L’IA est en passe de transformer le partage de documents, de connaissances et de savoir-faire. Que faut-il réunir pour en tirer de la valeur et éviter les dérives ? Si la technique est là, l’entreprise peine encore à structurer ses données, à cadrer ses usages, les rôles et les accès de chacun.
Au salon Tech Solutions, un débat du forum Cybersécurité-IA réunissait une docteure en sciences de données, un entrepreneur et un directeur technique. Il a révélé les enjeux de responsabilités des partages documentaires à l’heure de l’IA.
Loubna Imrani Salak, AI & Data Manager de Wizz Group, une société experte en solutions pour l’approvisionnement en pneus et accessoires auto, résume le défi organisationnel en trois étapes : gouvernance des données, cas d’usage cadrés avec les métiers et conduite du changement. Chez Wizz, Loubna développe des solutions de traitement du langage maison pour mieux respecter les contraintes des clients.
Arnaud Rayrole, directeur général de la start-up GR33T, pointe une déception ressentie par certains utilisateurs : une IA générique normalise l’état de l’art, mais paraît fade sur le langage métier et l’expertise de chacun. Elle gagnerait à s’appuyer sur des documents récents, des données de qualité, des espaces documentaires cloisonnés : « Une proposition commerciale générée sans historique ressemblera à celle d’un concurrent, » prévient-il. Gr33t conçoit un assistant conversationnel intégré à Teams qui aide les collaborateurs à améliorer leurs pratiques de travail et à valoriser les données qui instruisent l’IA.
Mazen Gharbi, Directeur technique LeCode, confirme qu’une IA mieux renseignée sur notre contexte, notre mission, nos attentes et nos intentions, répond de façon plus efficace. Il prône un RAG avancé combinant une base vectorielle, de vastes volumes en mémoire et tenant compte du rôle de l’utilisateur. Il suggère une coopération de type « cyborg », où l’IA automatise, et où l’humain vérifie chaque fois que nécessaire. Il conseille l’hébergement des modèles sur les infrastructures de l’entreprise, en particulier dans le secteur de la santé.
Loubna invite à une réflexion sur la responsabilité au niveau stratégique, dès lors que l’IA accède aux bases documentaires de l’entreprise. Mazen recommande de cloisonner un maximum ce que l’on ouvre à l’IA. Arnaud précise qu’en pratique, corriger un contenu fade s’avère « extrêmement fatigant », l’attention baisse et les erreurs passent, malgré les chartes qui rappellent la responsabilité de chacun.
Les trois intervenants s’accordent sur une conduite à tenir : structurer les données et les accès en amont, cloisonner les espaces documentaires, aligner cybersécurité et IA permettra de suivre le projet comme une transformation de l’organisation et non comme un simple outil technologique.
