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Interview
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Depuis le succès de ChatGPT, une vague d'enthousiasme pour l'IA générative déferle sur les entreprises, générant une véritable pluie d'idées et de projets potentiels. Cet élan, bien que positif, peut rapidement submerger les équipes, en particulier les DataLabs qui se retrouvent face à un afflux ingérable de demandes. Le cas de NaTran (anciennement GRTgaz) est une étude de cas exemplaire sur la manière de canaliser cette énergie pour en extraire une valeur stratégique réelle. Cet article dévoile leurs leçons les plus surprenantes pour transformer le chaos en opportunités.
Leçon 1 : Créer un "entonnoir", pas un mur, pour gérer le flux d'idées
Face à plus d'une centaine de projets potentiels qui dépassaient les capacités de son DataLab, NaTran n'a pas cherché à freiner les initiatives, mais à les organiser. La solution fut de créer une "task force" dédiée, agissant comme un filtre intelligent en amont. Sa composition est un modèle de gouvernance transversale : cinq membres, dont deux du DataLab (DSI), deux de la R&D (NaTran R&I) et une consultante PMO pour l'animation. Cette équipe s'appuie sur des référents en data science, cybersécurité et architecture pour évaluer rigoureusement chaque proposition. Son rôle est de fusionner les idées similaires, d'écarter celles qui ne requièrent pas nécessairement de l'IA, et de prioriser les projets. L'objectif n'est pas de rejeter des initiatives, mais de se concentrer sur celles qui présentent le plus grand potentiel de valeur ajoutée, tout en évaluant des critères clés comme l'impact environnemental.
« Notre rôle n’est pas de tuer des projets, mais de les prioriser et mettre en avant ceux qui présentent la meilleure valeur ajoutée. »
— Jordan Barreix, Responsable de la culture innovation et veille à NaTran R&I
Leçon 2 : Vos données "inutilisées" sont peut-être une mine d'or
L'une des plus grandes révélations de NaTran est la valorisation de données jusqu'alors dormantes. L'exemple le plus stratégique concerne l'analyse d'images pour identifier l'origine de la corrosion sur le réseau, principale cause de fuites. Ce cas d'usage transforme une simple donnée visuelle en un outil de maintenance prédictive et de mitigation des risques opérationnels critiques. Dans la même veine, les photos prises par les agents lors de l'installation des compteurs, autrefois simplement stockées, sont devenues une mine d'or. L'IA les analyse désormais pour vérifier à distance les matériaux utilisés sur un chantier ou identifier la marque exacte d'un compteur. Cette approche souligne l'importance de réévaluer les gisements de données que l'entreprise collecte déjà mais n'exploite pas encore.
Leçon 3 : L'IA comme super-pouvoir pour les experts, pas comme leur remplaçant
Beaucoup des gains les plus significatifs ne proviennent pas du remplacement des humains, mais de l'accélération de tâches complexes et chronophages pour les experts. Par exemple, l'analyse de la réglementation est un domaine où le gain est spectaculaire. Une tâche de rédaction de note de synthèse qui demandait deux heures de travail à un spécialiste est désormais réalisée en quinze à vingt minutes grâce à un chatbot alimenté par des corpus documentaires spécifiques.
Un second exemple concerne l'activité de veille. L'IA aide à traiter un flux de 2 500 articles par mois en optimisant les requêtes, en suggérant de nouvelles sources pertinentes non identifiées auparavant, en créant des résumés automatiques et même en rédigeant des projets de textes pour la newsletter interne. L'expert reste au cœur du processus, mais son efficacité est décuplée.
Leçon 4 : Déployer l'IA dans des cas d'usage inattendus
Le cas d'usage que NaTran qualifie de "plus inédit" concerne l'évaluation automatique des start-ups lors d'événements professionnels. Le processus est aussi simple qu'efficace : lorsqu'un collaborateur se rend sur un salon, l'IA analyse en amont la liste des exposants, évalue leur proposition de valeur et leur attribue un score de pertinence de un à cinq. Ce système de scoring permet de guider l'employé directement vers les stands les plus intéressants pour NaTran, optimisant radicalement son temps et l'efficacité de sa visite. Cette application créative montre comment l'IA peut devenir un outil stratégique pour augmenter les capacités de la fonction innovation elle-même.
Conclusion : La stratégie avant la technologie
Le succès de NaTran repose moins sur la technologie elle-même que sur une approche stratégique pour prioriser les efforts et découvrir la valeur cachée. La maturité de leur démarche se révèle dans la construction d'un portefeuille d'IA équilibré et adapté aux besoins métiers : les équipes opérationnelles déploient des modèles de machine learning pour le pilotage, la surveillance et la maintenance, tandis que les fonctions tertiaires s'appuient sur des assistants personnels et l'intelligence documentaire. Cette segmentation est la clé pour aller au-delà de l'expérimentation et intégrer l'IA au cœur des processus métier.
Et vous, quelle est la donnée la plus sous-exploitée de votre entreprise que l'IA pourrait transformer en avantage stratégique ?
