Il n’y a pas si longtemps (vous vous souvenez ?), la numérisation était une affaire d’intellos et de stagiaires non rémunérés. Aujourd’hui, même les gestionnaires d’installations parlent au cours du déjeuner de l’utilisation de l’IA pour analyser les plans d’étage. Un progrès, n’est-ce pas ?

Et pourtant, lorsqu’il s’agit des données avec lesquelles les entreprises jonglent chaque jour, les points de douleur semblent étrangement vieux jeu : trop de données, trop de formats, trop de systèmes – et pas assez de temps. ERP ici, Excel là, un DMS d’il y a dix ans, un peu d’équipement technique de bâtiment, peut-être un peu d’IoT, et quelque part dans le mélange une plateforme CDE que personne ne sait comment utiliser. Mais bon, au moins c’est « numérique ».

Même tableau de bord, jour différent

Pour rester au fait du cirque des données, les entreprises investissent des millions dans des systèmes de veille stratégique, des outils qui promettent de transformer le chaos en connaissances. Mais il suffit d’essayer d’établir un lien rapide entre des points de données. Par exemple : « Quels ont été les coûts des services techniques l’année dernière pour tous les sites nécessitant des travaux de rénovation ? » Soudain, vous attendez la prochaine formation en informatique décisionnelle ou vous espérez que votre collègue Tom n’est pas trop occupé pour vous aider.

La promesse était censée être différente : moins d’enfer Excel, plus d’informations significatives. Au lieu de cela ? Des frais de licence, des problèmes d’intégration, des données obsolètes. Et le pire ? De nombreux systèmes sont si rigides qu’ils réagissent au changement comme un chat difficile face à une nouvelle litière organique.

La grande tentation du cloud

Il n’est donc pas étonnant que les regards se tournent vers l’infonuagique, qui abrite désormais le mot à la mode de la décennie : l’intelligence artificielle : « L’intelligence artificielle comme un Service », “Prompt Intelligence”, “Enterprise Copilots”. Tout cela a l’air sophistiqué, jusqu’à ce que l’on se pose la question suivante : où vont réellement nos données lorsque nous parlons à l’IA ?

De nombreux systèmes d’IA fonctionnent sur des serveurs situés aux États-Unis, en Chine ou dans d’autres pays où la protection des données est plutôt une nuisance qu’une norme. Introduire des données sensibles de l’entreprise dans ces systèmes signifie souvent perdre le contrôle, sans même s’en rendre compte. Et il ne s’agit pas seulement de planifier les vacances des stagiaires, mais aussi de secrets commerciaux, de clauses contractuelles et de budgets de construction.

Charly, le gladiateur des données

L’IA peut être incroyablement utile, mais seulement si elle comprend ce dont elle parle et connaît le contexte de vos données. Et nous, les utilisateurs, devons comprendre où ces données sont traitées. Idéalement, elles restent chez nous. En interne. Quelle est donc la solution ?

Vous construisez une IA qui ne déverse pas tout dans le nuage. Une IA qui fonctionne localement, qui respecte la confidentialité des données et qui continue à faire son travail. Une IA qui ne se présente pas comme un je-sais-tout numérique, mais qui agit comme un collègue intelligent : rapide, discret et étonnamment utile.

C’est Charly, le chatbot. Il est le résultat du projet de recherche Chat4BI, financé par le Land de la Hesse et développé par speedikon FM AG et Innomatik AG. Cette IA fonctionne entièrement en local. Aucune donnée n’est transférée à des tiers, et certainement pas dans un cloud. Vous avez accès exactement aux données dont vous avez besoin immédiatement, qu’il s’agisse de plans, de factures, de données énergétiques ou de données de capteurs IoT. Et oui, Charly peut également limiter l’accès aux informations les plus récentes.

Le contexte est roi

Contrairement aux modèles de langage typiques qui inventent parfois des faits (une façon plus polie de dire qu’ils « hallucinent »), Charly fournit des réponses fiables – avec des références aux sources. Vous voulez savoir pourquoi Charly affirme que les coûts de chauffage ont augmenté au cours des trois derniers mois ? Vous obtiendrez les rapports pertinents en même temps que la réponse.

Charly comprend également les données graphiques. Vous lisez des plans ? Pas de problème. Interpréter des plans d’étage ? Facile. Déchiffrer des notes manuscrites ? Pas de problème. Charly est comme un caméléon capable de repérer le moindre gribouillis à un kilomètre de distance – rien ne lui échappe.

Une nouvelle façon de travailler avec les données

Au lieu d’obliger les utilisateurs à cliquer sur cinq systèmes différents, les informations sont directement acheminées là où elles sont nécessaires, c’est-à-dire chez l’utilisateur. Il suffit d’un simple chat : « Montrez-moi tous les frais de chauffage des trois derniers mois ». Ainsi, les données deviennent une ressource et non pas un fardeau. Et les décisions ? Elles sont enfin fondées sur des informations solides, et non pas sur le sentiment instinctif de Patrick de Tech (désolé les Patricks, vous faites un très bon travail !).

En quoi cela est-il important?

Parce qu’en tant que société, nous devons apprendre à utiliser l’IA non pas naïvement, mais de manière responsable. Et nous avons besoin de solutions qui reflètent nos valeurs européennes : la sécurité, la souveraineté et les droits individuels.

Alors, allez-y et posez-vous la question :

Avez-vous discuté avec vos données aujourd’hui ? …et est-ce que quelqu’un d’autre vous  lisait au même temps ?

Image: speedikon FM AG