L’IA, un game changer et un vivier d’opportunités à saisir dès aujourd’hui !
OCP SOLUTIONS capitalise sur l’IA aussi bien au service de ses clients que pour développer sa propre productivité et performance. Dans cette interview, Majda Moumni, Directrice Générale, et Mohammed Mahdi Akkouh, Principal Data, Analytics et IA au sein d’OCP SOLUTIONS, nous en disent plus.
Présentez-nous OCP SOLUTIONS et ses principales expertises.
OCP SOLUTIONS est un cabinet de conseil en modélisation et en transformation digitale. Nous accompagnons nos clients à relever les défis stratégiques et opérationnels auxquels ils sont confrontés en les abordant sous un angle pluridisciplinaire mêlant notamment la data, la modélisation, l’intelligence artificielle (IA), et le développement de solutions et plateformes digitales. Nous appréhendons, en effet, leurs problématiques métiers au travers du prisme des solutions et des technologies digitales au service de la stratégie et de la transformation. En lien avec nos marchés, nous intervenons sur plusieurs spécialisations notamment l’industrie X.0, l’énergie, le développement durable, le pricing, la supply chain et l’AgTech, auprès d’industriels, d’acteurs institutionnels et également des secteurs de la finance et de la distribution.
Aujourd’hui, quel regard portez-vous sur l’évolution des technologies d’IA ?
Avant les années 2000, l’IA occupait une place assez restreinte dans le paysage technologique. Avec l’explosion du volume des données accessibles et des capacités de calcul, les technologies d’IA, notamment le Machine Learning et ses différentes formes d’apprentissage – supervisées et non supervisées – se sont fortement développées. à partir des années 2010, nous avons assisté au développement du Deep Learning, puis des Large Language Models (LLM) qui représentent une véritable révolution technologique. Aujourd’hui, nous estimons que le Machine Learning va continuer à se développer afin de répondre à des demandes croissantes en termes d’analyse prédictive, de système de recommandation, d’optimisation des ressources… Compte tenu des exigences importantes en data et en puissance de calcul, nous pensons que le Deep Learning a plutôt vocation à continuer à être utilisé sur des applications plus spécifiques et en R&D. En effet, les débouchés sur le plan business nous semblent encore relativement limités. Par contre, le marché des LLM s’inscrit dans une dynamique de croissance intéressante et est actuellement caractérisé par des investissements massifs des géants de la Tech qui cherchent à intégrer ces technologies dans leurs solutions et produits.
Comment cela se traduit-il au sein d’OCP SOLUTIONS ? Comment intégrez-vous l’IA dans l’accompagnement que vous proposez à vos différents clients ?
Notre mission est de proposer à nos clients les moyens de tirer parti du potentiel technologique de l’IA, de la data et du digital pour créer de la valeur. Pour ce faire, nous leur offrons des solutions sur-mesure, adaptées à leurs métiers, leurs enjeux et leurs contraintes. C’est, d’ailleurs, là que réside un vecteur important de notre valeur différenciante sur le marché. Cette approche nous permet de développer des solutions clés en main puissantes et performantes, parfaitement adaptées aux besoins et aux attentes de nos clients, ce qui garantit leur pertinence et leur efficacité. Pour ce faire, nous couvrons toute la chaîne de valeur. À partir d’une fine compréhension du besoin initial de notre client, nous allons établir un état des lieux « technologique » avec un focus sur les technologies d’IA et le volet data afin d’identifier les outils dont notre client dispose déjà afin de co-créer, grâce au design thinking et à la prise en compte de la notion d’expérience utilisateur, des solutions et des produits dédiés que nous allons ensuite implémenter dans leur environnement.
Avez-vous des cas d’usage à nous partager ?
Dans le secteur industriel, nos clients cherchent à optimiser leur efficacité opérationnelle. À partir de là, nous avons élaboré des modèles de prédiction du rendement basés sur les technologies du Machine Learning et une fine compréhension de la chaîne de valeur pour garantir un volume de production et une certaine qualité. Jusque-là, il faut compter plusieurs heures, voire jours, pour obtenir ces données prédictives liées à la qualité et au rendement. Désormais, les opérationnels peuvent y avoir accès en temps réel, et s’appuyer sur des recommandations pour optimiser les paramètres de production et, in fine, maximiser le rendement. Des difficultés persistent notamment pour intégrer ces modèles dans les systèmes de pilotage des lignes industrielles, mais ce sont des problématiques sur lesquelles nous menons des réflexions pour activer effectivement cette valeur créée.
Nous travaillons aussi sur l’optimisation des factures énergétiques pour nos clients qui, de par leurs procédés industriels, sont de grands consommateurs d’énergie. Pour ce faire, nous les aidons à faire des arbitrages en termes de consommation, d’identification des meilleures sources énergétiques et d’allocation des ressources énergétiques grâce à des modèles complexes.
En parallèle, nous nous intéressons aussi à l’IA générative au service des fonctions commerciales et marketing avec des cas d’usage autour de la synthèse de documents, de la veille documentaire, de la retranscription de supports audio ou vidéo, d’analyse de contenus… autant de tâches chronophages réalisées au quotidien par les équipes marketing et commerciales. L’idée est de développer des solutions qui vont leur permettre de gagner du temps afin de se concentrer sur des éléments à plus forte valeur ajoutée. L’IA générative offre également de nouvelles perspectives en termes de Knowledge Management pour d’autres métiers. Elle a, en effet, vocation à faciliter l’accès aux informations et à la documentation. Par exemple, elle va permettre à un opérateur de maintenance ou à un technicien de trouver rapidement une information spécifique dans divers catalogues techniques ou de résoudre des problématiques complexes en interrogeant un chatbot spécialement entraîné. Ce dernier est conçu pour répondre à toutes sortes de demandes sur un métier ou un sujet documenté. Ainsi, le chatbot devient un outil de résolution de problèmes, et un outil d’apprentissage et de montée en compétences, notamment des nouvelles recrues.
“Notre mission est de proposer à nos clients les moyens de tirer parti du potentiel technologique de l’IA, de la data et du digital pour créer de la valeur.”
Comment capitalisez-vous sur l’IA en interne ?
À l’instar de tous les métiers et tous les secteurs d’activité, nous capitalisons sur la puissance de l’IA pour optimiser nos processus et gagner en productivité. Nos équipes ont notamment développé des outils de Knowledge Management adossés à nos précédentes expériences. Nos consultants vont ainsi pouvoir consulter ces outils sur notre historique de plusieurs centaines de missions afin de capitaliser sur des retours d’expériences pertinents, de prendre connaissance de missions ou projets similaires… Nous utilisons aussi l’IA générative pour optimiser le temps passé sur la retranscription, l’analyse et le résumé de conférences auxquelles nous prenons part régulièrement. L’enjeu est véritablement de s’appuyer sur le potentiel de ces technologies pour augmenter nos consultants et leur permettre d’optimiser leur temps en le consacrant à des activités à plus forte valeur ajoutée permettant de répondre à des enjeux et problématiques plus critiques et stratégiques.
Considérez-vous que l’IA soit un game changer aujourd’hui ?
Tout comme la data depuis déjà quelques années, l’IA offre de nouvelles opportunités de business et donc de revenus. Elle doit, en effet, être appréhendée comme un vecteur d’innovation au service du développement de nouveaux business modèles, en particulier pour les organisations qui souhaitent se différencier ou les startups capables de proposer des modèles innovants. Plus particulièrement, les outils adossés à l’IA générative et plus particulièrement aux LLM permettent d’optimiser la communication et le Knowledge Management entre des filiales d’un même groupe basées dans divers pays qui parlent des langues différentes, de traduire des contenus de formation ou de la documentation technique… Ils contribuent ainsi à briser les barrières multiculturelles et à fluidifier les échanges entre les équipes. En parallèle, les Large Vision Models ou LVM, qui peuvent devenir la prochaine révolution et qui sont basés sur les images et les vidéos, ouvrent aux industriels de nouvelles perspectives en termes de monitoring, de détection des anomalies ou de situations de non-conformité, de maintenance prédictive et à distance…
Sur l’ensemble de ces sujets, quels sont les enjeux ou les freins qui restent à lever ?
Il y a une problématique de biais culturel dans le domaine des LLM qu’il nous faut encore lever et dépasser. Aujourd’hui, ces modèles sont entraînés sur des données liées à une certaine culture ou langue. Des utilisateurs, qui ont une culture ou une langue différente, ne pourront pas capitaliser sur ces modèles qui ne seront, in fine, pas adaptés à leur contexte culturel. Pour cela, il est essentiel de mettre en place des réglementations, des normes éthiques et des mécanismes de responsabilité pour garantir que ces modèles multimodaux soient utilisés de manière responsable et bénéfique pour la société.