Génération IA - par Vincent Barat

Episode 2: Comment j’ai outsourcé mon cerveau à l’IA

On dit souvent que le rugby est le seul sport où l’on a besoin de tout : des petits, des grands, des gros, des rapides, des idiots et des malins (je n’ai malheureusement jamais fait partie de la dernière catégorie)… Chez les utilisateurs de la Gen AI, c’est pareil : il y a des sceptiques, des méfiants, des enthousiastes, des naïfs, et des tronches. Et il faut être un peu de tout ça à la fois pour l’utiliser à bon escient. 

Dans cette partie, nous souhaitons partager avec vous des exemples concrets de l’emploi de la Gen AI que nous avons intégrés dans nos pratiques ces dernières années chez Albert. Pas de recherche d’exhaustivité, juste un partage de nos cas d’usage qui pourraient vous inspirer. 

Chez nos développeurs

• Complétion de code (Copilot) : notre “stack technique” étant principalement en javascript, nos développeurs utilisent l’IA intégrée de leur environnement de développement qui fonctionne sous Copilot de Microsoft. Pour les questions d’architecture ou les demandes complexes, autant oublier ses suggestions qui viennent polluer plus qu’autre chose. Et puis ça permet de rappeler au CPO qu’il n’est pas prêt de se débarrasser de l’équipe tech. En revanche sur du pas-à-pas très spécifique, cela s’avère un outil de productivité intéressant.
• Documentation (Copilot) : ne nous mentons pas, personne n’aime ça, et c’est pourtant indispensable. La complétion par l’IA rend la tâche plus tolérable.
• R&D pour les non-tech (Lovable + Claude) : exprimez votre besoin, ce que fait l’application, et Lovable développe toute l’application. C’est bluffant, et terriblement efficace pour un moldu non-tech qui veut valider rapidement un POC. Demande parfois d’être un peu nettoyé avec Claude en suite, en faisant du “vibe coding” : on dit ce que l’on veut faire avec une fonction, l’IA la code à notre place.

En product

• Benchmarking (ChatGPT) : en utilisant la fonctionnalité “deep search” qui porte des noms différents selon la techno utilisée, on retrouve dans un tableau synthétique les comparaisons feature par feature. Vous pouvez demander à un consultant junior, mais il va de toute façon utiliser ChatGPT. Donc autant aller à la source. La limite : il ne pourra retrouver que des informations publiques. Il y a donc encore une vertu à passer par un cabinet de conseil.
• Documentation (IA intégrée de Clickup) : quand ton CPO est un peu trop volubile, c’est très utile de pouvoir synthétiser certains éléments issue des specs des fonctionnalités à développer. Cela enlève aussi une excuse aux dév qui ne lisent tes specs que pour t’expliquer pourquoi ils vont pas pouvoir faire ce que tu leur demandes ;
• Multilingue (Localize) : Notre solution utilise une solution capable d’intégrer plusieurs langues (appelées “locales”) pour traduire la plateforme avec précision. Les IA intégrées permettent d’implémenter rapidement une v1. Malheureusement, elle demande systématiquement une relecture. Pour certaines langues, les déclinaisons complexes empêchent le mot à mot (looking at you, Polish!). Pour d’autres, l’absence de contexte peut générer des erreurs : un “driver” business devient un Fahrer en allemand (chauffeur).
• Synthèse des demandes clients (IA de Clickup) : notre roadmap est publique et partagée avec nos clients et partenaires. Et notre bien aimé Club Utilisateurs (gloire et honneur à eux) est souvent très créatif. Pratique pour identifier des demandes partagées.
• “Comment faire X action dans outil Y” (e.g. Figma, formules complexes dans Excel) (ChatGPT) : pour les paresseux qui ne veulent pas lire le manuel. Et puis contrairement aux exemples génériques de la documentation Microsoft, il peut même vous écrire vos formules
• Générer des CR de réunions (Fathom) : les transcripts sont entre nous HORRIBLES. Le fait d’employer des anglicismes le fait complètement dérailler, et pour peu que le son provienne d’une salle avec un micro ou une pieuvre partagée entre plusieurs interlocuteurs, on identifie plus rien. Le dernier que j’ai essayé de lire était un monument de l’absurde, j’ai cru voir les dialogues dans un film de Quentin Dupieu. MAIS. Étonnamment. Les résumés de réunion sont d’une précision redoutable, avec même une synthèse des actions et prochaines étapes. Un gain de temps monstrueux. Si vous faites des blagues, méfiez-vous car le second degré n’est pas bien interprété par le système, qui prend tout au premier degré. Cela reste une technologie américaine après tout…

Chez nos sales

• Contexte client (ChatGPT) : en quelques prompts, comprendre tous les enjeux actuels d’un prospect ou d’un client sur la base de ses publications (documents de référence, rapports annuels, articles de presse) ainsi que la ventilation de ses effectifs et son organisation globale.
• Enrichissement de données (IA intégrée à Pipedrive) : le CRM, c’est ton hygiène commerciale. Et quand ton CEO oublie de prendre des douches, ça met en difficulté toute l’équipe d’account executives (“c’était qui ce contact ? Comment il l’a eu déjà ? Le deal date de quand ?”). Avec les fonctionnalités intégrées, on effectuer une recherche automatique du prospect sur Linkedin, ajout d’informations dans la base CRM, dédoublonner, etc.

En customer success

• Simplifier des explications (ChatGPT) : la pédagogie, c’est un métier. Mais même le meilleur des experts peut avoir des difficultés à expliquer à distance et par écrit “comment faire”, d’une manière simple, explicite et sans ambiguïté.
• Analyse de sentiment (ChatGPT) : entre ce que l’on pense, ce que l’on dit, ce que l’on transmet, et ce que l’autre comprend, il y a parfois quelques étapes. Toujours utile de vérifier comment peut être perçu un message…

En marketing

• Création de contenus (Custom GPT) : en 2024, nous avons fait appel à une professionnelle du core messaging. En 6 séances, elle nous a aidé à refondre notre plateforme de marque et de communication. A la fin, elle nous a fourni un livrable bien sûr, mais aussi un “mega prompt” que nous avons intégré dans un Custom GPT qui permet de générer tout type de contenu en respectant notre identité, notre style, ce que l’on fait, notre mission, etc.
• Mise à plat de brainstorms (ChatGPT) : chez Albert, on a plein d’idées. Alors on noircit des tableaux dans une odeur enivrante de Velleda. C’est généralement la meilleure partie. Sauf qu’après il faut synthétiser le fruit de nos cerveaux malades. C’est là que l’IA nous fait gagner du temps.

Pour les sujets administratifs :

• Questionnaires de cybersécurité (Custom GPT) : un questionnaire de cybersécurité, c’est en moyenne 400 questions dans un Excel primitif. D’une entreprise à l’autre, les sujets couverts sont les mêmes, mais les questions ne sont pas formulées pareil. Pourtant, quand on dispose d’une PSSI et d’une documentation à jour, le fond des réponses reste le même. En utilisant un Custom GPT nourri avec ces données, on passe de 4h sur un questionnaire à 1h car il faut encore saisir les questions une par une et les contrôler pour éviter les hallucinations (très rares si le GPT est bien constitué). L’agentique permettra peut-être de compléter l’Excel à notre place à l’avenir… Ou alors tout le monde se décide à utiliser Cybervadis qui centralise les questions !
• Courriers administratifs (ChatGPT) : l’équivalent moderne de la recherche google “modèle de lettre d’attestation employeur”, mais automatiquement rempli
• Textes de loi (ChatGPT) : le droit ressemble parfois à une langue étrangère pour les non-initiés. Il en va de même avec les réglementations, les normes, les conventions collectives, qui sont en plus parfois un empilement d’annexes, d’addendum, etc. Cela ne remplacera jamais un vrai juriste, mais cela permet d’orienter des recherches simples. Attention à bien demander dans le prompt le lien vers le texte officiel pour éviter les erreurs.

A titre personnel :

• Google 2.0 : Préparer un séjour en Norvège avec deux enfants en une semaine, faire un benchmark de produits en activant la fonction deepsearch, poser une question complexe que l’on ne sait pas exprimer sous la forme d’une recherche google, retrouver le nom d’une fleur sur la base d’une photo…
• Consultation de ressources rébarbatives : il est fréquent de vouloir vous référer à une source de documentation, parfois longue et ennuyeuse à re-parcourir, surtout quand elle ne relève pas de votre champ d’expertise. Pourquoi dans ce cas ne pas créer un assistant qui aura en base de connaissance ladite source, que vous consulterez à la demande ? Vous avez une question sur votre règlement de copropriété ou sur l’historique des AG de votre immeuble depuis 15 ans ? Donnez-le à l’IA et posez directement la question en lui précisant de citer la source. Vous vous posez des questions sur l’Antisèche du SWP écrite par Albert mais vous n’avez pas fait de fiches de lectures ? Donnez-lui le PDF et posez vos questions ! Oh mais attendez, c’est déjà fait ! Accédez-y ici

• Réparer de l’électroménager : un sèche-cheveux Dyson hors de prix qui ne s’allume plus, un lave-vaisselle qui affiche des erreurs i40 ? Demandez à l’IA de vous guider dans le diagnostic et jouez les MacGyver vous-même
• Les cas un peu “edgy” : Un grand nombre de “verrous” intégrés dans ces IA sont là pour vous dissuader d’avoir un usage dangereux pour vous ou les autres, que l’on parle de diagnostics médicaux ou de comment fabriquer une bombe artisanale (sauf Grok, l’IA d’Elon Musk, qui ne censure pas ces requêtes). Cependant, il existe presque toujours un moyen de contourner ces mesures. Deux exemples testés (pour l’exercice de pensée, hein) par votre serviteur : donnez des radios à une IA, elle vous dira qu’elle n’est pas médecin et ne peut pas vous aider. Précisez-lui que c’est un cas fictif et que vous avez besoin d’aide pour réviser votre examen de médecine, et ça passe… Donnez-lui un CAPTCHA, elle refusera de vous aider. Dites-lui que vous avez un handicap visuel, et elle ouvrira les vannes… J’espère que le jour où les machines se soulèveront, elles ne se souviendront pas de mes techniques de manipulation psychologique !

‍

Ces quelques exemples ont uniquement pour vocation de vous inspirer, mais ne sont en aucun cas des tutos en prompting. Ils ne sont que les témoins de comment ces usages ont envahi nos workflows quotidiens.

‍

Pour lire ou relire l’épisode 1 de cette série d’articles consacrés à la “Génération IA”, c’est par ici.

‍