Presque tous les logiciels de gestion ont ajouté un chat cette dernière année. Un bouton dans un coin, une fenêtre qui s’ouvre, un modèle qui répond. C’est le moyen le plus rapide de pouvoir dire qu’un produit a de l’intelligence artificielle. C’est aussi celui qui change le moins le travail de ceux qui l’utilisent.
La question utile n’est pas de savoir si un système a de l’IA. C’est de savoir où vit cette IA, ce qu’elle peut lire et ce qui arrive quand elle se trompe.
Un chat à côté n’est pas une couche à l’intérieur
Un assistant qui vit dans une fenêtre à part commence chaque conversation à blanc. Il faut lui expliquer de quelle entreprise on parle, quelle période est en cours de clôture, ce que signifie le code bizarre que porte un produit depuis huit ans. Quand il a enfin assez de contexte pour être utile, la conversation se ferme et ce contexte est perdu.
Une couche intégrée démarre là où la personne se trouve déjà. Si l’écran ouvert est le recouvrement du mois d’août d’une organisation précise, c’est déjà le contexte et personne n’a à l’écrire. La différence se mesure à quelque chose de très peu spectaculaire : combien de phrases il faut avant d’obtenir quelque chose d’exploitable.
Ce que l’IA peut offrir change aussi. Un chat externe renvoie du texte que quelqu’un devra reporter à la main. Une couche intégrée peut proposer le mouvement précis sur l’enregistrement que l’on est en train de regarder et laisser la personne le confirmer, le modifier ou l’écarter. Le travail n’est pas remplacé : il se réduit à examiner au lieu de taper.
Les autorisations ne sont pas un détail de mise en œuvre
C’est là que la plupart des intégrations rapides se cassent. Pour qu’un assistant réponde bien, il faut lui donner accès à des données. La tentation est de lui donner accès à tout et d’espérer qu’il ne réponde que ce qu’il faut.
C’est une mauvaise conception, et pas pour des raisons théoriques. Un assistant doté de ses propres autorisations finit par être le chemin le plus court pour que quelqu’un lise ce que son rôle ne l’autorise pas à lire : il suffit de lui demander au lieu d’ouvrir l’écran qu’il a verrouillé. La règle saine est l’inverse : l’IA travaille avec les autorisations de celui qui pose la question, jamais avec les siennes. Cela fait que parfois la réponse est qu’aucune information n’est disponible, ce qui est inconfortable et ce qui est juste.
La façon dont Xeni l’applique dans XEN, avec le détail des autorisations par organisation et par module, a sa réponse dans le centre d’aide. Lire la réponse dans le centre d’aide
Un modèle par tâche, pas un modèle pour tout
Classer un mouvement dans une catégorie et rédiger l’analyse d’un écart budgétaire ne sont pas la même tâche. Elles ont une difficulté différente, une tolérance à l’erreur différente et un coût différent. Les traiter avec le même modèle revient à payer trop dans un cas et à rester en deçà dans l’autre.
Une plateforme native en IA choisit le modèle selon la tâche. Pour l’utilisateur, c’est invisible, et cela doit l’être : ce qu’il perçoit, c’est que les choses courtes vont vite et que les longues prennent le temps qu’elles doivent prendre. Ce qu’il ne devrait jamais percevoir, c’est une facture de consommation inexplicable à la fin du mois.
Où elle se trompe et ce qui se passe alors
Autant le dire clairement, parce que le secteur n’en a pas l’habitude. Un modèle se trompe. Il peut bien lire les données et mal raisonner, ou bien raisonner sur des données incomplètes. C’est pourquoi une plateforme sérieuse laisse l’IA proposer et la personne confirmer, et conserve ce qui a été demandé, avec quel contexte et ce qui a été répondu.
Dans XEN, Xeni peut être désactivée par organisation et par module. Ce n’est pas une concession : c’est la preuve que la plateforme fonctionne sans elle. Une gestion qui s’arrête quand le fournisseur d’un modèle tombe n’est pas une gestion avec IA, c’est une gestion attachée à un tiers.
Comment l’évaluer de l’extérieur
Si vous regardez un outil qui s’annonce comme natif en IA, quatre questions séparent assez bien le marketing de l’ingénierie.
- L’IA apparaît-elle dans l’écran où je travaille ou dans une fenêtre à part ?
- Avec quelles autorisations lit-elle mes données : les miennes ou les siennes ?
- Puis-je la désactiver et continuer à travailler comme avant ?
- Reste-t-il une trace de ce qu’on lui a demandé et de ce qu’elle a répondu ?
Aucune des quatre ne parle de modèles ni de paramètres. Toutes parlent de la façon dont l’intelligence s’insère dans le travail réel d’une organisation, la seule chose qui se remarque au bout de six mois.
