Au cours des derniers mois, nous avons assisté à la montée en puissance de l’IA et il ne fait aucun doute qu’elle va révolutionner le mode de fonctionnement des entreprises. Cependant, comment va-t-elle s’appliquer pour apporter un mode de productivité à l’organisation ? Comment les entreprises peuvent-elles se convertir à une forme intelligente de travail numérique qui leur permettra de soutenir et de préserver leurs connaissances tout en augmentant l’intelligence collective et en améliorant la productivité ? Dans ce blog, nous discuterons de ce sujet et du chemin que les entreprises doivent parcourir pour y parvenir.
Le savoir collectif est l'actif le plus important d'une organisation.
À la base, l’entreprise est aussi bonne que le savoir collectif de ses employés. Bien qu’il puisse sembler évident que les organisations doivent maintenir le savoir sur ce qu’elles font et la manière dont elles procèdent, beaucoup d’organisations sont confrontées à des défis pour maintenir ce savoir. La pénurie de personnel et le départ à la retraite des travailleurs du savoir les plus anciens placent les entreprises devant un défi majeur.
C’est là que l’entreprise doit revoir la manière dont elle effectue le transfert de connaissances entre les générations et dont elle capture les connaissances de ses employés.
Grâce aux technologies NLP et NLU telles que IBM Watson Discovery, les entreprises peuvent utiliser l’IA pour capturer et lire des informations non structurées provenant de diverses sources telles que des courriels, des notes, des ordres de travail et des brochures. Cette base de connaissances massive peut ensuite être utilisée pour fournir à d’autres travailleurs des informations pertinentes pour faire leur travail. En trouvant plus rapidement des informations pertinentes, ils deviennent plus productifs.
Construire votre parcours vers le travail numérique
En supposant que les organisations aient construit leur base de connaissances massive, comment peuvent-elles maintenant l’exploiter pour poursuivre leur voyage vers l’IA et apporter encore plus de productivité à leur organisation.
Voyons comment l’IA peut automatiser les tâches, en commençant par l’exploration des tâches. Les outils d’IA et d’automatisation, lorsqu’ils sont utilisés en combinaison, peuvent remplacer les tâches à faible valeur ajoutée. Chaque fois qu’un employé estime qu’une tâche particulière prend du temps, il y a typiquement une opportunité d’automatisation des tâches via l’IA. C’est ce qu’on appelle l’exploration des tâches. Imaginons par exemple qu’à chaque fois qu’une commande est passée, un message client est envoyé à l’équipe d’assistance. En utilisant les technologies d’exploration cognitive des tâches disponibles dans des technologies telles que IBM Process Mining, le système pourrait créer des robots pour attribuer automatiquement la demande d’assistance à l’agent approprié en fonction de ses compétences et de sa disponibilité. De cette manière, l’IA élimine le travail manuel, réduit le temps de réponse et améliore l’expérience globale du client.
Passons maintenant à l’aide à la décision. L’IA peut faire apparaître les bonnes informations au bon moment, aidant ainsi les employés à prendre la bonne décision. C’est ce que nous appelons l’orchestration des processus. Par exemple, si un employé rencontre un client, le système d’IA peut automatiquement extraire des données pertinentes, telles que des conversations antérieures et des données de vente. Ces informations peuvent aider l’employé à mieux se préparer à la réunion, à poser les bonnes questions et à fournir des solutions personnalisées. Le système alimenté par l’IA peut également suggérer la réponse la plus optimale à un problème donné sur la base de l’apprentissage automatique, améliorant ainsi le processus de prise de décision.
Passons maintenant au niveau suivant en fournissant des outils de libre-service exploitant le langage naturel. Les personnes peuvent utiliser le langage naturel pour déclencher des actions et des robots, ce qui contribue à créer une meilleure expérience utilisateur et à améliorer la productivité. Par exemple, un employé peut dialoguer avec un robot alimenté par l’IA pour demander un document particulier, et le robot peut aller chercher l’information dans la base de données et la fournir en temps réel. Cela réduit le besoin d’intervention manuelle et permet aux employés d’effectuer leur travail plus efficacement, augmentant ainsi la productivité.
Si vous pensez que je parle de technologie futuriste, jetez un coup d’œil à IBM Watsonx.ai ainsi qu’à IBM Watson Orchestrate récemment annoncé, vous n’en reviendrez pas de ce que l’IA est capable d’accomplir aujourd’hui.
Quelles sont les prochaines étapes dans le domaine du travail numérique ?
En ce qui concerne l’expansion de l’utilisation de l’IA, l’avenir semble prometteur. L’utilisation de l’IA va s’étendre jusqu’à ce qu’elle puisse faire le travail, ce qui nous conduira à l’ère de la servitisation et nous amènera finalement à la Société 5.0. En d’autres termes, elle conduira à plus d’automatisation, plus de personnalisation et plus d’intelligence sur le lieu de travail. Cela signifie que l’IA ne se contentera pas d’assister à l’accomplissement du travail. Elle l’accomplira en totalité.
Pour ce faire, les entreprises devront transformer leur flux de travail actuel en systèmes de gestion basés sur les événements.
En conclusion, l’utilisation de l’IA pour la préservation des connaissances et l’automatisation change la donne pour les organisations. Avec l’aide des technologies NLP et NLU, il est possible de capturer des données non structurées et de les convertir en informations exploitables pour les employés. En outre, l’IA peut automatiser les tâches à faible valeur ajoutée, fournir une aide à la décision et mettre en place des outils en libre-service utilisant le langage naturel. L’intégration de l’IA dans les opérations commerciales permettra sans aucun doute d’accroître l’efficacité, de réduire les coûts et, en fin de compte, d’offrir une meilleure expérience aux employés et aux clients. Au fil du temps, nous pourrions voir l’intelligence artificielle
effectuer le travail, nous présentant ainsi la société 5.0.
Si le sujet vous intéresse, je vous invite à laisser un commentaire afin que je puisse vous envoyer un message privé pour en discuter davantage !
Maintenir la sécurité et la confidentialité des données
La confidentialité des données était extrêmement importante pour cette entreprise de services publics. Nous devions veiller à ce que chacun des milliers d’employés de l’entreprise n’accède qu’aux informations qui le concernent et qui sont liées à son rôle. Il fallait également tenir compte de la dynamique du lieu de travail, comme les nouvelles embauches et les changements de poste. Des techniques sophistiquées de filtrage des informations et des privilèges des utilisateurs ont été nécessaires pour que le système réponde aux normes de sécurité et de confidentialité requises.
Apprendre à Watson le jargon de l'entreprise
Nous devions nous assurer que le moteur de recherche cognitif comprenait les termes commerciaux ou le vocabulaire spécifique utilisé dans l’entreprise de services publics. Notre équipe a dû former l’IA au type de langage à attendre avant qu’elle n’ingère les 1,5 million de sources de données. Pour résoudre ce problème, nous avons utilisé une technique appelée « Pre-enrichment », qui consiste à analyser chaque source de données avec le contexte commercial qui l’entoure.
Orchestrer la mise en œuvre à l'échelle de l'entreprise
Le troisième défi consistait à intégrer la solution dans l’infrastructure de l’entreprise. Nous savions que le moteur de recherche aurait un impact massif sur les méthodes de travail de l’entreprise. Nous avons donc adopté une approche agile, en travaillant en étroite collaboration avec les responsables pour définir de nouvelles procédures de partage de l’information. Et pour nous assurer que la méthodologie restait sur la bonne voie, nous avons déployé des morceaux du système auprès de petits sous-groupes d’utilisateurs. Le retour d’information de ces tests s’est avéré précieux pour préparer le produit final en vue de sa diffusion à l’échelle de l’entreprise.
Mise à jour des données
L’entreprise disposait de plus de 1,5 million de documents sources. Les documents de l’entreprise sont assez volatiles – ils peuvent être modifiés ou effacés à tout moment. Il est évident que les résultats du moteur de recherche doivent refléter ces changements. Mais au lieu de laisser le système parcourir l’ensemble du référentiel à la recherche de mises à jour, ce qui prendrait environ une semaine, nous avons mis au point un algorithme intelligent de rafraîchissement quotidien des données.
Les résultats
Après environ 12 mois d’ajustements et d’itérations, la solution était enfin prête pour un déploiement à grande échelle. En fin de compte, l’entreprise de services publics a obtenu un puissant moteur de recherche cognitif qui transfère de manière transparente les connaissances de l’entreprise aux employés nouveaux et existants. Plus encore, nous avons fourni un moyen d’améliorer le partage d’informations, de minimiser les pertes de temps sur le lieu de travail, d’accélérer l’intégration des employés et d’augmenter la productivité globale.
Aujourd’hui, le PDG et le personnel de la société de services publics sont ravis du nouveau système. Ils affirment qu’il est désormais beaucoup plus facile et plus rapide d’accéder aux informations. Par exemple, des tâches qui prendraient normalement des heures sont désormais accomplies en quelques minutes. Et c’est ce que nous aimons voir : un changement positif grâce à l’innovation, mais surtout un problème résolu et un autre client satisfait.
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