Comment mettre en œuvre l’IA dans les secteurs où les enjeux sont importants : cinq points saillants de notre récent webinaire

L’IA a tout changé. Aucun progrès technologique réalisé dans la dernière décennie n’a transformé notre façon de communiquer et de mener nos activités comme l’IA est en train de le faire.

Mais comment pouvons-nous correctement mettre en œuvre cette technologie, surtout dans des secteurs comme la santé, le droit ou les finances, où la marge d’erreur est nulle?

This was the question explored in a recent fireside chat with Driss Temsamani, Managing Director and Head of Digital at Citi, and Miki Velemirovich, Head of Product at Apertera AI.

Vous avez manqué le webinaire ou vous en voulez un résumé, voici cinq points à retenir de leur discussion :

1. L’IA est-elle le nouveau « système d’exploitation » des entreprises?

Dans les secteurs à risque élevé, l’IA devient de plus en plus essentielle au fonctionnement des entreprises.

“A.I. is the OS. When you boot the institution, you boot up A.I.” – Driss Temsamani

Cette transformation de la perception du rôle de l’IA permet d’aller au-delà de l’automatisation des tâches individuelles et de repenser le fonctionnement de l’intégralité du système d’une entreprise. 

À titre d’exemple, un téléphone intelligent est doté d’un système d’exploitation (logiciel responsable du fonctionnement général de l’appareil) et d’applications (logiciels situationnels qui remplissent une ou deux fonctions, comme une horloge ou une calculatrice). 

La méthode conventionnelle consistait à utiliser les logiciels d’IA comme des applications : des outils à utiliser pour une situation particulière avant de les fermer jusqu’à ce que cette situation se présente à nouveau. 

Pourtant, l’IA peut générer des revenus à l’échelle d’une l’entreprise entière en prenant en charge des secteurs d’activité, comme la gouvernance, la conformité ou les communications internes et externes, dans leur intégralité.

2. Comment assure-t-on l’exactitude de l’IA?

L’IA générative est une source de nouvelles possibilités, mais son utilité dans les secteurs à haut risque dépend grandement de sa capacité à comprendre le contexte des phrases qu’elle reçoit.

En l’absence d’une maîtrise du contexte, les réponses de l’IA ont beau être bien formulées, elles seront néanmoins dangereusement trompeuses. La génération améliorée par récupération d’information (GARI) contribue à régler ce problème en reliant l’IA à des sources de données internes fiables, comme des exemples de documents juridiques ou des bases de données financières.

“Very quickly we realized [AI] was limited because it didn’t have context… When you ground it in your data, the answers become a lot more specific—and useful.” – Driss Temsamani

Cette approche axée sur le contexte est essentielle pour le traitement de documents juridiques, de relevés réglementaires ou de données financières sensibles par l’IA.

3. Que dois-je savoir sur les données?

Les données sont une ressource limitée. Dans un contexte où de grands volumes de données sont nécessaires pour mettre sur pied les meilleurs modèles d’IA, la quantité et la qualité des données deviennent des avantages concurrentiels. Les organisations qui traitent leurs données comme un atout stratégique sont mieux placées pour mettre en œuvre l’IA de façon sécuritaire et efficace.

« Si les données sont une ressource naturelle, faut-il les protéger ou les partager? » – Driss Temsamani

Dans les secteurs soumis à une réglementation stricte, il faut veiller en priorité à ce que les données soient sécurisées, bien structurées et gérées adéquatement. C’est d’autant plus important pour les organisations qui exercent leurs activités dans plusieurs régions du monde ayant différentes normes en matière de conformité et de protection des renseignements personnels.

4. Comment concilier l’innovation et la sécurité?

L’adoption réussie de l’IA exige une architecture solide et une bonne gouvernance, ce qui comprend des éléments comme des environnements infonuagiques sécurisés, des systèmes clairs de classification des risques et des modèles traçables.

« It’s going to take a sound architecture, which is trusted, regulated, that allows for scalability” – Driss Temsamani,

Dans les secteurs réglementés, les systèmes d’IA doivent respecter les mêmes normes que tout autre système essentiel. La sécurité et la conformité sont des conditions non négociables d’une innovation durable.

5. Comment l’IA peut-elle appuyer mes activités les plus importantes?

L’un des principaux thèmes de la conversation était la manière dont l’IA permet de dynamiser les travailleurs. 

En réduisant le temps consacré aux tâches répétitives, elle permet de laisser de la place pour la réflexion stratégique, la collaboration et la créativité.

« Si l’on peut faire le travail d’une journée entière en une heure, on peut passer le reste de la journée à réfléchir » – Driss Temsamani
 

Cet état d’esprit est essentiel dans les secteurs à risque élevé, où la confiance, l’exactitude et la supervision humaine demeurent au cœur de chaque décision. L’IA a prouvé qu’elle est plus qu’une mode passagère, et nous devons apprendre à l’utiliser de manière responsable.

Si vous souhaitez visionner la conversation de Driss Temsamani et Miki Velemirovich dans son entièreté, l’enregistrement du webinaire est disponible ici.

Si vous voulez en savoir plus sur l’importance de l’IA pour les spécialistes dans les secteurs réglementés, nous vous invitons à vous inscrire à notre prochain webinaire intitulé Stimuler la croissance : stratégies de développement des affaires dans un marché concurrentiel pour les juristes.