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Faire intégrer l’IA à votre site web ou à votre logiciel : guide pratique pour PME
Chez Diagram Informatique, nos équipes ont déjà accompagné des dizaines de PME dans leur transformation numérique : sites e-commerce développés sous Symfony, logiciels métier sur mesure en Windev…
Et aussi bien lors de nos échanges avec nos clients qu’avec nos prospects, des idées non fondées quant à l’implémentation de l’intelligence artificielle reviennent constamment : manque de compétences techniques en interne, coûts exorbitants, pas de cas d’usage concrets… Ensemble, déconstruisons ces idées reçues, frein à l’adoption de l’IA dans les entreprises de taille intermédiaire (ETI) !
L’IA est maintenant accessible à toutes les entreprises
Avec l’essor des API, l’IA n’est plus réservée aux grands groupes internationaux.
Plus besoin aujourd’hui de développer son propre modèle de zéro ni d’embaucher des data scientists pour le faire.
Déjà en 2023, 72% des entreprises qui utilisaient l’IA accédaient à leurs modèles via une API, dont plus de la moitié via leur fournisseur de cloud (CSP). (Source : Point 9 de l’étude Andreessen Horowitz (a16z), firme de capital-risque de 1er plan dans les nouvelles technologies).
- Les API cloud permettent d’accéder aux capacités des modèles d’IA sans gérer leur développement ou maintenance. Cette solution est particulièrement adaptée aux PME souhaitant une mise en œuvre rapide avec des coûts prévisibles.
Les modèles open source offrent un contrôle total sur le code et l’infrastructure, mais nécessitent une expertise technique plus poussée. Certains sont également accessibles via des API, comme Hugging Face, combinant ainsi flexibilité et facilité d’utilisation.
Critères
API via fournisseurs de cloud (ex. OpenAI, Google Cloud AI, AWS, Azure, Mistral AI)
Modèles Open Source (ex., TensorFlow, PyTorch, LangChain)
Simplicité
Simple d’utilisation, API clé en main, mais configuration initiale nécessaire pour l’intégration
Requiert une expertise technique, mais documentation détaillée disponible
Coût initial
Modéré : coûts de configuration et d’intégration à prévoir
Variable mais beaucoup plus élevé : dépend de l’infrastructure choisie (cloud privé/public/hybride)
Coût mensuel
Facturation à l’usage (~0.1-1€/1000 requêtes), augmentation possible des tarifs
Prévisible : principalement lié à l’infrastructure et la maintenance
Dépendance
Moyenne : possibilité de migration entre fournisseurs, mais complexe
Faible : contrôle total sur le code et l’infrastructure
Maintenance
Automatisée, mais imposée par le fournisseur
Planifiée selon vos besoins, nécessite une équipe technique
Évolutivité
Automatique, mais coûts exponentiels possibles
Sur mesure, adaptable selon les besoins réels
Confidentialité
Données traitées sur des serveurs externes*
Totale : possibilité de déploiement on-premise
Personnalisation
Fine-tuning de plus en plus performant pouvant maintenant rivaliser avec les modèles open source 100% customisables.
Très élevée : modification complète possible des modèles
Mise en œuvre
Quelques semaines pour une intégration complète
Plusieurs mois selon la complexité du projet
Performance
Excellente pour les cas d’usage généraux comme chatbots intelligents, base documentaire augmentée, automatisation et personnalisation de réponses (Dialogflow, GPT-4), analyse d’images (Google Vision, AWS Rekognition).
Optimisable pour des cas d’usage spécifiques
Cas d’usage
Projets standards nécessitant une mise en place rapide
Projets spécifiques nécessitant un contrôle total
*Point de vigilance : aspects réglementaires et sécurité
La conformité RGPD est cruciale pour tout projet d’IA. Les solutions cloud américaines (OpenAI, Google Cloud) sont par exemple soumises au Cloud Act, permettant l’accès aux données par les autorités US.
Si vous devez traiter des données sensibles, privilégiez à la fois :
- les solutions européennes comme Mistral AI
- le déploiement on-premise de modèles open source
- l’anonymisation des données avant traitement
En raison de leur accessibilité, d’un investissement de départ non démesuré, de coûts relativement prévisibles et surtout modulables, les solutions Cloud représentent la porte d’entrée de la plupart des entreprises dans l’usage de l’intelligence artificielle.
Et lors des échanges préparatoires à la réalisation de votre site e-commerce ou de votre applicatif métier, vous pouvez évoquer avec nos chefs de projets informatiques les possibilités d’intégrer l’IA dans votre projet.
3 cas d’usage de l’IA sur votre site ou votre logiciel métier
Le chatbot intelligent
Les internautes ou les utilisateurs de votre logiciel obtiennent des réponses personnalisées nourries par votre base de connaissances, 24/7, rapides et très pertinentes sur les questions les plus fréquentes.
- Résultat : la satisfaction clients et usagers est améliorée.
Sur un site cela peut se traduire par plus de conversions, sur une solution SaaS par moins de tickets au support !
Vos équipes ont accès aux échanges et peuvent ainsi alimenter et parfaire la base avec des données complémentaires pour permettre à l’IA d’être encore plus performante.
La base documentaire augmentée
Par nos métiers et à travers ceux de nos clients nous sommes rompus à organiser et à travailler avec de multiples documentations techniques…
En interne, par exemple nous avons rendu possible l’interaction de l’IA avec plusieurs bases supports de langages informatiques. Et à ce jour, tous nos développeurs apprécient la recherche intuitive, les suggestions contextuelles et la mise à jour automatique du contenu.
- Résultat : ces documentations sont maintenant consultées 3x plus souvent grâce aux demandes faites en langage naturel!
Ce principe est bien sûr adaptable à tout type de base de connaissances : RH (accueil des nouveaux arrivants en entreprise), Juridique (extraction d’informations tirées de bases volumineuses), Logistique (sociétés qui commercialisent des milliers de références produits, des pièces détachées avec des largeurs de gamme très importantes…)
L’automatisation intelligente
L’IA permet de s’affranchir efficacement de nombreuses tâches répétitives comme la classification des demandes entrantes (ex. : leads, tickets, candidatures…).
- Résultat: sur des tâches simples, un traitement automatique et instantané est souvent possible dans 80% des cas. Et les équipes sont plus disponibles pour répondre personnellement aux 20% restants et y apporter un maximum de valeur ajoutée !
Cet exemple est l’un des plus pertinents pour améliorer l’expérience client directe, mais il est déclinable sur de nombreuses actions comme la préparation comptable (reconnaissance OCR des documents et classement), la gestion commerciale (détection des doublons et des incohérences) …
Autant de solutions relativement simples à implémenter pour réduire les coûts opérationnels et le temps dédié à l’administratif des entreprises !
OpenAI (version API du célèbre ChatGPT) occupe une place de leader pour effectuer toutes ces missions en raison de ses capacités à traiter du langage naturel. Mais il est également envisageable de recourir à Google Cloud AI (excellent pour analyse d’images), à Mistral l’alternative européenne prometteuse ou bien à Azure Cognitive Services pour intégration parfaite dans l’écosystème Microsoft.
Dans tous les cas, après identification de votre besoin et de vos objectifs de performance, mise à plat des process et points de friction actuels, il est possible si besoin d’introduire l’IA de manière progressive.
En effet, prendre le temps de tester de façon approfondie, de mesurer et de parfaire la pertinence des réponses ou des traitements et de recueillir les feed-back utilisateurs sont des étapes indispensables pour une adoption de l’IA satisfaisante pour votre entreprise et vos clients !
Selon l’étude ABBYY de septembre 2024, seulement 45% des entreprises françaises estiment que l’IA leur permettrait d’améliorer la qualité de service. Alors, faites partie de celles qui passent à l’action et contactez-nous pour « IA augmenter » les performances de votre futur outil (site web ou logiciel sur mesure) !