L’IA est l’ambition. Les processus la rendent concrète.

Les discussions sur l’IA partent souvent de la technologie. Or, dans la pratique, il faut généralement commencer par autre chose : qu’essayons-nous réellement d’améliorer ?

Quelles activités génèrent des retards ? À quels moments les collaborateurs saisissent-ils manuellement des informations ? Quelles décisions sont répétitives ? À quel niveau les dossiers passent-ils d’un système à l’autre ? Quelles étapes nécessitent réellement l’intervention d’une personne, et lesquelles pourraient être automatisées ? Avant que l’IA puisse transformer un processus opérationnel, il faut d’abord comprendre ce processus lui-même.

OCTO offre aux équipes métier et opérationnelles un environnement visuel permettant de modéliser l’ensemble du processus, depuis l’arrivée des documents et des données, en passant par l’extraction, les règles, les intégrations et les tâches automatisées, jusqu’aux étapes où les collaborateurs doivent vérifier, prendre une décision ou intervenir. Cela rend le processus visible non seulement pour les développeurs, mais aussi pour les personnes qui en sont responsables et qui le font fonctionner.

Et les équipes opérationnelles n’ont pas toujours besoin de partir d’une page blanche. Les « OCTO Accelerators » fournissent des points de départ prédéfinis pour des processus courants et reproductibles, tels que le traitement des réclamations, la salle du courrier numérique, le tri des e-mails, l’intégration des clients et le traitement des factures. Ils sont conçus pour aider les équipes à mettre en place plus rapidement une automatisation fonctionnelle, tout en permettant d’adapter le processus aux exigences spécifiques de l’organisation.

Cette distinction est importante car elle modifie le point de départ. Plutôt que de déployer une fonctionnalité d’IA isolée puis de chercher où l’utiliser, les organisations peuvent partir du processus métier et déterminer la technologie adaptée à chaque étape. Il s’agira parfois d’une IA générative, parfois d’une IA documentaire, et parfois simplement d’une règle déterministe, d’un appel d’API, d’une recherche dans une base de données ou d’une décision humaine.

L’objectif n’est pas de maximiser la part de l’IA dans un processus. Il s’agit de mettre en place le meilleur processus possible, en utilisant l’IA là où elle améliore réellement le résultat. 

Équipes d’assistance : « Vous n’avez jamais réglé les problèmes de base » 
 

Les équipes d’assistance sont souvent les premières à constater les conséquences de l’automatisation. Elles doivent gérer les exceptions, les documents complexes, les situations imprévues des clients, les échecs d’intégration et les règles métier qui fonctionnaient parfaitement jusqu’à ce que la réalité présente un cas de figure que personne n’avait anticipé.

C’est pourquoi l’automatisation en production nécessite bien plus qu’une simple démonstration réussie. Elle nécessite une validation, une gestion des exceptions, des tentatives de reprise, une surveillance, des pistes d’audit, une escalade vers l’humain et la capacité à se rétablir lorsque, inévitablement, quelque chose tourne mal. Un processus qui fonctionne à merveille avec une poignée d’exemples contrôlés est très différent de celui censé traiter des milliers, voire des millions, de transactions réelles.

OCTO est conçu pour répondre à cette réalité. L’IA peut être encadrée par des contrôles déterministes, les résultats peuvent être validés avant de poursuivre leur chemin dans le processus, et des critères de confiance ou des règles métier peuvent déterminer si le traitement se poursuit automatiquement ou s’il est transféré à un intervenant humain via le principe « Vérifier et Agir ». Les défaillances techniques peuvent être gérées via des chemins alternatifs, tandis que chaque étape vient s’inscrire dans un historique opérationnel pouvant être surveillé et compris.

Le résultat n’est pas simplement une automatisation, mais une automatisation robuste : un système conçu pour résister au contact avec le monde réel plutôt que de se contenter d’impressionner lors d’une démonstration de faisabilité. 

Informatique : « Avec quelles données ? » 
 

Pour les équipes informatiques et chargées des données, la question posée dans la bande dessinée est tout aussi légitime. Les projets traditionnels d’apprentissage automatique ont souvent débuté par un travail considérable sur les données : trouver des milliers d’exemples représentatifs, les étiqueter, les nettoyer, les structurer, entraîner un modèle, l’évaluer, le réentraîner, puis construire toute l’infrastructure nécessaire pour le mettre en production.

Pour certains problèmes, cette approche reste pertinente. OCTO peut accompagner ce parcours, car les processus de production eux-mêmes deviennent une source contrôlée de données opérationnelles utiles. Les documents, les résultats, les corrections, les exceptions et les décisions humaines peuvent tous contribuer à la compréhension des performances et, le cas échéant, à la création ou à l’amélioration de modèles spécialisés.

Mais le paysage de l’IA offre désormais une autre option aux organisations. Les modèles « zero-shot », « few-shot » et « foundation » peuvent effectuer des tâches de classification, d’extraction, de synthèse et de raisonnement de plus en plus utiles sans qu’il soit nécessaire de créer au préalable d’énormes ensembles de données d’entraînement sur mesure. Cela signifie que les organisations peuvent commencer à résoudre des problèmes adaptés bien plus tôt, tout en continuant à collecter de meilleures données pour les domaines où des modèles personnalisés apporteront à terme une valeur ajoutée.

OCTO permet la coexistence de ces deux approches. Différents modèles et services peuvent être sélectionnés pour différentes tâches ; un modèle spécialisé peut remplacer un modèle polyvalent lorsqu’une plus grande précision est requise ; et de nouvelles technologies peuvent être introduites à mesure que le marché évolue. Les technologies conventionnelles peuvent continuer à coexister avec l’IA au lieu d’être remplacées simplement parce qu’une technologie plus récente est apparue.

L’essentiel est que le processus reste la couche stable tandis que la technologie sous-jacente peut évoluer. Sur un marché aussi dynamique que celui de l’IA, cela constitue un avantage considérable. Le modèle révolutionnaire d’aujourd’hui ne sera peut-être plus qu’une option parmi d’autres dans douze mois ; le processus métier qu’il soutient lui survivra généralement.

Les PDG : « Nous avons besoin de l’IA » 
 

Le PDG de la bande dessinée n’a pas tort non plus. L’IA offre de réelles opportunités de repenser le fonctionnement des organisations, mais le danger réside dans le fait de transformer « nous avons besoin de l’IA » en une série d’expériences disparates.

Un chatbot fait son apparition dans un service, un modèle d’extraction de documents dans un autre, une autre équipe se lance dans la création d’agents, et quelqu’un d’autre met en place un service cloud distinct pour la synthèse. En peu de temps, l’organisation dispose d’une multitude de solutions d’IA, mais comprend très mal combien cela coûte, ce qu’elles font, où elles prennent des décisions ou ce qui se passe en cas de problème.

OCTO propose une approche différente. L’IA s’intègre dans un processus métier orchestré plutôt que de constituer un ensemble incontrôlé de choix technologiques. Les organisations peuvent définir précisément où l’IA est autorisée à intervenir, quels modèles peuvent être utilisés, quelles informations elle reçoit, quand les résultats doivent être validés et quand un intervenant humain doit prendre le relais.

Cela rend également l’IA mesurable. Les volumes, les temps de traitement, les exceptions, les interventions humaines et les résultats peuvent tous être analysés dans le contexte du processus générant le résultat métier. Cela aide les organisations à comprendre non seulement si la technologie fonctionne, mais aussi si elle crée de la valeur et si son coût d’utilisation reste proportionné.

Cela devient de plus en plus important à mesure que l’utilisation de l’IA s’intensifie. Un ensemble incontrôlé d’appels de modèles peut rapidement devenir difficile à comprendre et coûteux à exploiter. Un processus orchestré offre aux organisations la possibilité d’appliquer l’IA de manière sélective, de faire passer les tâches les plus simples par des technologies moins coûteuses, d’introduire des seuils et une vérification humaine lorsque cela s’avère approprié, et de rendre la relation entre le coût et le résultat beaucoup plus visible.

Tout aussi important, OCTO aide à répondre à l’une des questions que les entreprises devront de plus en plus se poser : que s’est-il réellement passé ? 

Pour une réclamation, une demande, une requête client ou une transaction donnée, quelle technologie l’a traitée ? Quel résultat a-t-elle produit ? Quelle règle a été appliquée ? Y a-t-il eu des modifications ? Une personne est-elle intervenue ? Que s’est-il passé ensuite ?

C’est là toute la différence entre le simple fait d’utiliser l’IA et la capacité à l’exploiter de manière sûre, explicable et responsable.

Et les consultants ?
 

Ils s’en sortiront très bien. Il faudra toujours que

quelqu’un élabore la stratégie de transformation, mène l’évaluation du modèle opérationnel, définisse le cadre de gouvernance, mette en place le centre d’excellence en IA, établisse la feuille de route de mise en œuvre et produise la présentation de 147 diapositives expliquant comment tout s’articule.

Il pourrait même y avoir une opportunité considérable pour une pratique de transformation par l’IA s’appuyant sur OCTO. Personne n’a

donc pas à paniquer.

L’opportunité la plus importante : l’IA n’est pas une fin
  en soi

Le point le plus important est que les solutions ne doivent pas être considérées uniquement comme la fourniture de services d’IA. L’IA est peut-être le catalyseur d’aujourd’hui, mais le défi sous-jacent auquel sont confrontées les organisations est bien plus vaste : elles doivent considérablement améliorer leur capacité à faire évoluer leur mode de fonctionnement.

Elles doivent interconnecter les systèmes sans créer une nouvelle génération d’intégrations point à point fragiles. Elles doivent automatiser les tâches répétitives tout en continuant à faire appel aux personnes lorsque le jugement humain apporte une valeur ajoutée. Elles doivent adopter de nouvelles technologies sans avoir à refondre entièrement leurs applications à chaque évolution du paysage technologique. Elles ont besoin de processus compréhensibles, mesurables, gouvernés et améliorés en continu, et elles doivent y parvenir plus rapidement que ne le permettent généralement les programmes de transformation traditionnels s’étalant sur plusieurs années. 

C’est pourquoi OCTO fournit les fondements non seulement pour l’adoption de l’IA, mais aussi pour la transformation numérique, l’excellence opérationnelle et l’agilité organisationnelle. 

Au sein d’un même environnement orchestré, les organisations peuvent combiner la conception visuelle des processus, l’IA, les règles déterministes, les intégrations et le travail humain. Elles peuvent sélectionner le modèle adapté à chaque tâche, conserver des contrôles impliquant l’intervention humaine lorsque les décisions nécessitent une supervision, et maintenir le suivi et l’auditabilité nécessaires pour éviter que l’IA ne devienne une «boîte noire». Les composants et processus réutilisables réduisent le risque que chaque nouvelle automatisation devienne un nouveau projet sur mesure, tandis que la flexibilité de déploiement permet aux organisations de travailler dans le respect de leurs propres exigences en matière de sécurité, d’infrastructure et de résidence des données.

Mais surtout, OCTO offre aux différents groupes représentés dans le dessin un environnement commun dans lequel travailler sur un même problème. 

Le PDG peut poursuivre l’ambition en matière d’IA. Les opérations peuvent identifier où celle-ci crée de la valeur. L’informatique peut fournir la technologie, les données et la gouvernance. Les équipes de soutien peuvent s’assurer que le système résiste au contact avec la réalité. Et l’organisation dans son ensemble peut vérifier si tout cela fonctionne réellement. 

C’est là que réside la véritable opportunité offerte par l’IA. Il ne s’agit pas de déployer le plus grand nombre de modèles, de créer le plus grand nombre de preuves de concept ou d’ajouter de l’IA simplement parce que tout le monde le fait. Il s’agit d’utiliser l’IA dans le cadre d’une approche rigoureuse visant à mettre en place de meilleurs processus : des processus plus rapides, plus intelligents, plus sûrs, plus adaptables et plus faciles à améliorer. 

Les organisations qui réussiront avec l’IA ne seront pas nécessairement celles qui en disposent le plus.

Ce seront celles qui sauront le mieux la mettre en œuvre.

Et c’est précisément ce parcours qu’OCTO a été conçu pour accompagner.