Explorez les applications de GPT avec le modèle GUM^©

Résumé : Explorez les applications de GPT pour votre organisation grâce notre GPT Use Matrix^©. 

ChatGPT utilise un modèle de langage extrêmement versatile (GPT) qui peut être utilisé dans de nombreux contextes et pour une grande variété de tâches.

Cette capacité à comprendre et générer du texte convaincant sur tout sujet permet des applications de GPT dans des domaines très divers : le service client, la rédaction de contenu, la génération de rapports, l’automatisation des tâches, l’intégration de systèmes, etc.

Toutes ces applications potentielles rendent particulièrement difficile la cartographie des cas d’utilisation de GPT pour une organisation. Devant tant de possibilités, il n’est pas simple de savoir où et comment GPT peut être efficacement déployé !

C’est pourquoi, chez MARYLINK, nous avons développé un modèle qui permet de se représenter l’utilisation de GPT dans différents contextes organisationnels : la GPT Use Matrix^© (GUM^©).

Il permet de se représenter les cas d’usages de GPT tout en évitant de se restreindre à tel ou tel périmètre fonctionnel (RH, vente, innovation…). Ce qui lui confère une forte versatilité ! A l’image de la solution MARYLINK en somme… mais revenons à notre sujet.

Les dimensions du modèle GUM^©

GUM se base sur deux dimensions :

Dimension 1 : le public cible

Cette dimension représente une typologie des parties-prenantes avec lesquelles GPT pourrait interagir.

• Individus internes (employés, direction d’une organisation…)
  GPT peut être utilisé pour aider les employés ou la direction d’une organisation à effectuer certaines tâches, comme la recherche d’informations ou l’aide à la rédaction de documents.
• Individus externes (clients, experts, partenaires…)
  GPT peut être utilisé pour communiquer avec des personnes en dehors de l’organisation, comme les clients ou autres parties prenantes. Par exemple, GPT peut être utilisé comme un agent de service client pour répondre aux questions des clients.
• Systèmes techniques (CRM, ERP…)
  GPT peut aussi servir d’interface entre différents systèmes techniques pour améliorer leur intégration et leur communication, en interagissant avec d’autres IA ou des logiciels métier (CRM, ERP…).

Dimension 2 : Degré de spécialisation de GPT

GPT peut être paramétré pour s’adapter à votre contexte organisationnel. Cette seconde dimension représente donc le degré de spécificité du modèle GPT utilisé.

• GPT standard
  Correspond au modèle standard de GPT. Il est utilisé dans une grande variété de contextes et n’est pas spécifiquement formé pour une tâche ou un domaine particulier. Il peut répondre à une variété de questions et effectuer de nombreuses tâches, à l’image de ChatGPT.
• GPT cadré
  Il s’agit d’une version de GPT qui a été adaptée pour des tâches ou des contextes spécifiques. Par exemple, GPT peut être cadré pour comprendre le vocabulaire technique d’une industrie, pour accentuer son expertise dans un domaine ou encore restreindre son champ d’application à certains sujets uniquement.
• GPT étendu
  Il s’agit d’une version où GPT a été alimenté par les données spécifiques d’une organisation, ce qui lui permet de disposer, d’exploiter et de restituer une partie du savoir de celle-ci. GPT étendu peut être utilisé par exemple pour créer des ChatBot de support clients, lorsqu’il est alimenté par l’historique des questions-réponses du service après-vente, ou pour orienter des experts, lorsqu’il est alimenté de documents techniques.

Représentation graphique

On retrouve 9 intersections, soit 9 champs d’application.

Exemple d’application

Voici par exemple comment une entreprise de cosmétiques (appelons-la CosmetiX) pourrait utiliser GPT :

Interactions avec un public externe

1/ Externe + GPT standard

Les clients de CosmetiX peuvent interroger un GPT standard pour savoir quelles couleurs vont le mieux avec telle ou telle couleur de peau ou de vêtement. En effet, GPT dispose en standard de grandes connaissances sur l’harmonie des couleurs (car il s’agit d’une connaissance relativement connue, publique).

2/ Externe + GPT cadré

CosmetiX peut fournir un chatbot à ses clients de sorte à ce que GPT réponde avec un ton fidèle au positionnement de la marque (par ex. utiliser le vocabulaire du luxe, ou celui des jeunes, selon la cible…).

3/ Externe + GPT étendu

CosmetiX peut fournir un chatbot à ses clients qui connaitra la composition des produits de la marque. Il est à même de renseigner par exemple sur la présence d’allergènes selon tel et tel produit.

Interactions avec un public interne

4/ Interne + GPT standard

Les employés de CosmetiX peuvent utiliser un GPT standard pour résumer, simplifier, clarifier ou traduire les différentes informations partagées par d’autres collaborateurs.

5/ Interne + GPT cadré

Les employés de CosmetiX peuvent utiliser un GPT cadré pour réfléchir à certains sujets tout en obtenant des suggestions pertinentes pour leur contexte, sans qu’ils n’aient à le préciser. Par exemple, ils peuvent demander « quelles sont les grandes tendances ? » et un GPT cadré leur donnera les tendances dans le milieu des cosmétiques.

6/ Interne + GPT étendu

Un employé peut demander à un GPT étendu d’exploiter rapidement les informations contenues dans un ou plusieurs comptes-rendus de réunion ou dans un rapport interne, en demandant par exemple « quels sont les 3 principaux axes à développer selon le dernier rapport du COMEX ? ». Un GPT étendu peut avoir connaissance des personnes et expertises des collaborateurs, facilitant la découverte d’experts au sein de l’organisation. Il s’agit alors d’une forme d’organigramme augmenté.

Interactions avec d’autres systèmes techniques

GPT permet peut permettre de faire le pont entre plusieurs applications (métiers ou tierces si elles disposent de certains mécanismes, par exemple des API) :

7/ Autre(s) système(s) + GPT standard

Un GPT général peut être utilisé pour mettre en forme les données provenant d’un autre système. Par exemple, il peut traduire des messages provenant d’un autre système (ex: un système d’alerte conçu en anglais pourrait avoir ses alertes facilement traduites en français), ou mettre en forme des rapports automatisés (par exemple, rendre des « logs » informatiques plus faciles à lire pour les non-initiés).

8/ Autre(s) système(s) + GPT cadré

Un GPT cadré peut être utilisé pour humaniser un autre système. Le cadrage permet d’affecter un rôle et à spécifier un contexte à l’IA, qui s’y tiendra pour modifier les messages reçus par un autre système et les agrémenter de commentaires et textes qui l’humanisent. Si l’on reprend l’idée de rendre les « logs » informatiques plus accessible, là où un GPT standard peut mettre en forme, le GPT cadré peut rédiger des commentaires et introductions de sorte à ce que le rapport donne l’impression d’avoir été rédigé par un membre de l’entreprise.

9/ Autre(s) système(s) + GPT étendu

Un GPT étendu peut récupérer les informations provenant d’autres systèmes et les croiser avec des connaissances ou bases de données. Il peut aussi réinjecter ces données retravaillées dans un autre système. Il peut par exemple récupérer les données d’un ERP (le nombre de produits en stock à date) et avec un outil interne qui spécifie combien de CO² est émis par le stockage de tel type de produit, pour en déduire le coût des stocks en CO². Le GPT étendu peut transmettre ce montant à un autre système. Par exemple à une base de données qui alimente des rapports.

Conclusion

Vers des organisations entièrement autonomes ?

La communication entre systèmes techniques (les cas 8 et 9) suscite le plus de fantasmes et de peurs, en particulier en ce qui concerne la productivité et la destruction d’emplois.

En effet, l’automatisation et l’intégration en chaîne de systèmes d’IA aussi élaborés peuvent avoir un impact important sur les emplois existants.

Si ces préoccupations sont souvent amplifiées des scénarios pessimistes de grand remplacement de l’homme par la machine, la réalité sera certainement plus nuancée. Alors que certaines tâches peuvent être automatisées, de nouvelles opportunités d’emploi peuvent également émerger. Mais c’est un autre débat. Pour l’heure, soulignons l’utilité de GPT pour l’intelligence collective.

Les cas d’usages collectifs ciblés sont plus valorisants !

Le modèle GUM permet d’explorer les possibilités d’interaction entre les individus et GPT pour créer des solutions innovantes qui maximisent la valeur ajoutée pour les organisations et les membres de leur écosystème.

Nous croyons en une approche qui favorise la collaboration homme-machine et qui permet aux individus d’utiliser les capacités des systèmes d’IA pour accomplir collectivement des tâches complexes, améliorer leur efficacité et développer ensemble de nouvelles compétences.

Nous sommes convaincus que la valeur ajoutée de l’IA générative, c’est d’abord d’augmenter les capacités des collectifs plutôt que de les remplacer !