IA : savoir quand l’utiliser

Damien Riso, Directeur associé, I&C – ABV France

Dans une entreprise technologique, résister à la tentation de mettre de l’IA partout pourrait devenir une compétence. Chez Dassault Systèmes, leader mondial des univers virtuels permettant de simuler le monde réel, Laurence ROMEO, Senior Director, GTM & Enablement Transformation pour l’organisation Industry, pilote la production de contenus (formations et supports d’aide à la vente). Elle part du besoin métier pour décider comment structurer, automatiser ou enrichir ces contenus avec l’IA, sans compromettre leur fiabilité.

Son enjeu : produire rapidement des contenus techniques pour les équipes commerciales, dans un environnement international composé majoritairement d’ingénieurs, puis les décliner sous différents formats et les maintenir à jour, sans sacrifier leur exactitude.

Les expérimentations menées avec l’IA ont révélé une difficulté : un texte convaincant n’est pas nécessairement exact sur le plan technique. « Sur certains essais, les hallucinations éloignaient fortement le résultat de la notion initiale. C’est un vrai risque dans notre environnement, où la précision technique est essentielle », précise Laurence.

L’équipe a distingué les tâches où l’IA apporte de la valeur de celles qui relèvent de l’automatisation. Une même information figure parfois dans plus d’une dizaine de supports, alors que les vendeurs n’en utilisent réellement que trois ou quatre. À chaque évolution, leur mise à jour devient complexe.

Il faut aussi concilier expertise technique et besoins commerciaux. L’expert souhaite tout transmettre, mais le vendeur cherche l’information pertinente pour son client. « En surproduisant, on passe à côté du vendeur, qui va se perdre dans des détails. »

La réponse a d’abord été méthodologique. Des templates communs définissent, partie par partie, l’information attendue pour disposer d’une information « fiable, réutilisable et maintenable », dans chaque industrie.

Cette structuration a conduit à une conclusion contre-intuitive. Pour récupérer une information validée et la placer au bon endroit, pourquoi demander à une IA de la réinventer ? « Ça, ce n’est pas de l’IA, c’est de l’automatisation. » Avec des sources validées et des règles de contrôle, celle-ci assure répétabilité, traçabilité et maîtrise du contenu.

L’IA retrouve sa valeur lorsqu’il faut comprendre, synthétiser, vulgariser, reformuler ou adapter. Une présentation peut être ajustée à son audience, son niveau de connaissance ou au contexte commercial. L’IA transforme alors un contenu de référence validé sans devenir la source de l’information.

Le modèle est hybride : automatiser les tâches structurées et répétitives, mobiliser l’IA quand l’interprétation apporte de la valeur, et maintenir l’expertise humaine là où la fiabilité engage l’entreprise. « Le bon choix dépend de la nature de la tâche ».

Pour les DRH, l’enseignement dépasse la production de contenus. L’enjeu n’est peut-être pas d’accompagner les collaborateurs à utiliser toujours plus l’IA, mais à savoir décider quand l’utiliser. Laurence ROMEO souligne l’importance de la capacité « à réfléchir, à remettre en question l’information que l’on reçoit ». À mesure que les outils deviennent plus puissants, « cette aptitude pourrait devenir non pas moins nécessaire, mais plus discriminante ».

La transformation commence alors par une question plus exigeante et moins séduisante que « Que pouvons-nous faire avec l’IA ? » : « De quoi avons-nous réellement besoin ? ».

Laurence Romeo, Senior Director, GTM & Industry Enablement Transformation, Dassault Systèmes