Maîtrise et souveraineté : les choix stratégiques de Docaposte en matière d'IA générative

Dans cet entretien, Olivier Senot (Directeur de l'Innovation Groupe) et Stéphane Ingrassia (Directeur Marketing Stratégique) partagent leur vision : l'IA comme moteur de productivité, mais surtout comme levier de transformation des rôles, des cas d'usage et des organisations.

Quels sont, selon vous, les défis les plus structurants de l'IA générative pour les organisations ?

L'IA générative, qui représente l'une des trois grandes branches de l'Intelligence Artificielle, soulève des défis qui vont bien au-delà de la technologie elle-même.

Il s'agit de transformation, d'adoption, de compréhension et, surtout, d'intégration dans une vision stratégique plus large. Cela implique également des choix fondés sur les valeurs concernant la manière dont cette technologie est déployée, en équilibrant les avantages et les risques, notamment en ce qui concerne l'impact humain.

C'est un puissant levier de productivité. Cependant, comme pour toute technologie disruptive, la prise de conscience organisationnelle est souvent en décalage avec le progrès technologique, qui continue d'accélérer avec l'émergence de nouvelles capacités.

Au fond, le véritable défi réside dans la transformation organisationnelle. L'IA générative ne peut être réduite à un simple projet technologique, elle représente une initiative de transformation profonde. C'est d'autant plus vrai que la technologie elle-même est relativement accessible à comprendre, développer et déployer, que ce soit par le biais de modèles de fondation ou d'agents intelligents.

Quelle est, selon vous, la principale difficulté d'adoption de l'IA au sein des organisations ?

L'aspect technique ne représente qu'une petite fraction du défi. Les véritables difficultés résident dans la transformation humaine et organisationnelle, qui en constitue la grande majorité.

Il y a aussi un fort besoin de formation : l'IA n'est pas un outil magique, et son utilisation doit être comprise et gérée de manière responsable par les utilisateurs. L'objectif est toujours d'assurer une utilisation responsable et éclairée de l'IA.

Pour accompagner la montée en compétences des équipes, des sessions de formation et de sensibilisation ont été organisées autour de l'AI Act, ainsi que des évolutions réglementaires plus larges liées aux données et à l'IA.

Les projets d'IA déployés, tant en interne qu'en externe, répondent à des besoins métier concrets. Toutes les solutions sont déjà conformes à l'AI Act, Docaposte s'étant engagée dans une démarche proactive, assurant une conformité précoce, notamment par la mise en place d'une supervision humaine des algorithmes.

De plus, chaque projet impliquant un système d'IA doit suivre un processus "d'IA de confiance". Cela implique une évaluation détaillée du projet au regard des exigences éthiques, réglementaires et techniques, à l'aide d'outils continuellement mis à jour en fonction de l'évolution des réglementations et des lignes directrices éthiques. Ce processus est essentiel pour sensibiliser les chefs de projet, les gestionnaires de données, les data scientists et les équipes métier aux défis réglementaires et éthiques.

Comment abordez-vous les cas d'usage concrets de l'IA chez Docaposte ?

Pour accompagner cette transformation, une quarantaine de projets d'IA générative ont été lancés en interne.

Ces initiatives s'articulent autour de deux approches principales : les outils d'assistance et les agents intelligents.

Par exemple, Docaposte a développé Dalvia Santé, un agent conçu pour les médecins hospitaliers, actuellement en cours de déploiement dans plusieurs centres hospitaliers universitaires.

Que fait Dalvia Santé concrètement ?

Dalvia Santé est capable de lire et de synthétiser automatiquement l'intégralité du dossier médical d'un patient, qui se compose généralement d'environ 80 pages, afin de fournir aux médecins une vue d'ensemble claire, structurée et immédiatement exploitable lors de la première consultation suivant l'admission.

Cet agent permet aux professionnels de santé de gagner un temps précieux en automatisant la synthèse des données médicales issues des dossiers patients informatisés, tout en garantissant l'exhaustivité, la clarté et la fiabilité, sans hallucinations dans les informations fournies.

Cette solution éthique a été supervisée par des professionnels de santé dès sa conception et continue d'être suivie en permanence. Elle s'appuie sur des composants technologiques souverains et un hébergement sécurisé conforme aux standards SecNumCloud.

L'objectif n'est pas de remplacer les médecins, mais de leur permettre de se concentrer sur des tâches médicales à forte valeur ajoutée. Dalvia est une illustration forte de l'IA éthique au service de toutes les parties prenantes.

‍

D'autres cas d'usage sont-ils actuellement en cours de développement ?

Oui, plusieurs projets sont en cours. Un agent de veille interne a été développé, capable d'analyser quotidiennement des sources d'information fiables et de produire des synthèses pertinentes.

Une autre initiative porte sur la communication automatisée, où un agent génère des publications LinkedIn et X, incluant des visuels, en adéquation avec le ton et le style de communication d'un dirigeant. Une validation humaine est, bien sûr, systématiquement intégrée avant publication.

Observez-vous des résultats tangibles ?

Absolument. Avec Dalvia Santé, le temps de traitement a été réduit de 80 %. Concernant l'agent SEO, la fréquence de publication a été multipliée par 1,5, sans réduction d'effectifs. Cela reflète clairement une productivité augmentée, plutôt qu'une substitution humaine.

Comment priorisez-vous tous ces projets d'IA ?

Une cartographie exhaustive de tous les systèmes d'IA est réalisée, comme l'exige l'AI Act, afin de s'assurer que des mesures appropriées sont en place pour répondre aux exigences réglementaires. Une unité interne, nommée Castor, a été mise en place pour prioriser les projets en fonction de deux critères clés : l'impact métier et les gains de productivité.

D'un point de vue technique, quelle est votre stratégie d'industrialisation ?

Dès mars 2023, la décision a été prise d'utiliser GPT 4 au sein d'un environnement privé et sécurisé hébergé en France. Aujourd'hui, un cluster GPU interne a été déployé au sein du cloud privé de Docaposte.

La prochaine étape est la transition vers des LLM open source afin de renforcer l'autonomie, la sécurité et l'explicabilité. Cette approche permettra également des niveaux de sécurité plus élevés, notamment pour les documents sensibles, tout en garantissant une souveraineté totale des données.

Certains clients s'inquiètent de la prolifération des agents d'IA. Comment abordez-vous ces défis liés à la structuration technologique ?

C'est en effet un sujet complexe, compte tenu de la multitude de solutions disponibles sur le marché. La structuration des usages est essentielle.

C'est pourquoi Docaposte a fait le choix de développer son propre orchestrateur d'agents, totalement agnostique aux LLM. Cette approche assure une indépendance stratégique, permettant à l'entreprise de proposer des agents souverains et des capacités d'orchestration à ses clients.

Ce choix implique d'accepter un léger décalage en termes de fonctionnalités, mais il est pleinement aligné avec le positionnement de Docaposte, axé sur la souveraineté et la maîtrise technologique.

Un autre avantage de cet orchestrateur est sa capacité à exploiter le modèle le mieux adapté à chaque cas d'usage, et pas plus. Par exemple, si un petit modèle de langage est suffisant, il n'est pas nécessaire de s'appuyer sur un grand modèle de langage, qui est plus gourmand en ressources et coûteux d'un point de vue environnemental.

‍

Comment positionnez-vous vos projets d'IA, et quels secteurs privilégiez-vous ?

Les initiatives d'IA s'articulent autour de deux piliers principaux : orientées client et internes.

Côté client, l'accent est mis sur le développement de cas d'usage réutilisables dans des secteurs tels que la finance, la santé et le secteur public, des domaines particulièrement sensibles aux enjeux de protection des données et d'extraterritorialité.

Des projets comme Dalvia Santé sont conçus pour être déployables dans l'ensemble des hôpitaux publics.

En interne, l'objectif est double : l'amélioration des processus métiers, notamment en matière de suivi et d'analyse de marché, et l'optimisation des opérations de back-office pour accroître la productivité à l'échelle nationale.

Ces priorités permettent de structurer les initiatives et d'assurer l'alignement avec des besoins concrets et spécifiques à chaque secteur.

Selon vous, quels sont les prochains défis à relever ?

L'un des principaux défis est le passage à l'échelle, soutenu par un cadre de gouvernance clair et unifié, actuellement en cours de déploiement.

Il sera également nécessaire de mutualiser les efforts avec les autres entités du Groupe La Poste, tout en veillant à ce que l'IA soit véritablement incarnée au sein de l'organisation : visible, comprise et activement utilisée.

Cela passera aussi par des formats plus engageants, tels que des avatars ou des podcasts basés sur l'IA, qui sont déjà en cours d'expérimentation.

Pour en savoir plus, visitez le site web de Docaposte

Pour approfondir ces sujets et identifier les impacts et opportunités pertinents pour votre organisation, contactez nos partenaires et experts : Jean-Charles Ferreri (Associé Senior et Expert Corporate et Efficacité) et Simon Georges-Kot (Associé et Expert IA)

‍