Enseignements tirés de la mise en œuvre d’Azure OpenAI par un client de Microsoft

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87 % des clients pensent que l’IA leur apportera un avantage concurrentiel¹, mais les clients ne savent pas tous par où commencer. Fournir des cas d’utilisation viables, partager les meilleures pratiques et définir clairement les résultats souhaités aident les entreprises à réussir la mise en œuvre de l’IA.

Azure OpenAI Service est une offre compétitive qui intègre les modèles de langage avancés et les services d’OpenAI dans la plateforme Microsoft Azure. Azure OpenAI offre aux clients les fonctionnalités de sécurité d’Azure tout en exécutant les mêmes modèles qu’OpenAI.

Explorons comment le test de divers cas d’utilisation d’Azure OpenAI a conduit une entreprise innovante à réaliser une productivité accrue et des économies de coûts dans l’ensemble de ses activités.

Une culture de l’innovation stimule les initiatives en matière d’IA.

North Atlantic Industries (NAI) fournit de solides solutions informatiques intégrées et des blocs d’alimentation pour les applications les plus importantes et les plus exigeantes du monde dans les domaines de la défense, de l’aérospatiale commerciale, et les domaines sectoriels. Avec plus de 65 ans d’expérience et la volonté de fournir des solutions rapides et fiables répondant aux besoins essentiels de la mission, NAI définit chaque action et chaque investissement en fonction de sa capacité à aider ses clients à « accélérer leur temps d’accès à la mission ».

Petite entreprise de 250 employés, NAI favorise une culture d’innovation et d’exploration des nouvelles technologies pour aider à améliorer les processus et conduire des initiatives autour de la réduction de la dette technique et de l’optimisation de l’efficacité. Cette culture prépare le terrain pour que les employés testent divers cas d’utilisation de l’IA et adoptent une approche itérative de l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise, ce qui a donné lieu à de nombreuses mises en œuvre réussies qui permettent une automatisation intelligente des tâches routinières afin de réaliser des gains importants de temps, de coûts et d’efficacité.

Je suis extrêmement favorable à ce que nos équipes tirent parti des technologies émergentes pour résoudre des problèmes auparavant insolubles. Azure OpenAI est un décupleur de force qui accélère notre productivité et nous permet d’être plus compétitifs. »*

– William Forman, président et chef de la direction, NAI

Gérer la charge et se démarquer grâce à l’IA

Fidèles à leur culture axée sur l’innovation, les ingénieurs logiciels de NAI ont commencé à chercher des moyens d’intégrer l’IA pour favoriser l’efficacité dans leurs tâches quotidiennes et, en fin de compte, pour l’entreprise. Le premier cas d’utilisation est apparu lors d’un effort de modernisation visant à ajouter des commentaires et à nettoyer une base de code de plus de 100 000 lignes de code, toutes écrites en C#. Faire les mises à jour manuellement s’est avéré être un effort énorme, ce qui a inspiré l’idée de mettre en œuvre une solution basée sur l’IA pour aider à automatiser et à accélérer le processus. « Nous avons écrit un programme avec Azure OpenAI qui prend le code source et écrit automatiquement un commentaire pour chaque fonction, et tout le monde en est ravi, car cela garantit la cohérence et aide les programmeurs à gagner beaucoup de temps », explique Lacey Stein, ingénieure logiciel chez NAI. « Cela a vraiment donné envie à tout le monde de vouloir explorer davantage l’IA »^*.

Lorsqu’il s’est agi de sélectionner une solution d’IA, Tim Campbell, directeur de la technologie au travail chez NAI, note plusieurs raisons qui ont fait d’Azure OpenAI le choix évident. « Du point de vue des coûts, la fenêtre contextuelle et la limite de taux que nous offre Microsoft surpassent tout ce qui existe sur le marché », explique Tim Campbell. « Nous connaissions déjà OpenAI, et le partenariat avec Microsoft nous a conduits directement aux services Azure OpenAI, que nous utilisons constamment à l’heure actuelle »^*.

Adopter Azure OpenAI à l’échelle de l’entreprise

À la suite du succès de l’équipe d’ingénierie avec son cas d’utilisation initial d’Azure OpenAI, l’intérêt et l’implication dans les initiatives d’IA se sont accrus dans toute l’entreprise. Ils ont établi une séance régulière de « meilleures pratiques » avec d’autres groupes d’affaires pour partager les performances des initiatives d’IA et discuter d’idées pour des cas d’utilisation supplémentaires qui pourraient apporter des améliorations à d’autres départements. « Ce ne sont pas seulement les informaticiens ou les ingénieurs qui participent à ces discussions; nous réunissons tout le personnel des ventes, des achats, de la gestion des programmes et de la fabrication pour parler de cette IA et de la façon dont nous pouvons l’exploiter à notre avantage », explique Campbell. « Toute l’entreprise est au courant »^*.

Ces séances à l’échelle de l’entreprise ont donné lieu à un nombre croissant de cas d’utilisation de l’IA qui ont entraîné des gains de productivité et d’efficacité dans l’ensemble de l’entreprise.

Ingénierie

Pour répondre aux exigences d’assurance des clients en matière de logiciels intégrés, NAI doit effectuer des tests de logiciels à plusieurs étapes du processus d’intégration des systèmes électroniques. Cet effort comprend la rédaction et l’exécution de tests d’appareil couvrant 500 fonctions de produits différentes sur des centaines de modules matériels. Malgré le recours à un fournisseur externe pour nous aider dans cette lourde tâche manuelle, les progrès étaient trop lents pour respecter les échéanciers des clients. Pour accélérer le processus de test, NAI a ramené les tests en interne, en tirant parti d’Azure OpenAI pour détecter les cas de tests matériels manquants et réduire considérablement le travail manuel et le temps nécessaire pour réaliser chaque test. Au final, cette stratégie permettra à l’entreprise d’économiser des milliers d’heures d’externalisation et des millions de dollars. L’équipe constate d’autres gains d’efficacité avec Microsoft Copilot. « Tous nos ingénieurs ont désormais installé Copilot sur leurs environnements de développement et l’adorent. Lorsque l’IA peut générer un ensemble de codes qui lui prendraient beaucoup de temps à réaliser elle-même, cela représente un gain de temps considérable », remarque monsieur Campbell^*.

Ventes

Lorsque les énoncés de travail (ÉT) et les demandes des clients sont reçus, les responsables de programme doivent traditionnellement examiner manuellement et répondre en localisant et en consultant les ÉT antérieurs, ce qui prend du temps et est inefficace. « Désormais, lorsque nous introduisons un énoncé de travail dans OpenAI, elle peut faire référence à nos réponses à des propositions antérieures et aider nos rédacteurs de propositions. Cela améliore la qualité des réponses aux ÉT et donne à nos responsables de programme une longueur d’avance, leur permettant d’économiser environ 16 heures de travail manuel par proposition tout en améliorant la précision et en accélérant les temps de réponse », note Tim Campbell^*. NAI prévoit également de mettre en œuvre l’IA pour rationaliser le processus de demande de proposition (DP) de la même manière.

Service

Actuellement en phase de validation de principe se trouve un nouveau système d’autorisation de retour de marchandise (ARM) basé sur l’IA qui améliore l’infrastructure de données. Avec des données non structurées, le système actuel oblige les techniciens de service à noter manuellement les problèmes et les résolutions, puis à catégoriser les problèmes de manière appropriée pour référence. Le nouveau système exploitera OpenAI pour utiliser les données non structurées et un ensemble de codes de motif standardisés pour automatiser la catégorisation RMA et faire gagner beaucoup de temps et d’efforts manuels aux techniciens.

En plus des millions de dollars économisés grâce à l’élimination des tests de code externalisés, NAI estime qu’Azure OpenAI a permis un gain de temps et d’efficacité de 60 à 70 % en automatisant les processus manuels chronophages tout en augmentant considérablement la productivité des employés.

Illustration 1. Azure OpenAI permet à la fois des économies et un gain de temps et d’efficacité pour les clients NAI.

Vers un avenir axé sur l’IA

NAI n’a pas l’intention de ralentir son exploration et son expansion des cas d’utilisation de l’IA dans l’ensemble de l’entreprise et a déjà plusieurs nouvelles mises en application en tête. Une de ces initiatives consiste à créer un site Microsoft Teams dirigé par l’IA qui dispose d’une base de connaissances complète sur les produits et les manuels de l’entreprise pour répondre aux demandes de renseignements sur des éléments comme les tolérances et les tests, directement au sein de la base collaborative de Teams.

De même, l’équipe de marketing cherche à intégrer un robot d’IA pour le site web de l’entreprise qui peut exploiter une base de connaissances approfondie pour aider à répondre aux questions des clients, ainsi qu’à explorer le contenu généré par l’IA pour aider l’équipe de marketing à accélérer la création de contenu destiné aux clients.

L’équipe d’ingénierie travaille également à la création d’un programme d’IA pour automatiser la production de la documentation du matériel. Actuellement, les rédacteurs de manuels de module doivent rechercher et rassembler des informations dans différentes sources, ce qui est difficile et inefficace. Le fait de savoir comment l’IA doit assimiler les informations a déjà incité l’équipe à commencer à créer une base de données centrale d’informations dans l’espoir d’exploiter à terme un programme dirigé par l’IA pour automatiser le processus de documentation. « Même si le programme n’est pas encore prêt, l’idée même de profiter de l’IA a déjà été très utile à notre processus », affirme Andy Stein.^*

Apprenez-en davantage sur Azure OpenAI

Qu’est-ce qu’Azure OpenAI Service? -Services Azure IA | Microsoft Learn

Service Azure OpenAI | Blog Microsoft Azure | Microsoft Azure

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¹ Élargir l’impact de l’IA grâce à l’apprentissage organisationnel, résultats de l’étude et du projet de recherche 2020 sur l’intelligence artificielle mondiale, MIT Sloan Management Review, octobre 2020.

^*Traduit de l’anglais. Consultez la version anglaise pour voir la citation originale.