Adopter l'IA dans votre Métier : Cas d'Usage Concrets & Retour d'Expérience

Comment l’Intelligence Artificielle peut-elle transformer concrètement votre quotidien professionnel, sans pour autant basculer dans la complexité technique ? Dans cet atelier, Alexandre, responsable du pôle Infrastructure et IA chez ACSSI, décrypte avec hauteur et clarté la valeur ajoutée de l'IA au cœur des différents profils métiers. Loin des grands discours théoriques, découvrez comment l’IA redéfinit nos attentes et optimise nos processus quotidiens à travers des retours d'expérience concrets. Les 5 piliers de la valeur de l'IA abordés : 1- La génération de contenu (synthèses, appels d'offres, aide à la rédaction). 2- L’exploitation de connaissances (technologie RAG pour interroger les données internes). 3- L’expérience utilisateur augmentée (supports clients automatisés 24h/7j). 4- Les copilotes métiers (intégration native de l'IA dans nos outils du quotidien). 5- L'automatisation des processus grâce aux technologies low-code/no-code. Découvrez 4 cas d'usage réels et chiffrés : • AskRH : Le chatbot interne connecté aux ressources humaines, à la convention collective et au code du travail. • W-Bot : L'agent IA qui trie, score et réoriente les e-mails de contact pour libérer une semaine de travail par an. • ScanFact : L'application mobile intelligente de saisie et d'automatisation des notes de frais. • Le Refactoring d'une application obsolète : Le cas d'école fascinant de la réécriture complète d'un code GWT vers React/Spring grâce à l'IA, en seulement 6 jours homme ! (Méthodologie, gains de temps, coûts en tokens et limites à surveiller). Chapitres de la vidéo : [00:00] Introduction et présentation (Alexandre - ACSSI) [00:52] Comment l'IA transforme nos outils et les attentes des métiers [03:01] Les 5 piliers pour mesurer l’efficacité et la valeur de l'IA [07:27] Cas d'usage 1 : AskRH, le chatbot au service des managers et des RH [09:27] Cas d'usage 2 : W-Bot, automatisation et routage intelligent des e-mails entrants [11:37] Cas d'usage 3 : ScanFact, la numérisation et saisie automatique de notes de frais [12:56] Cas d'usage 4 : Le défi du refactoring d'une application en production non maintenue [16:38] Méthodologie : De l'analyse du code source à la rétro-documentation technique [18:42] Conversion de code (GWT vers React) et génération des plans d'exécution par l'IA [20:58] Le bilan du projet : 6 jours de travail, coûts des tokens et gains de productivité [24:28] Les limites de l'IA : Importance de la relecture humaine et gestion des vulnérabilités (CVE) [27:26] Démo visuelle : Avant / Après de l'interface modernisée par l'IA [28:33] Conclusion 🔗 Liens utiles : Visitez le site web d'ACSSI : https://www.acssi.fr/acssi-ia-data-to... Suivez-nous sur LinkedIn :   / acssi