Impossible d’y échapper : l’Intelligence Artificielle s’est immiscée partout dans notre vie quotidienne et professionnelle : rédaction de comptes rendus, reformulation de textes, calculs complexes, traductions, génération d’images ou encore brainstorming…
À Caen, cette révolution n’a pas échappé à nos équipes. La phrase « On va demander à l’IA de le faire » résonne de plus en plus dans nos couloirs. Mais derrière cette facilité se cache des enjeux majeurs : comment éviter les abus ou les mauvaises utilisations ? Dans cet article, nous vous rappelons les bonnes pratiques pour tirer le meilleur parti de cet outil puissant… mais potentiellement risqué.
Rappel théorique : de quelle IA parle -t-on ?
Nous utilisons surtout des IA conversationnelles génératives, les célèbres LLM (Large Language Models), qui génèrent du texte en anticipant la suite la plus logique à partir d’un contexte donné.
Mais l’Intelligence Artificielle ne se limite pas uniquement à ça : en se basant sur son objectif premier, trouver la ou les meilleures solutions (le coup gagnant aux échecs, l’itinéraire optimal…). D’autres solutions technologiques, comme le machine learning ou encore le deep learning, qui existent et sont déjà déployées dans certains projets ou applications chez Murata.
Quels outils avons-nous sur le site ?
À Caen, nous utilisons principalement des IA conversationnelles :
Murata Coworker
Un assistant général destiné à répondre à de multiples questions, avec une grande modularité (choix des modèles, templates…).
Microsoft Copilot
Un agent intégré aux outils de la suite Office pour assister les utilisateurs dans leurs tâches courantes.
ChatGPT Enerprise
En déploiement progressif.
Cet outil vient compléter Coworker avec une interface plus simple et moins de latence.
Les bonnes pratiques en matière d’usage
Nous avons presque tous déjà testé une forme ou une autre d’IA, avec des résultats parfois décevants et des réponses qui ne correspondent pas à ce que nous attendions. Pour éviter ce genre de situation, voici la clé à tous vos problèmes : donnez un maximum de contexte à votre prompt. Plus ce dernier sera clair et précis, meilleure sera la réponse.
Quelques principes à suivre :
- Soyez clair et précis : Formulez vos demandes de façon concise (« Améliore ce mail pour des clients travaillant sur des wafers en silicium : […] » est bien plus efficace que « Corrige ce mail »).
- Fournissez du contexte : donnez les informations nécessaires pour orienter la réponse.
- Posez des questions spécifiques : demandez exactement ce que vous voulez.
- Utilisez un langage direct : évitez les ambiguïtés et les expressions idiomatiques.
- Réitérez si nécessaire : reformulez ou précisez votre demande si la réponse n’est pas satisfaisante.
- Pour un nouveau sujet, démarrez une nouvelle conversation : évitez les confusions contextuelles.
Les risques liés à une utilisation abusive des IA conversationnelles
Il est important d’être conscient des usages de chaque IA ainsi que des dérives que cela peut entrainer.
L’assistant : l’utilisateur utilise l’IA comme un outil de travail, la challenge, et conserve une implication critique dans le processus.
La béquille : l’utilisateur considère l’IA comme une solution clé en main et attend uniquement le résultat final sans effort intellectuel.
Ces deux usages peuvent être pertinents selon le contexte, mais s’appuyer systématiquement sur la « béquille » peut affaiblir vos compétences et capacités d’analyses.
- Hallucinations : les LLM peuvent produire des informations incorrectes ou inventées. Vérifiez toujours les réponses, surtout pour les e-mails, documents officiels ou données sensibles.
- Confidentialité : ne partagez pas d’informations sensibles si la plateforme ne garantit pas leur protection.
- Biais et fiabilité : les modèles peuvent refléter des biais. Gardez un regard critique.
En conclusion, l’IA est un levier, pas une solution miracle.
Utilisez-la comme un allié pour gagner en efficacité, mais gardez toujours un regard critique : la vérification humaine reste indispensable.
Le Saviez-vous ?
Le site de Caen propose des formations en ligne (accessible sur Easygenerator) pour approfondir les points clés sur l’IA.
Machine learning : sous-ensemble de l’IA où les ordinateurs apprennent à partir de données.
Deep learning : branche de l’IA utilisant des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes.
Prompt : l’instruction, la question posée à l’IA.