en IA, une formation en chaîne d’approvisionnement est également bénéfique », déclare Kosla. L’entreprise facilite cette formation grâce à ses ressources humaines et insiste sur l’importance de l’application des connaissances acquises. « Si vous l’apprenez, vous devez l’utiliser », ajoute-t-il.
3. Mettre en place des garde-fous
Kosla affirme que l’intégration de l’IA dans les organisations modifiera l’accès à l’information. Les dirigeants doivent gérer la relation entre les technologies agentiques et leurs homologues humains. « Je réfléchis aux contrôles et aux garde-fous », précise-t-il. L’humain doit comprendre les décisions que prend la machine en son nom.
Ces garde-fous doivent être établis par un partenariat efficace entre les départements informatique et opérationnel. « Comment s’assurer que nous gérons correctement l’ingénierie du prompt, que les données extraites sont limitées, et que les réponses du moteur sont exactes ? », interroge Kosla.
Il est crucial de veiller à ce que les réponses ne soient pas dangereuses ou nuisibles, et que le prompt soit conçu pour un usage professionnel. De plus, il faut éviter de générer trop de requêtes pour contrôler les coûts.
4. Réfléchissez à votre prochaine étape
Kosla note que l’approche interne de HPE en matière d’IA continue d’évoluer. L’entreprise mixe modèles internes et externes selon les nécessités. Il est également essentiel de gérer l’orchestration de l’IA dans le modèle d’exploitation de bout en bout.
HPE utilise des logiciels de fournisseurs comme SAP et Salesforce qui intègrent des services agentiques. « Si nous orchestrons entre deux fournisseurs avec différents agents, l’utilisateur peut se retrouver avec des outils qui ne communiquent pas », conclut Kosla. Il est donc nécessaire de trouver les meilleures pratiques pour résoudre ces problèmes.