La productivité des entreprises a chuté au cours de la dernière décennie, mais l'essor de l'IA générative (Gen AI) promet d'inverser la tendance et d'apporter potentiellement plusieurs milliards de dollars à l'économie américaine d'ici 2030. Avec 70 % des DSI qui reconnaissent le potentiel de l'IA générative pour booster la productivité et plus de la moitié prévoyant de la déployer d'ici à 2025, les attentes concernant l'impact de l'IA générative sont élevées.
Néanmoins, de nombreuses entreprises sont confrontées à un très grand défi : combler le fossé entre l'anticipation et la mise en œuvre. L'évolution des exigences réglementaires, le vieillissement des effectifs et les obstacles en matière d'adoption des technologies entravent la productivité et la croissance des entreprises. Ce blog explore cinq cas d'usage de l'IA générative pour aider les responsables informatiques des entreprises à surmonter ces défis et à stimuler la productivité.
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1. Accélérer le processus de gestion des sinistres du début à la fin
Dans le secteur concurrentiel de l’assurance, l’optimisation de la gestion des sinistres d’assurances multirisques est une nécessité pour les assureurs qui cherchent à répondre aux attentes de plus en plus élevées des clients tout en gérant les coûts. Par exemple, Appian Connected Claims utilise l’automatisation et l’intelligence artificielle pour rationaliser les processus de traitement manuels des réclamations traditionnellement laborieux et sujets aux erreurs.
Cette solution de pointe permet d’accélérer le traitement des réclamations, et de garantir une précision et une efficacité supérieures, tout en offrant aux assurés une expérience fluide en matière de réclamations.
L’IA générative améliore encore le processus de gestion des sinistres en analysant les données en temps réel, en identifiant les fraudes potentielles et en réduisant le risque de fuite des sinistres. En outre, l’IA générative peut analyser les données historiques relatives aux sinistres et identifier des modèles afin d'accélérer le traitement des sinistres et la prise de décision.
Exemple : Grâce à une approche Claims management (gestion des sinistres) alimentée par l'IA, Global Excel Management a choisi la solution Appian Connected Claims Solution pour accélérer le règlement des sinistres, réduire les coûts et améliorer l'expérience client. Grâce aux flux de travail adaptables d'Appian, Global Excel a réussi à mettre en place un portail de gestion des sinistres et un processus de déclarations initiales de sinistres (FNOL) en moins de 12 semaines. Appian Connected Claims permet également aux utilisateurs professionnels de configurer les workflows sans intervention du service informatique, ce qui accélère le processus de prise en charge des nouvelles institutions et politiques.
Créé sur la Plateforme Appian, Connected Claims suit les sinistres à chaque étape de leur cycle de vie.
Maintenant que nous avons examiné comment l'IA générative accélère le traitement des sinistres d’assurance, examinons une autre application puissante de l'IA générative : booster la productivité des employés grâce aux chatbots internes.
2. Booster la productivité des employés
Un autre cas d’usage efficace de l’IA générative consiste à créer des chatbots internes directement connectés à votre base de connaissances institutionnelles. Les employés peuvent interroger ces robots pour obtenir des réponses immédiates et précises. Cela permet de gagner un temps précieux et d'augmenter la productivité en offrant aux employés un accès instantané aux informations dont ils ont besoin. En intégrant de manière transparente l'IA à vos systèmes de communication internes, vous pouvez favoriser une culture de l'efficacité et de la responsabilisation, où les connaissances sont facilement accessibles en un seul clic. De plus, grâce à la capacité de l’IA générative à apprendre et à évoluer en permanence, ces chatbots peuvent s'adapter aux demandes des utilisateurs, garantissant ainsi des réponses toujours précises et pertinentes au fil du temps.
Exemple : Le Texas Department of Public Safety a mis en place une application de chatbot alimentée par IA, qui permet aux employés d'extraire des documents propriétaires dans un système centralisé où les informations sont consultables par plus de 10 000 parties prenantes. Par conséquent, les employés de l’agence peuvent obtenir des réponses immédiates à leurs questions, dont le directeur de l’agence devait auparavant se charger. En outre, le délai d'exécution plus rapide du nouveau système permet à l'Office of Procurement and Contract Services (OPCS) de l'État de garantir l'intégrité des données contractuelles sous-jacentes.
Maintenant que nous avons exploré la manière dont l'IA générative accélère le traitement des sinistres d’assurance, passons à une autre application clé : l'exploitation de l'IA générative pour transformer les données non structurées en aperçus exploitables.
3. Convertir les données non structurées en aperçus exploitables
Dans l'économie numérique d'aujourd'hui, les organisations ont besoin d'un moyen de classer, de traiter et d'extraire automatiquement des informations à partir de données non structurées, comme des documents papier, des vidéos et des e-mails, et de rendre ces informations exploitables en temps réel. L'automatisation intelligente des documents convertit ces données non structurées en aperçus exploitables, en utilisant des capacités d'IA et de ML, renforcées par des humains si nécessaire.
En complément de ces outils, l’IA générative peut résumer les faits et les actions clés des documents en fonction de paramètres prédéfinis, ce qui vous permet d’obtenir beaucoup plus rapidement les informations dont vous avez besoin, à partir de gros volumes de documents.
Exemple : Une agence gouvernementale a utilisé l’IA générative pour traiter des demandes de documents d’identité critiques. L’examen de ces informations prenait auparavant des semaines, car les collaborateurs devaient faire correspondre les descriptions de poste figurant sur les demandes d’emploi à des codes d’emploi prédéfinis. Cependant, en utilisant un plug-in d’IA générative, l’agence a pu créer une application pour automatiser ce processus de correspondance rapidement.
La nouvelle application de l’agence, alimentée par l’IA, prend le texte non structuré de la description de l’emploi et recommande instantanément les trois meilleurs codes pour cet emploi. Grâce à ce processus alimenté par l’IA, l’agence a considérablement réduit le temps nécessaire au traitement des candidatures, permettant de booster sa productivité et aux examinateurs de se concentrer sur des tâches plus importantes.
Après avoir mis en évidence le potentiel de transformation de l'IA générative dans l'accélération du traitement des sinistres d’assurance et l'augmentation de la productivité des employés, concentrons-nous sur la façon dont elle révolutionne les opérations de service clientèle.
4. Rationaliser et personnaliser les opérations de service clientèle
L'IA accélère le parcours clients en favorisant le libre-service, en gérant les tâches répétitives et en privilégiant les interactions complexes qui nécessitent de l'empathie et de la personnalisation.
Les chatbots conventionnels fournissent des réponses génériques basées sur des règles. Mais les chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA utilisent le traitement du langage naturel pour personnaliser les recommandations et anticiper les besoins des clients.
Exemple : Aviva France a révolutionné ses opérations de service clientèle en s'appuyant sur l'IA pour rationaliser le traitement des sinistres. Traitant 80 000 demandes par an, les agents étaient auparavant confrontés à des processus manuels fastidieux et à des systèmes désordonnés.
Avec l'aide d'une plateforme d'automatisation des processus alimentée par l'IA, Aviva France a numérisé les tâches manuelles et optimisé la collaboration interfonctionnelle. Et pour quel résultat ? Le traitement des sinistres le jour même est passé de 1 % à 25 %, tandis que les règlements ont grimpé en flèche de 530 %, ce qui démontre le pouvoir de transformation de l'IA pour booster l'efficacité et la rapidité des opérations de service clientèle.
[Découvrez les différences entre l’IA générative et les grands modèles linguistiques.]
Après avoir exploré quatre cas d'usage convaincants, il est temps de mettre en lumière une autre facette des capacités de l’IA générative : l'extraction et la classification de documents. Voyons comment cette technologie transformatrice révolutionne la gestion et l'analyse des données.
5. Accélérer les processus d'extraction et de classification des documents
L'IA générative offre un potentiel remarquable pour l'optimisation de l'extraction et de la classification des documents. Approfondissons maintenant ces capacités et explorons des exemples concrets de la manière dont les entreprises exploitent l’IA générative pour stimuler l'efficacité et l'innovation dans la gestion et l'analyse des données.
La classification des e-mails: Interprète et catégorise automatiquement les e-mails, simplifiant ainsi la communication tout en accélérant les réponses aux demandes des clients.
La classification des documents: Identifie et organise automatiquement les informations contenues dans les documents, ce qui accélère leur acheminement et leur traitement.
Extraction des données : Récupère automatiquement les données de divers types de documents, optimisant ainsi la précision et boostant l'efficacité opérationnelle.
Exemple : Leroy Merlin a un problème. Cette grande enseigne de distribution de matériel de bricolage a dû relever des défis importants pour accélérer ses procédures de retour, de remboursement et d'échange. Les approbations manuelles, associées à une supervision fragmentée au niveau de l’exécution des commandes et les silos de données entre les systèmes ont entraîné des processus d’approbation étendus et de fréquentes annulations de commandes, générant au final une baisse du taux de satisfaction de la clientèle. En outre, l’inexactitude des données a entraîné des pertes financières.
En s'appuyant sur l’automatisation des processus robotisés (RPA), Leroy Merlin a automatisé les transactions de paiement des remboursements, en capturant de manière transparente les données provenant de différents portails de paiement. Cependant, l'intégration de l'IA générative à leurs processus a propulsé l'efficacité opérationnelle du distributeur à un autre niveau. Par exemple, le traitement des documents alimenté par IA a permis de rationaliser jusqu'à 90 % de leurs processus manuels, ce qui a boosté la satisfaction des clients et propulsé la croissance de l'entreprise.
[Approfondir l'utilisation de l'IA générative. Consultez ces sept cas d’usage de l’IA/du ML.]
Explorons maintenant des conseils et stratégies exploitables pour mettre en place l'IA dans votre organisation, en vous inspirant d'exemples concrets d'organisations prospères telles que Leroy Merlin.
Conseils et stratégies pour la mise en place de l'IA générative dans votre organisation
Les plateformes d'automatisation des processus constituent l'outil idéal pour mettre en œuvre les cas d'usage de l'IA Générative. Les meilleures de ces plateformes s'appuient sur les derniers grands modèles linguistiques pour numériser des tâches telles que la synthétisation de documents et l'identification des informations personnelles identifiables (PII, Personally Identifiable Information). En outre, ces plateformes de pointe utilisent l'IA pour automatiser les tâches de développement et accélérer le cycle de vie du développement.
Pourtant, de nombreuses entreprises n'ont fait qu'effleurer l'énorme potentiel de l’IA générative. Pour libérer tout le potentiel de l'IA générative et en récolter les fruits, une mise en place efficace est un facteur de réussite essentiel. Voici quelques conseils pratiques et tactiques pour vous aider à exploiter avec succès la puissance de l'IA générative dans votre organisation.
Intégration des workflows : Assurez-vous que l’IA est intégrée de manière transparente dans vos processus et qu’elle est configurée pour collaborer avec les décideurs humains.
Automatisation des tâches : Rationalisez les opérations en automatisant les tâches manuelles, telles que la recherche, la mise en correspondance et la synthèse des données. L’efficacité s’en trouve renforcée et les ressources humaines sont libérées pour des tâches plus stratégiques.
Données: Investissez dans une couche sémantique solide sur vos données d’entreprise, afin de vous assurer que vous pouvez les utiliser pour former vos algorithmes et/ou les interroger en temps réel afin d’obtenir des réponses rapides à vos questions. Les data fabrics sont un excellent moyen d’y parvenir.
Sécurité et confidentialité : Accordez la priorité à la sécurité et à la confidentialité de vos implémentations d’IA. Prenez des mesures pour protéger les informations sensibles, en particulier avec une intégration d’IA sécurisée et de confiance.
Les promesses de l'IA générative sont donc immenses, mais l'exploitation de son potentiel de transformation nécessite une intégration minutieuse aux processus et systèmes existants.
Libérer la valeur de l'IA générative
De nombreuses entreprises expérimentent actuellement l’IA générative pour la création de contenu, le développement de logiciels, l'extraction et l'analyse de données et le service clientèle. Cependant, les organisations centrées sur l'IA générative font vraiment la différence, en transformant des domaines stratégiques de leur activité avec moins de ressources et plus de rapidité. Les progrès rapides de l'IA générative sont en train de remodeler des secteurs entiers, des services financiers aux soins de santé en passant par l'administration et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
La question cruciale est la suivante : Comment libérer la valeur de cette technologie véritablement transformationnelle dans votre organisation ? Comme l'a fait remarquer Piyush Kumar, responsable mondial de la stratégie, ainsi que des solutions et partenariats stratégiques chez Wipro, lors d'un récent entretien :
« Tout se résume à l’essentiel. Vous devez avoir une stratégie de données bien définie. Les meilleures organisations adoptent une approche descendante, dans laquelle les cadres supérieurs adhèrent à la valeur commerciale critique et à la différenciation que l’IA peut apporter. Cela peut être plus facile à réaliser avec le battage médiatique et les promesses de l’IA générative. Il a toujours été essentiel de choisir les bons cas d’usage pour mettre la valeur en évidence. Concentrez-vous sur les premières victoires avec des opportunités à portée de main, tout en développant et en investissant dans une vision plus large. »
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