Webinaire - Les agents IA : les nouveaux assistants métiers des TPE / PME

Ce webinaire d'une heure organisé par l'EPEC - Ensemble Paris Emploi Compétences, donne la parole à Jérôme Reminiac, co-fondateur de Gensai, référencé Activateur France Num. 

Il présente, au travers d'exemples concrets comment tirer parti des agents IA pour automatiser les tâches répétitives ou la relation client de sa TPE PME et aborde les enjeux de sécurité et d’usage responsable et économe de l’IA en fournissant des repères sur la sécurité des données et sur les pratiques frugales de l’IA.  

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Trois types de solutions et des exemples de solutions françaises ou européennes 

Les solutions sur étagère  

• Outils prêts à l'emploi pour des usages standards (communication, comptabilité, support client, juridique)
• Réponse rapide à une problématique donnée
• Mise en place rapide
• Coûts maîtrisés sur abonnement  
• Idéal pour tester l'IA et regarder si cela répond au besoin

Exemples

• Pennylane pour la comptabilité : automatisation des pièces comptables, notes de frais prises en photo et directement analysées dans Penny Lane et imputées au bon endroit d'un point de vue comptable. Le comptable effectuera seulement la vérification. Les factures en PDF sont transférées vers la boîte sur Penny Lane sans précision et Penny Lane va automatiquement analyser, classifier et faire le rapprochement avec le compte bancaire.  
• Crisp pour le support client : centralise l'ensemble des messages clients, peut répondre avec des messages automatiques (délais de livraison par exemple), faire des réponses plus élaborées, prioriser les demandes des clients. Cela permet de se consacrer aux demandes les plus complexes et urgentes.
• Swello pour la communication : automatise toute la chaîne de communication, depuis la rédaction à la suggestion de publications, à la création et déclinaison de formats et certains outils permettent de faire des calendriers de posts automatiques.  
• Noota pour la prise de notes automatique, synthèse et liste des tâches à réaliser (qui doit faire quoi).
• Jimini ou Tomorrow pour la rédaction de contrats dans un environnement totalement sécurisé avec vérification des normes fixées. Cela va révéler de potentielles clauses cachées.  

Les outils no code ou low code pour automatiser des process

• Make : pour connecter l'IA avec la boîte email, des formulaires, un agenda, un CRM et l'IA pourra pré-programmer des rendez-vous, analyser des emails ou des formulaires.   
• N8n : pour faire du code, réaliser des enchaînements d'actions que l'IA pourra faire de façon autonome.
• Les grands éditeurs (Google, Open AI..) connectent beaucoup de choses avec l'IA notamment Gmail pour classifier les emails, proposer des réponses automatiques en vue d'un gain de temps.   

Les solutions sur-mesure quand on a un besoin métier très particulier ou que l'on a des données sensibles.

• Pour développer, à partir d'une IA, une base de données clients et différents outils en fonction des besoins de l'entreprise. Utile lorsqu'on a des données que l'on maîtrise et que l'on veut protéger et développer des solutions qui vont pouvoir évoluer dans le temps.

Des cas pratiques réalisés par Gensai 

Un cabinet dentaire automatise la prise de rendez-vous

Contexte : les assistants ne parviennent pas à répondre à toutes les demandes au téléphone et à s'occuper des patients pendant les interventions chirurgicales des dentistes.

Solution : création d'un répondeur intelligent : Livvia, aujourd'hui mutualisé entre plusieurs cabinets dentaires : 

• Le répondeur qualifie la demande en fonction du type d'urgence et informe le dentiste ou s'il n'est pas disponible, oriente vers les services ad hoc.
• Il peut proposer des rendez-vous en fonction du besoin et de l'urgence.

Impact : mieux accueillir et mieux s'occuper des patients. Gain de temps et augmentation de la satisfaction des patients

Un cabinet dans le secteur de la réglementation déploie un chatbot pour faciliter la recherche d'information

Contexte : Le cabinet disposer d'un site web sur lequel s'abonnent les clients pour rechercher de l'information ou consulter des ressources mais le réflexe des clients est d'appeler les juristes.

Solution : mise en place d'un chatbot totalement sécurisé pour envoyer des informations confidentielles et interroger le cabinet : 

• Si la réponse est simple à trouver, l'IA va rechercher dans la base de connaissances du cabinet (le RAG) et répondre. Par exemple, un restaurateur qui rechercherait la réglementation sur la protection contre l'incendie par exemple.
• Si les questions sont trop complexes, il y a une mise en relation avec un juriste qui va répondre sur un point plus précis.

Impact : gain de temps pour les juristes qui se concentreront sur les demandes complexes et répondront plus précisément.

Un cabinet de recherche de financement, centre d'appels de donateurs automatise le suivi des campagnes de collecte de dons

Contexte : une cellule de l'entreprise écoute et vérifie les conversations et essaie d'évaluer le montant des dons. Les tâches sont fastidieuses et le résultat, peu précis.

Solution : il s'agit d'automatiser des tâches pour interroger des bases de données de donateurs. L'objectif est de savoir en temps réel si la campagne de collecte de dons fonctionne : 

• L'outil doit extraire des conversations audio, les données concernant le souhait de la personne de donner et le montant du don.

Une start-up du secteur immobilier propose la recherche d'annonces en langage naturel avec l'IA

Contexte : une start-up a une base de biens sur son site et souhaite que l'utilisateur puisse effectuer une requête précise.

Solution : création d'un outil qui va effectuer une recherche en langage naturel utilisateur, c'est-à-dire aller chercher une information très spécifique concernant la recherche de biens (par exemple : je recherche un bien avec vue spécifiquement sur la Tour Eiffel).  

Quatre conseils pour un usage de l'IA responsable, frugal et souverain

1. Utiliser des données fiables et conserver une validation humaine. Une IA peut "halluciner", c'est-à-dire faire des erreurs. La validation humaine est importante et il faut mettre des règles pour bien configurer les IA. La base de connaissances où elle ira chercher les informations doit être précise et en accord avec les besoins des clients.    
2. Limiter les coûts et la consommation : utiliser des modèles plus économes, des petits modèles de langage (ou SLM) plutôt que des grands modèles de langage (ou LLM). Les modèles les plus respectueux de l'environnement, les moins énergivores sont les modèles les plus petits.
3. Plus le prompt est important, compliqué et régulier, plus il consomme d'énergie ; faire de petits prompts précis pour répondre à un besoin précis.    
4. Choisir des solutions françaises ou européennes 

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