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L’IA se diffuse rapidement dans les entreprises françaises, mais les gains de productivité restent encore limités. À partir de la récente étude de la Banque de France, Gwenaelle Bernier, avocate associée chez EY, et Maxime Ciprian, cofondateur et CEO d’Uxopian Software, analysent au micro de Sibylle Aoudjhane dans SMART ÉCO les freins au passage à l’échelle, les différences entre entreprises françaises et américaines, ainsi que les enjeux de réglementation et de risques liés à l’IA.
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00:04Il y a quelques jours, la Banque de France a publié une étude consacrée à l'adoption de l'intelligence
00:09artificielle dans les entreprises françaises.
00:12Sa conclusion était assez claire. L'IA s'installe rapidement dans les entreprises françaises, mais les gains de productivité restent
00:19encore limités.
00:20Alors, quels sont les freins à ce passage à l'échelle ? Comment utiliser intelligemment l'IA dans les organisations
00:26?
00:26Pour en parler, je suis ravie d'être entourée de Gwenaëlle Bernier. Bonjour.
00:29Bonjour Cybille.
00:30Vous êtes avocate associée chez EY. Maxime Siffriand, vous êtes toujours avec nous.
00:35Vous êtes cofondateur et CEO d'Uxopian Software.
00:39Gwenaëlle, je me tourne tout d'abord vers vous.
00:42Beaucoup de salariés utilisent déjà l'IA, mais j'imagine qu'il y a beaucoup de réalités différentes dans la
00:47manière dont c'est utilisé dans les entreprises.
00:50Avec celles avec lesquelles vous travaillez, est-ce que vous remarquez des différences ?
00:54À quel point c'est intégré dans les entreprises, juste l'utilisation de l'IA ?
00:58Oui, c'est très différent.
00:59Alors, moi, je travaille surtout avec des directions fiscales des grands groupes.
01:02Et donc, dans le domaine fiscal, on a, j'allais dire, la partie IA assistance bureautique,
01:08donc qui permet évidemment de simplifier beaucoup de tâches administratives.
01:11Mais on a surtout des IA spécialisées dans le domaine juridique ou fiscal.
01:17Parce qu'on se rend compte que, comme monsieur l'a dit précédemment, finalement, on a un sujet de confiance.
01:24C'est-à-dire que pour utiliser l'IA, il faut qu'on ait confiance dans le résultat.
01:28Et pour avoir confiance dans le résultat, il vaut mieux des IA spécialisées.
01:33Un LLM très généraliste, il va vous donner des réponses qui ne sont pas des réponses d'experts.
01:38Alors, ça permet de débroussailler le terrain, ça permet de donner des idées,
01:41mais ça ne permet pas de s'appuyer sur une réponse qui va engager ensuite l'entreprise.
01:45Donc, le sujet, c'est vraiment comment on construit des IA.
01:49Et à vrai dire, le marché est encore assez pauvre, probablement, le grand public en tout cas.
01:55Et donc, on a encore besoin de construire des agents IA spécialisés dans le domaine de la fiscalité, du droit,
02:02qui vont embarquer des données fiables et des données de l'entreprise.
02:05Aborder plus de confiance, c'est quand même un enjeu phare de tout ça, c'est la confiance.
02:09Dans les données qu'on va donner.
02:11Maxime, de votre côté, vous travaillez avec des entreprises, du coup, pas forcément juridiques et fiscales.
02:17Qu'est-ce que vous voyez dans cette adoption ?
02:21Est-ce que tout le monde utilise l'IA aujourd'hui en entreprise ?
02:24Non, pas tout le monde.
02:25Enfin, pas de manière désordonnée, pour rejoindre ce que vous disiez.
02:30On sait qu'aujourd'hui, la modernisation dont l'IA fait partie,
02:34c'est un des sujets qui est estimé à 30 milliards, je crois, cette année, et à 66 milliards en
02:402031.
02:41C'est-à-dire que c'est l'investissement des entreprises pour moderniser leurs outils ?
02:46Exactement, pour moderniser leurs outils et leur système d'information en France.
02:50Et en même temps, on a une dette technique, donc c'est une rupture technologique,
02:55qui est de l'ordre de 20 à 40% pour chaque entreprise, assurance comprise, en France.
03:00C'est considérable.
03:02Ça veut dire que ça peut engendrer des problématiques de main, de maintenabilité, de sécurité, de coût, évidemment.
03:10Donc, la solution, c'est essayer petit à petit d'introduire l'IA et les agents dans l'équation.
03:20On va déjà commencer par aider les entreprises sur des tâches qui prennent du temps avant la décision.
03:28C'est mettre à disposition des agents qui vont pouvoir résumer l'information,
03:33qui vont pouvoir déjà être sûrs que toutes les pièces sont collectées,
03:36qui vont pouvoir comparer avec les différents dossiers, les contrats, etc.,
03:40qui vont highlighter les différences et qui vont pouvoir suggérer aussi des réponses.
03:47Ça, ça veut dire que c'est principalement dans les fonctions support de l'entreprise
03:51et pas forcément dans ce qui va vraiment faire ce qu'est la suite scientifiquement l'entreprise.
03:57C'est ça, cette différence ?
03:59Ça peut être dans les fonctions support, ça peut être aussi au sein du métier.
04:02Au sein du métier ?
04:02Directement.
04:03On a des applications aujourd'hui en place, mais qui peuvent être aidées par des assistants,
04:11qui, petit à petit, on va avoir de plus en plus confiance.
04:13On va pouvoir, comme ça, avoir une jauge, un taux de confiance en fonction de l'entraînement,
04:20en fonction de la qualité des réponses, pour, petit à petit, se concentrer,
04:23faire moins de tâches répétitives, faire moins de tâches avec très peu de valeur ajoutée
04:29et se concentrer sur autre chose, se concentrer sur le besoin client,
04:34se concentrer sur ce qui fait le sens du métier.
04:38M. Waddell, ce qui permettrait de passer à l'échelle, c'est des enjeux de quoi ?
04:43De technologie, des enjeux de coût.
04:46Qu'est-ce qui permettrait d'accélérer pour avoir une meilleure implémentation de l'IA ?
04:51Je pense que c'est d'abord une problématique d'accès à la bonne donnée.
04:56C'est assez frappant quand on prend des...
04:58Vous parliez de fonctions support tout à l'heure.
05:00Donc, quand on est dans une direction fiscale ou une direction juridique d'une entreprise,
05:04c'est une fonction support de l'entreprise.
05:07Et ce n'est pas tout à fait la direction financière.
05:09La direction financière, en général, elle a un ERP comptable,
05:12elle a des outils qui sont dédiés.
05:14Une direction fiscale, elle n'a pas tout à fait d'outils dédiés
05:18et elle n'a pas forcément accès.
05:20Ou historiquement, ce n'étaient pas des personnes qui étaient, on va dire, très tech.
05:24Donc, on les a un peu oubliées.
05:26Et pourtant, le droit, en général, c'est une matière extrêmement transverse.
05:30C'est-à-dire que les juristes, les fiscalistes en entreprise,
05:32ils ont besoin de données réglementaires.
05:35Des lois, des décrets, etc.
05:37Des choses très fiables de la jurisprudence.
05:38Pas inventées, évidemment, de la vraie jurisprudence.
05:41Et ils ont besoin de données de l'entreprise, mais hyper précises.
05:45Pas seulement des données financières, mais aussi des données contractuelles,
05:50des données logistiques, des données vraiment liées au métier cœur de l'entreprise.
05:54Et il y a peu de solutions aujourd'hui où l'IA va aller chercher sur l'ensemble de ces
06:00données.
06:00La bonne donnée au bon moment.
06:01Donc, comme l'IA, dans son fonctionnement, va être très statistique,
06:05elle va donner quelque chose, peut-être, d'un peu approximatif.
06:08Donc, vraiment, la clé, c'est comment on rend l'accessibilité à ces données suffisamment,
06:13d'abord, secure, c'est-à-dire respect du secret professionnel, du secret des affaires,
06:19tout ce qui est très, très intime à l'entreprise et qui est vraiment fondamental.
06:23Évidemment, il y a le sujet de données personnelles, mais c'est encore à côté de ça.
06:26RGPD, tout ça, c'est encore...
06:27Là, je mets vraiment...
06:28On consacrera une autre émission à ce sujet.
06:31Là, je suis vraiment sur la partie, oui, secret des affaires, secret professionnel,
06:36avec ce niveau de fiabilité.
06:38Et donc, ce qu'on se rend compte, c'est qu'aujourd'hui, c'est plus simple,
06:41dans les technologies actuelles, pour avoir une utilisation de l'IA assez matrice,
06:46dans des directions fiscales, par exemple, c'est plus simple de créer des agents IA
06:50qui vont se reposer sur des bases de données, j'allais dire dédiées,
06:53qui sont créées en entreprise, avec les données en question,
06:57dont on a besoin de l'onger parler, des factures, des données réglementaires,
07:01des données métiers, et là-dessus, on va aller installer le bon LLM
07:05qui va venir interroger.
07:07Là, ça va donner quelque chose où on commence à avoir des gains en productivité significatifs,
07:13avec un deuxième problème qui est le passage à l'échelle.
07:16Puisque, voilà, on est à petite échelle, traiter une facture avec un contrat,
07:21avec une législation, c'est facile, on le fait quotidiennement,
07:25et on sait que ça fonctionne, et c'est formidable,
07:27mais des millions de factures en même temps...
07:31Ça, du coup, c'est une problématique aussi, surtout, d'organisation interne de la boîte,
07:36c'est-à-dire qu'il faut vraiment faire des process qui sont calibrés.
07:39Alors, il y a la partie process, mais il y a aussi la partie dialogue entre les métiers.
07:44C'est toujours un peu compliqué, le positionnement d'une direction des systèmes d'information, des DSI,
07:49par rapport aux autres métiers, aux directions financières, aux directions juridiques, aux directions comptables,
07:56ou fiscales des entreprises.
07:58Il ne faut pas que, souvent, les DSI, ils ont des visées de protection des données,
08:03de cybersécurité, d'efficacité, globalement.
08:06Et à côté de ça, les métiers, eux, ils se gorgent de données,
08:11ils voudraient tout avaler, tout regarder, avoir un accès à tout.
08:14Donc, c'est assez contradictoire, en fait.
08:17Et puis, il y a un aspect de coût.
08:18Enfin, il ne faut pas se cacher que...
08:20Sauf si on veut des choses très précises, très sécurisées.
08:23Plus on veut des choses sécurisées, précises, de confiance,
08:26et plus l'architecture et la gouvernance vont être lourdes à mettre au début.
08:30Donc, c'est vrai que je vous rejoins avec le sujet des agents IA,
08:35qui sont aujourd'hui la solution la plus, avec probablement le meilleur ROI,
08:41pour arriver à faire des choses avec un bon passage à l'échelle,
08:44en attendant peut-être des solutions déjà plus spécialisées,
08:48on the shelf, mais qui sont assez peu existantes.
08:50Comment est-ce qu'on pourrait mesurer les gains de productivité grâce à l'IA ?
08:54Vous, vous faites, j'imagine, des retours.
08:57Est-ce que vous avez des entreprises ?
08:58Vous vous dites, il y a cinq ans, on n'avait rien.
09:00Maintenant, on a l'IA, on arrive à faire ça, ça, ça ?
09:04On a des premiers retours d'expérience.
09:06Il ne faut pas oublier que c'est une technologie qui est assez récente.
09:10Je voulais juste revenir sur ce que vous avez dit,
09:11et ce qui est fondamental, c'est en amont la qualité de la donnée.
09:16C'est très important d'avoir une donnée propre
09:19pour pouvoir, derrière, s'adapter au contexte
09:23et que l'IA ou l'agent puissent faire un travail lui aussi de qualité.
09:29Il faut savoir, un agent IA, aujourd'hui, c'est un programme informatique
09:34qui, en fonction d'une base de connaissances, d'un contexte, d'un prompt,
09:40peut répondre à, enfin, peut interagir, répondre à des questions simples,
09:44interagir avec l'environnement numérique.
09:46Donc, il peut aller envoyer un e-mail, il peut aller appeler quelqu'un même.
09:53Aujourd'hui, le déploiement des premiers agents IA sur un no-man's land,
09:58on a des gains qui vont être assez rapides et assez mesurables.
10:01Ce n'est pas une fin en soi, effectivement.
10:04On a de l'ordre de 30 à 50 % de productivité.
10:09C'est ce qu'on a sur nos premiers retours d'expérience clients.
10:15Néanmoins, je pense qu'on peut aller encore plus loin sur l'accompagnement métier, bien sûr,
10:23et sur le bénéfice.
10:25Ce qui est attendu aujourd'hui, côté, si on reprend l'exemple du sinistre du début,
10:32ça va être un dossier qui avance plus vite.
10:35C'est un travail qui va être moins répétitif.
10:37Pour le gestionnaire, il va pouvoir se concentrer sur la décision, évidemment,
10:44sur tout le process, je dirais, après le traitement par l'IA.
10:53Et pour l'entreprise, ça va être améliorer la productivité, réduire le coût de traitement
10:58et, évidemment, gagner en efficacité, et du coup, faire des économies d'échelle.
11:05– Sur cette donnée dont vous parliez, est-ce que les entreprises,
11:10vous les sentez frileuses à l'idée de tout partager ?
11:14Comment est-ce qu'elles réagissent ?
11:16Vous voulez peut-être commencer ?
11:18– Comme vous voulez, on a une approche, justement, oui, la réponse est oui.
11:25Les entreprises peuvent être frileuses sur le partage des données,
11:28qui est la vraie valeur.
11:30On voit dans les assurances, notamment, c'est le cœur de métier.
11:34La donnée, les informations, les informations sensibles,
11:38la protection de ces informations, l'accès à l'information.
11:42Donc, oui, on va déjà essayer de travailler avec eux, main dans la main,
11:49chez eux, c'est important.
11:51On ne fait pas de sortie de données, on n'a pas une approche
11:54que peuvent avoir d'autres fournisseurs sur des silos donnés,
11:59où j'arrive et je prends l'entièreté du métier, quelque part.
12:04C'est en sas, chez moi, j'ai une IA locale qui travaille.
12:11Donc, on a cette approche pour aller, avec eux, essayer d'analyser
12:16les données et construire les architectures de demain.
12:22– Cornel, vous travaillez avec les entreprises, du coup,
12:23pour les aider à être sûres que leurs données, notamment fiscales,
12:27qu'elles peuvent partager avec l'IA, sont bien protégées ?
12:29– Alors, oui, et on cherche surtout à travailler avec les entreprises
12:33pour identifier les données qui sont utiles, pour faire travailler
12:37les bons agents IA et puis pour gagner quelque chose
12:40qui fonctionne bien.
12:41Mais moi, je sentais la réticence dont vous parliez
12:45sur l'accès aux données, qu'est-ce qu'on va pouvoir donner à une IA
12:49qui, évidemment, doit être par principe sécurisée.
12:52C'est-à-dire qu'on ne va pas interroger un LLM grand public
12:56sur un site Internet lambda et partager ces données de l'entreprise,
12:59c'est absolument interdit.
13:01Donc, on est forcément dans un cadre, enfin, en tout cas, dans nos métiers,
13:04on est forcément dans un cadre où il va d'abord falloir que l'entreprise
13:07ait une infrastructure avec un LLM qui soit sécurisée.
13:11Les données ne sortent pas sur Internet.
13:13Je vais dire ça, c'est vraiment le B à bas.
13:16Et à partir de là, comment on nourrit, sur quoi on fait travailler
13:19les agents IA ?
13:21Et la réforme de la facturation électronique, enfin, j'en parle
13:24parce que ça fait juste 14 jours, donc c'était avant-hier.
13:28C'est assez récent.
13:28Et pour moi, ça, c'est la révolution.
13:31Alors, je suis...
13:32À quel niveau c'est la révolution ?
13:33À plein de niveaux.
13:35La première révolution, c'est qu'on a une masse de données.
13:38Chaque facture, ça comporte à peu près 120 données
13:41qui sont toutes structurées.
13:42Donc, hyper facile à lire par ordinateur, par traitement, par logiciel, blablabla.
13:46Donc, d'abord, on passe sur des données qui étaient très image PDF
13:50à des données complètement structurées.
13:52Deuxièmement, ces données, elles sont partagées en temps réel
13:55avec l'administration fiscale.
13:58Donc, là où les entreprises pouvaient être frileuses avant,
14:02notamment certaines directions de systèmes d'information,
14:04de « on ne va pas utiliser toute cette masse de données,
14:08c'est beaucoup trop, ça va être trop lourd, trop dur, trop compliqué ».
14:11À partir du moment où on sait que l'administration fiscale
14:14n'est pas qu'elle, la direction de la concurrence,
14:16peut-être l'URSAP à l'avenir, vont utiliser ces données,
14:20forcément, c'est devenu une course contre la monde.
14:22Il faut que l'entreprise, elle connaisse ses propres données
14:24puisqu'elle va s'engager sur la qualité.
14:27Le redressement fiscal surprise, personne ne veut ça.
14:31Risques réputationnels, risques financiers, j'en passe.
14:34Donc, l'objectif, c'est vraiment maintenant
14:37d'utiliser cette masse de données qui est partagée en temps réel
14:40et pour bien l'utiliser, parce qu'aucun humain, je pense,
14:44on a envie de lire un fichier XML et puis mutier par des millions,
14:47juste on oublie, voilà, c'est l'horreur.
14:50Alors du coup, là, on a un cas d'usage de l'IA qui est exceptionnel,
14:54de l'IA générative et clairement des agents.
14:58C'était intéressant de voir parce qu'on sent qu'il y a déjà
15:01des petites problématiques qui ressortent,
15:02notamment des délais de paiement.
15:04Et il précisait que c'était par manque de données.
15:06Comme vous disiez, il y a beaucoup d'entreprises accessibles
15:08qui, en fait, ne connaissent pas.
15:10En fait, ils n'ont pas fait leur tournant numérique, digital
15:12et en fait, ils ne partagent pas tout ça parce qu'ils ne l'ont pas.
15:15Oui, et vous avez raison.
15:16C'est d'autant plus, du coup, que moi, je considère comme une révolution.
15:19C'est que là, je parle fiscalité parce que c'est mon métier,
15:23mais ça va au-delà.
15:24Une direction financière, elle avait peu de signaux faibles
15:27ou alors elle en avait sur un certain nombre de choses,
15:29mais pas forcément, elle ne pouvait pas exploiter
15:31tout ce qui peut résulter d'une facture.
15:33Donc, vous parlez des délais de paiement,
15:35des clients défaillants, des fournisseurs peut-être défaillants.
15:38Même chose pour une direction du marketing.
15:40Peut-être qu'ils vont pouvoir facilement aujourd'hui savoir
15:43que s'ils vendent des appareils à pluie plutôt en début de mois
15:46qu'en fin de mois, il vaut mieux les faire de telles couleurs.
15:48Enfin, je n'en sais rien.
15:49Mon exemple est farfelu, mais en tout cas,
15:51ça peut servir pour n'importe quelle entreprise
15:54avec beaucoup de données, finalement, sur cette facture.
15:57Il y a toutes les informations de l'entreprise.
15:59Il y a tout ce qu'elle vend, comment elle le fait,
16:01bien au-delà de la partie conformité fiscale
16:03qui est aussi sous-jacente.
16:04Oui, c'est-à-dire qu'on pourrait peut-être encourager
16:06les entreprises à utiliser toutes leurs données,
16:08bien les répertorier pour pouvoir elles-mêmes
16:10utiliser toutes ces informations-là
16:12pour pouvoir gagner en productivité, par exemple.
16:13Déjà, c'est ce qu'on leur conseille
16:16parce que si elles ne le font pas,
16:17elles vont avoir des problématiques à terme.
16:20Ce ne sera pas en 2026,
16:21mais à terme de sanctions pénales,
16:25pardon, fiscales plutôt, pas pénales,
16:28fiscales liées à des données qui sont manquantes,
16:30des données qui sont erronées.
16:32Donc déjà, on leur conseille d'améliorer
16:34la qualité de leurs données.
16:35C'est bien de ne pas se tromper
16:36ni sur les quantités, ni sur le prix unitaire,
16:38ni sur son taux de TVA,
16:39ni sur plein de choses un peu barbares comme ça.
16:42Mais en plus, c'est hyper utile.
16:44Ça va être hyper utile pour créer de la valeur.
16:47Enfin, je pense que la plupart des entreprises,
16:48elles rêvent de faire de leurs données leur or.
16:51Voilà, un seul, quelques grands, je ne sais pas,
16:55les grands manitou des réseaux sociaux
16:57ont réussi à faire ça.
16:58Mais là, l'entreprise pourra le faire pour elle-même.
17:00Pour elle-même.
17:00Ce qui me paraît assez fantastique quand même
17:02comme perspective.
17:04Et pour terminer, Maxime,
17:06vous avez donc une entreprise,
17:08enfin une antenne aux États-Unis.
17:10Comment est-ce que vous, j'imagine,
17:13vous sentez la différence de mentalité
17:15et même de...
17:17Est-ce que l'IA est plus productive
17:21dans les entreprises américaines ?
17:23Il y a déjà une différence de vitesse d'exécution.
17:26Mentalité, oui.
17:28On voit que les États-Unis sont en avance
17:32parce que moins frileux.
17:33Ils ont démarré déjà un peu plus tôt que nous.
17:36Je ne dis pas que c'est une bonne ou mauvaise chose,
17:38mais ils ont démarré un petit peu plus tôt.
17:40Ils ont fait ce travail à Mons
17:43et commencent déjà à avoir un peu plus
17:45de retours d'expérience
17:46qu'on peut l'avoir en Europe.
17:48Par contre, là où nous, on est,
17:51je pense, en avance,
17:54c'est sur l'organisation,
17:57c'est sur le règlement autour
18:00de la propagation de l'IA.
18:03C'est-à-dire le règlement européen,
18:05AI Act, etc.,
18:06on a un petit peu mieux cadré tout ça ?
18:08On a l'IA Act, vous l'avez dit,
18:09qui est le règlement européen de l'IA
18:11et qui fait partie du cadre à respecter demain
18:15avec des obligations qui vont varier
18:17selon l'usage, selon les risques.
18:21Donc, ça reste évidemment à l'entreprise
18:23d'être maître de la qualité de ses données,
18:26d'organiser les vérifications,
18:28de définir les responsabilités,
18:30de regarder,
18:31de faire les choix technologiques,
18:34d'être maître de sa sécurité,
18:36évidemment,
18:36de voir où les informations sont traitées
18:38et où elles sont stockées.
18:41Nous, je sais,
18:42côté Uxopienne,
18:43on va aller s'adapter
18:44à ce que l'entreprise utilise,
18:46que ce soit des LLM américains
18:51comme ChatGPT
18:52ou comme Gemini, par exemple,
18:54ou français,
18:54comme Newmind ou Mistral.
18:56Et on va aller mettre
18:57une couche de sécurité,
18:59de traçabilité,
19:00de pilotage
19:01pour être sûr que,
19:03déjà,
19:03qu'elle ait un retour
19:05sur ce qu'elle consomme.
19:07C'est important aussi,
19:08la partie coût.
19:10Et qu'elle ait une vue d'ensemble
19:12sur l'état de l'art de l'IA
19:16au sein de son entreprise.
19:18Merci beaucoup,
19:19Maxime Siffriand.
19:20Je rappelle que vous êtes cofondateur
19:21et CEO d'Uxopienne Software.
19:23Gwenaëlle Bernier,
19:24vous êtes avocate associée
19:25chez EY.
19:26Merci à vous tous et tous
19:27de nous avoir suivis.
19:28C'était Smartéco.
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