Ivalua : « Nous pouvons mettre à profit une révolution IA générative très rapidement »

Comment est né IVA, votre nouvelle assistant virtuel basé sur de l’IA générative ?

Quand Generative IA est arrivé, nous y avons vu l’opportunité de rendre intelligent notre chatbot. L’idée de départ consiste à donner la possibilité à l’utilisateur d’adresser une demande à IVA en langage naturel, et qu’IVA engage une compétence préprogrammée correspondant à un mot-clef (trigger word) présent dans cette demande. Plutôt que de se limiter aux compétences programmées dans IVA, nous l’avons connecté de manière sécurisée à ChatGPT, via un accès entreprise, par l’API OpenAI de Microsoft Azure. Mais nous avons réalisé que son LLM (Large Language Model) n’était pas assez mis à jour pour apporter des informations pertinentes sur un fournisseur ou une famille d’achats. Nous avons donc implémenté une intégration avec le moteur de recherche Bing, pour que la requête adressée au LLM se nourrisse d’informations plus riches.

Nous avons construit un système d’orchestration, capable de choisir si la requête doit être lancée sur internet, ou s’appuyer sur des compétences préprogrammées dans l’environnement du client

Cette recherche sur internet n’étant pas toujours nécessaire, nous avons construit un système d’orchestration, capable de choisir si la requête doit être lancée sur internet, ou s’appuyer sur des compétences préprogrammées dans l’environnement du client. Pour réaliser cette orchestration nous avons implémenté un RAG (Retrival Augmented Generation), en amont du LLM. C’est un routeur logique, dont le cerveau est aussi un LLM, qui va chercher des sources d’information documentaires dans une base de données et permet d’implémenter différentes approches.

Comment avez-vous pris en compte les impératifs de sécurité dans l’élaboration de ce modèle ?

Notre approche nous a permis d’être indépendant du LLM d’OpenAI sur Microsoft Azure, qui n’est que le dernier maillon dans l’infrastructure d’IVA. Lorsque l’on a construit un assistant personnalisé chez OpenAI, il est ensuite difficile de le quitter. Or, nous ne savons pas quel sera le LLM le plus puissant demain, il est donc important d’avoir cette agilité. Il est d’ailleurs possible que nous voyions apparaître prochainement des LLM d’entreprise, hébergés chez elles dans un système sécurisé. Les grandes entreprises ne vont pas vouloir donner à OpenAI toutes leur stratégie et politiques internes. Mais, pour pouvoir fournir des réponses pertinentes, elles ont besoin que leur LLM intègre leurs cas d’usage.

Nous voulions permettre à nos clients de configurer leurs propres cas d’usage

Comment vos clients bêta testeurs ont-ils contribué au premier cas d’usage ?

Pour amorcer la dynamique avec une offre packagée, nous avons trouvé une dizaine de cas d’usage, puis une quinzaine et beaucoup d’autres suivront. Mais nous ne voulions pas que l’innovation sur Generative AI soit limitée par les capacités de la R&D d’Ivalua. Nous voulions permettre à nos clients de configurer leurs propres cas d’usage. Nous les packagerons, nous les sécuriserons et nous les publierons sur notre AddOn Store.

Quelles sont vos ambitions concernant cet Add on store ?

Nous avons pour l’instant une centaine d’applications sur l’AddOn Store. Certains de nos partenaires vont vouloir y mettre en avant leur expertise. De notre côté, nous vérifions qu’ils remplissent un certain nombre de critères de sécurité et de performance avant de les publier.

Pouvez-vous nous donner des exemples d’applications concrètes d’IVA ?

La première catégorie de cas d’usage concerne la création de contenu, par exemple rédiger un e-mail pour communiquer massivement auprès des fournisseurs sur un changement de politique, un événement, une nouvelle réglementation à laquelle ils doivent se conformer. IVA peut également aider un acheteur à concevoir un appel d’offres avec les meilleures pratiques et le guider pour l’améliorer.

Une autre série de cas d’usage peut être regroupée dans la catégorie analyse de documents. IVA peut analyser un contrat, le résumer et en extraire des questions qu’il propose à l’utilisateur de lui poser pour en comprendre l’essence.

IVA est capable de comprendre le modèle de données et d’exécuter des tâches qui n’étaient pas programmées à l’avance, mais à partir d’instructions en langage naturel

Le troisième champ d’application est la recherche sur internet, par exemple la recherche de fournisseurs. IVA est capable de lire les données d’une entreprise, de les structurer d’une façon programmatique et de les importer dans l’application pour l’onboarder automatiquement.

Le quatrième et dernier point est l’automatisation de tâches. IVA peut être programmé sur une tâche précise pour aller chercher de l’information sur le LLM, la ressortir de manière structurée et faire ensuite appel à une procédure d’intégration préprogrammée. Nous avons créé un modèle sémantique au-dessus de notre base de données qui permet d’expliquer toutes les tables, tous les objets et toutes les nuances. Nous avons redéfini une nouvelle interaction entre l’homme et la machine. IVA est capable de comprendre le modèle de données et d’exécuter des tâches qui n’étaient pas programmées à l’avance, mais à partir d’instructions en langage naturel.

Y avait-il déjà de l’IA dans Ivalua Buyer, œuvrant au nettoyage de la data ?

L’objectif de notre action est d’arriver à avoir des données auditables, traçables et cohérentes dans leur format. Cela ne fait pas appel à de l’IA. En effet, les données présentes dans un contrat sont propres, de même que celles contenues dans une demande d’achats qui suit un process et passe par un workflow. L’IA peut en revanche nous aider quand des données non digitalisées entrent dans le système, par exemple les données provenant d’une facture. Lorsque les données sont digitales, elles peuvent provenir de systèmes différents, potentiellement en conflit. Ce n’est pas l’IA qui va régler les problèmes, mais plutôt le fait d’avoir des règles de gestion des données susceptibles d’établir une fondation propre. L’IA peut en revanche aider à identifier des doublons et à nettoyer le système.

Quels gains les directions achats peuvent-elles attendre de l’utilisation d’IVA ?

C’est un outil qui peut permet des gains dans deux domaines. IVA permet d’abord de gagner du temps en automatisant des tâches répétitives à faible valeur ajoutée. IVA permet aussi d’aller plus en profondeur sur de l’analyse de documents, les réponses aux fournisseurs et la collaboration. L’IA générative peut analyser l’évaluation de performance d’un fournisseur, faire ressortir les points forts, les axes d’amélioration et recommander un plan d’action et des indicateurs de performance.

Nous pouvons aller très vite parce que nous avons la puissance de notre plateforme intégrée avec un code unique

Qu’attendez-vous commercialement d’IVA ?

On ne peut pas ignorer l’IA générative. Il faut prendre dès maintenant la vague parce qu’elle va provoquer une disruption. Nous sommes les premiers et nous n’allons pas nous arrêter là. Nous investissons de manière importante sur ce sujet. Nous avons constitué une équipe IA en croissance et nous pouvons aller très vite parce que nous avons la puissance de notre plateforme intégrée avec un code unique. Tous ces éléments font que nous pouvons mettre à profit une révolution IA générative très rapidement.