Introduction

OK, c’est clair.

Après 10 articles LinkedIn, 5 emails transférés et 3 messages Slack clamant tous que l’apprentissage automatique (machine learning en anglais, raccourci en ML dans cet article) et l’IA générative sont INDISPENSABLES pour les entreprises modernes, c’est clair : quelque chose est en train de se passer. Pourtant, il est naturel de se demander : Qu’est-ce que cela signifie pour ma petite ou moyenne entreprise (PME) ?

La crainte de prendre du retard est bien réelle, alimentée par un flot incessant d’histoires à succès d’entreprises qui révolutionnent leurs opérations à l’aide du ML. Ou du moins, c’est ce qu’elles prétendent. Cela crée un sentiment d’urgence difficile à ignorer, surtout lorsque la rentabilité et la productivité sont en jeu dans un environnement hautement compétitif.

Comment les PME, souvent limitées par des ressources restreintes et un manque de compétences techniques spécialisées, peuvent-elles s’aventurer dans ce nouvel univers du machine learning ?

ML + PME = ❤️ ?

Que peut faire le ML aujourd’hui ?

Il y a une raison à cet engouement renouvelé pour le ML et l’IA depuis la sortie du fameux ChatGPT fin 2022. Les avancées technologiques récentes dans ces domaines (des modèles fondamentaux aux plateformes d’expérimentation plus matures) ont rendu plus facile que jamais l’utilisation de modèles de ML sans avoir besoin d’une équipe dédiée d’experts et d’ingénieurs. Le cycle de développement est plus court et les barrières à l’entrée sont considérablement réduites, permettant aux PME de bénéficier des capacités du ML.

Et en effet, le ML est un outil polyvalent, débloquant toute une gamme d’applications susceptibles d’apporter une valeur ajoutée unique à votre entreprise.

• Optimisation / Productivité : Automatisation des tâches routinières, optimisation des chaînes d’approvisionnement et amélioration de l’efficacité opérationnelle.
• Organisation des connaissances : Traitement du langage naturel pour résumer de grands volumes de texte ou catégoriser les commentaires des clients. Par exemple, le ML peut aider à numériser des documents imprimés manuscrits de faible qualité.
• Satisfaction client : Analyse du comportement et des préférences des clients pour personnaliser les produits et les stratégies marketing. Par exemple, une entreprise de centre d’appels peut bénéficier d’une analyse automatisée des appels, en exploitant des technologies de reconnaissance vocale et de traitement du texte comme l’analyse de sentiment ou la segmentation de conversation.
• Prévision de la demande : Prédiction des tendances de vente et d’activités utilisateurs en fonction des données historiques et des conditions du marché. Par exemple, le ML peut aider une entreprise de vente au détail à prévoir ses besoins en stock en fonction des données de vente historiques.
• Génération de contenu : Creation automatisée de contenu marketing et de descriptions de produits.

Étant données toutes les applications propulsées par le ML, il semblerait donc que tout le monde doive l’utiliser ?

Utiliser le ML partout ?

Si on n‘a pas d’autre outil que l’apprentissage automatique, tous les problèmes ressemblent à un ensemble de données.

Le ML n’est pas une solution miracle. Voici quand vous NE devriez PAS utiliser le ML :

• Processus simple. Une heuristique simple fonctionne bien ? Gardez-la !
• Absence de données ou données trop difficiles à acquérir. La collecte de données peut être compliquée en raison de réglementations ou leur utilisation peut être rendue difficile par leur hétérogénéité (par exemple, provenant de sources aux normes incompatibles, comme différents hôpitaux).
• Le développement logiciel traditionnel suffit. Gardez les choses simples et déterministes plutôt qu’introduire de l’incertitude liée au ML !
• Décisions à enjeux élevés. Si les erreurs ne sont pas tolérées ou sont trop coûteuses, alors le ML peut ne pas être la bonne solution.

Les défis de la mise en œuvre réelle du ML s’illustrent avec ce que l’on pourrait appeler l’illusion de la bêta. C’est une chose de partager une vidéo de 10 secondes montrant un processus de bout en bout fluide avec des fonctionnalités incroyables alimentées par le ML. C’en est une autre de créer une entreprise basée sur cette solution. C’est pourquoi la plupart des entreprises qui lancent des fonctionnalités basées sur OpenAI sont encore en phase bêta.

Même avec des méthodes de ML plus traditionnelles, beaucoup de choses peuvent mal tourner.

Prêt à utiliser du ML ?

Avant de plonger dans le monde du ML, il est crucial d’évaluer si votre organisation est prête.

Voici un cadre simple pour faire un premier état des lieux avant d’envisager d’utiliser du ML :

Processus. Fonctionnalités. Données.

1. Processus
   • Avez-vous des processus en place qui pourraient bénéficier du ML ? Ex : Si votre équipe de service client passe des heures à trier les demandes des clients, un algorithme de ML pourrait automatiquement catégoriser ces requêtes, libérant ainsi du temps précieux pour votre équipe. La valeur ajoutée du ML est d’automatiser les parties du processus qui sont répétitives, chronophages et quelque peu ennuyeuses, afin que vous puissiez vous concentrer sur des tâches plus intéressantes et complexes.
2. Fonctionnalités
   • Quelles nouvelles fonctionnalités le ML pourrait-il apporter qui seraient utiles pour vos utilisateurs internes ou vos clients ? Ex : Un moteur de recommandation alimenté par le ML pourrait personnaliser l’expérience utilisateur sur votre site e-commerce, augmentant ainsi les ventes et la satisfaction client.
   • Ces fonctionnalités ont elles un bon retour sur investissement (ROI) ? Aussi séduisants qu’ils puissent paraître, les projets basés sur le ML doivent être analysés comme tout projet, pour s’assurer qu’ils apporteront de la valeur à votre entreprise.
     • Coût: Quelles fonctionnalités obtiendrez-vous et à quel prix ? Le coût d’un projet de ML est principalement influencé par 3 facteurs:
       • La difficulté de la tâche, la possibilité de réutiliser / personnaliser des solutions existantes et la puissance de calcul nécessaire pour entraîner / utiliser le modèle
       • Le coût de la collecte et de l’annotation des données
       • Le besoin en précision
     • Temps d’implémentation: Combien de temps sera nécessaire avant de pouvoir utiliser ces fonctionnalités ?
     • Bénéfices attendus: Avec ces nouvelles fonctionnalités, combien de <temps sera économisé> / <revenus seront générés> / <coûts seront réduits> / <satisfaction client sera améliorée> ?
3. Données
   • Disposez-vous de données exploitables, ou avez-vous le potentiel de les collecter ? Les données sont le moteur de tout projet de ML. Ça peut être des e-mails, des feuilles Excel, des bases de données, des fichiers Google Drive, des évaluations des clients et même du code. La quantité et la qualité de vos données auront un impact majeur sur l’efficacité de vos initiatives de ML.
   • Les données sont-elles structurées ou peuvent-elles être structurées ?Les données structurées sont facilement consultables et peuvent être rapidement analysées. Pensez bases de données, feuilles Excel, fichiers JSON, ou tables Notion. Les données non structurées, comme les documents écrits ou les fichiers audio, nécessitent un traitement supplémentaire pour extraire des informations utiles ou des métadonnées. L’IA générative comme ChatGPT est si populaire parce qu’elle offre un nouveau moyen puissant d’interagir avec des données non structurées.
   • Y a-t-il des contraintes légales ou des considérations de confidentialité ? Ex : Si vous envisagez d’utiliser les e-mails des clients pour une analyse de sentiment, vous devrez être conscient des lois sur la protection des données comme le CCPA ou le HIPAA qui pourraient affecter votre capacité à utiliser ces données.

Développer ou Payer ?

Vous pensez être prêt à utiliser le ML dans votre produit? Génial! La prochaine question majeure : comment s’y prendre ?

Une décision majeure à prendre est de choisir entre “Développer” ou “Payer”.

• Développement interne. Cela signifie utiliser ou embaucher de nouveaux employés pour développer et maintenir des fonctionnalités basées sur le ML. Cela peut être une bonne option si:
  • Investissement stratégique à long terme : Vous considérez le machine learning comme un atout stratégique à long terme pour votre entreprise et êtes prêt à investir dans son développement et sa maintenance continus.
  • Expertise : Vous avez déjà des employés compétents en machine learning ou êtes prêt à investir dans le recrutement et la formation de personnel.
  • Personnalisation : Les besoins de votre entreprise sont uniques et les solutions toutes faites ne répondent pas à vos exigences spécifiques.
  • Contrôle : Vous souhaitez avoir un contrôle total sur vos données et algorithmes, peut-être en raison d’informations sensibles ou d’une logique commerciale unique.
• Payer des solutions externes. Cela implique d’utiliser des logiciels ou des API existantes pour utiliser des fonctionnalités de ML. Si vous ne savez pas ce qu’est une API, jetez un œil ici. Cela peut être une bonne option si:
  • Focus Stratégique : Votre cœur de métier n’est pas la technologie, et vous préférez vous concentrer sur vos opérations principales plutôt que de détourner des ressources pour développer des capacités de ML sans garantie de succès.
  • Rapidité : Vous souhaitez mettre en œuvre rapidement des fonctionnalités de ML sans passer par le processus long et fastidieux du développement logiciel.
  • Coût : Votre budget ne permet pas l’embauche de personnel spécialisé ou de longs cycles de développement.
  • Croissance : Vous recherchez des solutions qui peuvent facilement évoluer avec votre entreprise sans nécessiter d’ajustements, de maintenance et de mises à jour constants.

Ces critères peuvent vous aider à prendre une décision éclairée sur la meilleure façon d’intégrer le ML dans votre entreprise. Faire appel à des consultants techniques peut aussi être utile pour vous aider à faire le bon choix. Ils pourront vous aider à lister et différencier les solutions existantes et estimer les risques, coûts et retours sur investissement potentiels.

Vers une utilisation du ML réussie

Naviguer dans le paysage complexe et changeant du machine learning est difficile, particulièrement pour les PME qui opèrent avec des ressources et une expertise technologique limitées.

Cependant, les barrières à l’entrée sont plus basses que jamais et les avantages potentiels sont considérables. Que ce soit pour automatiser des processus répétitifs ou pour extraire des informations précieuses sur le comportement de vos clients, le machine learning offre une gamme étendue d’applications qui peuvent transformer votre entreprise.

Mais le ML n’est pas une solution universelle. Une évaluation minutieuse de vos besoins organisationnels, de vos capacités techniques et de vos contraintes budgétaires est essentielle avant de vous engager dans cette voie.

Vous n’êtes toujours pas sûr que le ML soit la bonne solution pour vous ou comment le mettre en œuvre ?

N’hésitez pas à nous contacter pour planifier une consultation gratuite avec nos experts afin de vous aider à prendre la bonne décision, avec ou sans ML !