Cas d’usage de l’intelligence artificielle générative dans les TPE PME - Fiche IA 2

Cas 1. Parcours recrutement - Création d’une offre d’emploi

En 2024, une PME française spécialisée dans le Bâtiment et Travaux Publics (BTP) a décidé d’utiliser une intelligence artificielle générative dans son processus de recrutement, et plus précisément dans l’étape de rédaction des offres d’emploi.

Le chargé de recrutement de la société a souhaité utiliser directement une solution en ligne pour rédiger ses offres d’emploi. En rédigeant correctement et de façon précise sa requête, les offres d’emploi ont été générées ou améliorées.

Avantages et gains

• Les offres d’emploi produites sont pertinentes, complètes et attractives.
  Le chargé de recrutement a demandé dans ses requêtes que les offres intègrent « élégamment » les valeurs de l’entreprise. Cela a très bien fonctionné, ceci s’explique certainement par la multitude d’offres d’emploi disponibles sur internet dans le domaine du BTP.
• Le chargé de recrutement est satisfait car il estime que le retour sur investissement a été rapide, il a gagné du temps et son travail en a été amélioré. L’entreprise a pu faire face à une augmentation des besoins de recrutements sans redimensionner les moyens humains pour la gestion RH. De plus, la qualité des recrues a été jugée satisfaisante par le personnel.

Points de vigilance

Il est essentiel de rester vigilant sur les points suivants :

• L’offre d’emploi finale contient des données sensibles, que ce soit des données à caractère personnel ou des données commerciales (nom de l’entreprise, noms des clients, etc.). La rédaction des offres nécessite donc une finalisation manuelle pour intégrer ces informations sensibles qui ne doivent pas être transmise à l’IA.
• Les données produites par l’intelligence artificielle (les offres d’emploi) doivent impérativement être contrôlées par un humain avant toute utilisation. En effet, l’offre peut contenir des erreurs, des biais (ex. : offre implicitement ou explicitement destinée à un homme jeune et fort).

Cas 2. Gestion des commandes et des stocks dans une TPE

La gestion des commandes et des stocks est souvent chronophage. L’IA générative peut être utilisée pour analyser les produits, lire les notices des fournisseurs, voire les descriptifs, pour ensuite les proposer dans un langage naturel plus accessible au chef d’entreprise. Celui lui permet alors de déterminer les éléments pertinents pour passer ses commandes.

Les étapes se composent de l’envoi aux fournisseurs des demandes de notices des produits, de la lecture par l’IA qui synthétise les éléments clés et de l’appropriation par l’utilisateur des données.

Avantages et gains

• La lecture des notices et l’analyse des produits par l’IA générative permet à l’entreprise de gérer les demandes plus rapidement et aux collaborateurs de libérer du temps pour d’autres tâches importantes.
• En synthétisant les informations des produits, l’IA générative offre un comparatif clair des éléments clés, aidant ainsi le chef d’entreprise à choisir les produits les plus appropriés.

Point de vigilance

Il est essentiel de rester vigilant sur le point suivant :

• En cas d’utilisation de bases de données de sa propre entreprise, un risque de perte de confidentialité est possible.

Cas 3. Traduction de vidéos de promotion et de formation

Une PME française est spécialisée dans la fabrication de solutions d’éclairage innovantes. La société, qui souhaite se développer à l’international, a récemment opté pour une solution IA de traduction de vidéos afin d’optimiser sa communication. La force de cet outil est de créer un clone vocal : traduire une vidéo en conservant la voix et les intonations d’origine avec une bonne synchronisation des lèvres.

Avantages et gains

• L’outil a permis de toucher un public plus large sans les coûts associés à la traduction. Les délais de mise sur le marché de nouveaux produits ont été réduits grâce à une communication plus rapide et plus efficace. L’adoption de la solution a pris seulement quelques semaines, avec une intégration simple dans les systèmes existants de l’entreprise.
• La formation des collaborateurs présents à l’étranger a été grandement facilitée.

Points de vigilance

• Bien que performante, la traduction automatique peut nécessiter des révisions pour les nuances techniques spécifiques du secteur.

• Il est crucial de prévoir des formations régulières pour les utilisateurs, y compris en langue afin que les vérifications de base puissent être effectuées. 

Un travail partenarial, coordonné par l’équipe France Num de la Direction générale des Entreprises (DGE), a permis de rédiger cette fiche pratique ainsi que 3 autres fiches, toutes consacrées à l'IA générative et destinées aux TPE PME pour répondre à leurs besoins.

Le groupe de travail a réuni de nombreux partenaires France Num : la CNIL, la CPME, le MEDEF, le Hub France IA, l'U2P, l'INRIA, CCI France, CMA France, ECTI et Cerfrance. 

Être accompagné par un expert IA

France Num référence de nombreux professionnels du numérique  : conseillers CCI/CMA, consultants privés, offreurs de solutions, experts-comptables, etc. Issus du secteur public ou privé, ils constituent le réseau des Activateurs France Num pour accompagner les TPE PME dans leur transformation numérique. Ces professionnels, informés des aides et dispositifs publics en faveur de la numérisation, ont fait l’objet de vérifications de la part de la Direction générale des Entreprises.