Optimiser la production d’études sectorielles grâce à l’IA : une expérience réussie avec GPT-4

Récemment, j’ai mené une enquête auprès de notre équipe pour évaluer l’efficacité de GPT-4, un outil d’intelligence artificielle (IA) générateur de texte, dans la production de nos études sectorielles. Les résultats étaient francs et sans équivoque : « Agree. Saves tons of time ».

Notre équipe a une longue expérience dans l’utilisation des IA génératives dans une variété d’applications spécifiques. Que ce soit pour extraire des données, synthétiser un texte, traduire ou commenter des données chiffrées, l’IA s’est révélée un outil précieux.

Cependant, cette enquête nous a permis d’identifier deux tâches spécifiques qui doivent absolument être automatisées et ne plus incomber aux êtres humains.

Premièrement, la synthèse de l’information à partir d’un document en ligne.

Pourquoi devrait-elle être automatisée ? Parce que c’est un processus qui prend beaucoup de temps, que l’information traitée n’est généralement pas de nature confidentielle, et que le rendu des informations par l’IA est remarquablement semblable à celui d’un humain. Depuis cette mise en place, le volume d’information que nous pouvons traiter avant nos analyses a doublé.

Deuxièmement, notre équipe ne devrait plus avoir à interpréter un graphique.

Cette tâche s’est avérée peu rentable en termes de valeur ajoutée pour nos études, alors que l’on considère que c’est un travail assez basique et que nos cerveaux pourraient se concentrer sur des tâches plus essentielles. D’autre part, comme précédemment, la performance de l’IA générative pour cette mission est excellent.

Au sein du secteur de l’étude, nous favorisons l’illustration des données à l’aide de graphiques pour une meilleure compréhension. Cependant, un graphique souligne une tendance générale que nous devons ensuite détailler : les pourcentages précis, les causes ou les conséquences de ces évolutions, etc. Avec l’aide de l’IA, cette tâche est devenue bien plus efficace.

En fin de compte, une fois adoptées, ces deux applications nous ont montré une voie claire : nous n’envisageons pas de faire machine arrière. Avec l’IA, nous avons entamé un chemin d’amélioration continue de la productivité de nos équipes, et cela, c’est juste le début !