L’intelligence artificielle générative est sur toutes les lèvres, notamment dans le monde des Centres de Contacts. Entre promesses de gains de productivité, simplicité de mise en œuvre, et transformation des parcours utilisateurs, les attentes sont nombreuses. Mais qu’en est-il vraiment sur le terrain ?
À l’heure où de nombreuses entreprises amorcent ou accélèrent leurs projets IA Gen, il est essentiel de séparer le mythe de la réalité.
1. L’IA Générative est unique et universelle
C’est une idée tenace : une IA généraliste capable de tout faire, pour tous les usages, dans tous les contextes. En pratique, c’est tout l’inverse. Chaque cas d’usage, chaque organisation, chaque besoin métier demande une approche spécifique. Travailler avec une seule IA Gen pour tout couvrir se révèle vite contre-productif. C’est pourquoi de plus en plus de structures font le choix de développer des “petites IA” spécialisées, qui cohabitent et s’enrichissent mutuellement.
Autre réalité incontournable : la dimension multilingue. Pour des organisations qui interagissent avec leurs utilisateurs en plusieurs langues, il est indispensable de s’appuyer sur des modèles capables de comprendre et générer du contenu multilingue avec une qualité constante.
2. Un bon prompt suffit
On entend souvent que tout se joue dans le prompt. Et si l’art du prompt engineering est bel et bien une compétence-clé, croire qu’un bon prompt suffit à garantir un résultat satisfaisant est une illusion. Derrière un prompt efficace, il y a toujours du contexte, des données, des ajustements, de l’entraînement… et des heures d’expérimentation et de tests. L’IA Gen ne fait pas de miracle : elle repose sur des bases solides, à la fois technique et humaine mais également sur une bonne qualité de la donnée.
3. L’IA Générative est simple à déployer et à administrer
Déployer une solution d’IA Gen ne se résume pas à une opération d’apparence simple : bien au contraire, la gestion opérationnelle recèle de multiples défis. Une fois l’IA Gen en production, elle devient un actif technologique à administrer, superviser et faire évoluer, exigeant une gouvernance rigoureuse et un suivi continu.
Mais au-delà de la mise en œuvre, il est primordial de pouvoir mesurer l’activité réelle de l’IA Gen au sein de l’organisation. Cela inclut l’évaluation de son efficacité, le suivi des coûts de licences et de consommations, ainsi que la gestion des charges liées à son maintien en condition opérationnelle. Pouvoir observer ces différents indicateurs dans le temps et disposer de mesures en temps réel sur l’activité courante est essentiel pour ajuster les usages et garantir la performance.
Avec la croissance rapide de l’usage de l’IA Gen, la capacité à vérifier la non-régression après chaque évolution de l’environnement devient un critère majeur pour assurer la qualité des productions. Cette exigence de surveillance et de contrôle constants est la clef pour transformer l’innovation technologique en valeur concrète et durable.
4. Les gains sont évidents à mesurer
L’un des grands espoirs liés à l’IA Gen demeure la recherche de gains économiques : réduction des charges, accroissement de l’efficacité, amélioration de la satisfaction… Les promesses sont nombreuses, mais mesurer concrètement l’impact d’un projet d’IA Générative s’avère souvent bien plus complexe qu’il n’y paraît. En effet, les bénéfices ne sont pas toujours immédiats, certains sont qualitatifs ou ne se révèlent qu’à moyen terme. Calculer le ROI renforce d’autant plus l’importance de mesurer précisément l’activité de l’IA Gen, comme évoqué précédemment, car sans une observation rigoureuse, toute évaluation reste floue. À cela s’ajoutent la nécessité de définir des objectifs clairs et de s’assurer que les métriques suivies correspondent réellement aux objectifs fixés : la cohérence entre ces éléments est essentielle pour confirmer et valider un retour sur investissement.
En conclusion, l’IA Générative a indéniablement sa place dans la transformation des parcours utilisateurs. Mais pour en tirer le meilleur, il faut dépasser les visions simplistes et les discours tout faits. C’est une technologie puissante, à condition de l’aborder avec rigueur, méthode, recul et pragmatisme.
Envie d’en savoir plus ? Découvrez notre prochain article dédié au ROI de l’IA Générative dans les environnements IT et centres de contact.