Dust et l'IA multijoueur : vers une révolution collaborative

L'essor de l'IA multijoueur dans le monde professionnel

L'intelligence artificielle a rapidement modifié le paysage du travail en automatisant les tâches répétitives qui occupaient autrefois une grande partie des journées des employés. Cependant, selon Gabriel Hubert, PDG et cofondateur de Dust, une entreprise spécialisée dans l'IA, une nouvelle ère se dessine avec l'avènement de l'IA multijoueur. Ce concept novateur transforme la manière dont les outils d'IA sont utilisés en entreprise, passant d'une utilisation individuelle à une approche collaborative où les agents deviennent des ressources partagées entre différents départements. Ces agents, en apprenant des données internes, permettent aux équipes d'automatiser des processus et de mutualiser les flux de travail.

Dans une interview accordée à Sifted, Hubert détaille comment les entreprises peuvent évoluer d'une IA centrée sur l'individu vers une IA multijoueur, où la collaboration au sein des équipes devient le moteur principal de la productivité. Il explique que cette transition nécessite une révision complète de la manière dont les entreprises envisagent l'utilisation de l'IA, en passant d'une approche où la valeur est créée par l'individu à une où elle est générée collectivement.

Transition vers une IA multijoueur

Traditionnellement, l'IA en entreprise se résumait souvent à un employé utilisant un chatbot pour accomplir une tâche spécifique : il fournissait le contexte, envoyait une requête, recevait une réponse et utilisait cette information pour avancer dans son travail. Bien que ce modèle puisse améliorer la productivité individuelle, il présente des limites. Hubert souligne que, bien qu'une personne puisse devenir plus efficace, cette amélioration ne se diffuse pas nécessairement à l'échelle de l'entreprise. "Une personne apprend une meilleure façon de faire quelque chose, mais cette amélioration ne se propage pas nécessairement," dit-il. "L'individu devient plus rapide, tandis que l'entreprise continue de fonctionner à peu près de la même manière."

Dans le cadre d'une IA multijoueur, les agents d'IA commencent à s'intégrer dans les mêmes flux de travail que les humains et d'autres agents. Ils peuvent transférer des tâches, réutiliser les connaissances acquises par d'autres équipes et contribuer à un système partagé, évitant ainsi de repartir de zéro à chaque fois. Ces agents agissent comme des "coéquipiers numériques", où les utilisateurs peuvent mentionner un agent dans un espace collaboratif pour exécuter une tâche, puis passer à un autre agent.

Un exemple concret est celui d'un agent "rédacteur de blog" qui génère un article, puis le transmet à un agent "LinkedIn" pour créer un contenu social basé sur le même contexte. Dans le domaine des ventes, cette approche est également efficace. Traditionnellement, un représentant commercial passait beaucoup de temps à rechercher des informations et à mettre à jour le CRM. Avec l'IA multijoueur, un agent peut automatiser ces tâches, garantissant un processus uniforme et accessible à toute l'équipe. "Traditionnellement, un représentant commercial passe 30 minutes à chercher des informations, à décider si un prospect est pertinent et à mettre à jour un CRM," explique Hubert. "Différents représentants le feront inévitablement de manière différente."

Gouvernance et sécurité dans l'IA multijoueur

La transition vers l'IA multijoueur nécessite une révision des modèles de gouvernance informatique. En Europe, bien que 55 % des grandes entreprises utilisent l'IA, seulement un quart d'entre elles estiment que leurs modèles de gouvernance sont adaptés à cette nouvelle réalité, selon Smarsh. Cela peut entraîner des situations d'"IA fantôme", où des outils d'IA sont utilisés sans autorisation centrale. Par exemple, si un agent a accès au Google Drive d'une entreprise, il pourrait accidentellement révéler des informations confidentielles.

Chez Dust, les administrateurs gèrent les accès des agents, déterminant quelles données sont connectées et comment elles sont organisées. Certains espaces sont ouverts à toute l'entreprise, tandis que d'autres sont restreints à des équipes spécifiques. "Certains espaces sont ouverts à toute l'entreprise tandis que d'autres sont restreints à des équipes ou des personnes particulières. Les employés peuvent créer et utiliser des agents en s'appuyant sur les espaces auxquels ils ont accès," précise Hubert.

Dust veille à ce que si un utilisateur n'a pas accès à certaines données, l'agent ne puisse pas les divulguer. Hubert insiste sur le fait que les connaissances d'une entreprise doivent lui appartenir et ne pas être enfermées dans des applications ou des fournisseurs de modèles. "Le contexte et les connaissances opérationnelles d'une entreprise devraient appartenir à l'entreprise. Ils ne devraient pas être piégés à l'intérieur d'un fournisseur de modèle, d'une conversation individuelle ou d'une série d'applications déconnectées," ajoute-t-il.

L'importance de l'humain dans la boucle

Un des défis majeurs de l'adoption de l'IA au travail est que les employés sont souvent prêts à l'utiliser avant que leurs organisations ne le soient. Une étude de Microsoft révèle que le soutien organisationnel, comme celui des managers et des pratiques de talent, a un impact plus significatif sur l'IA que l'effort individuel.

Chez Dust, l'adoption de l'IA multijoueur repose sur les "opérateurs d'IA", un rôle crucial dans l'entreprise. Ces opérateurs repensent les processus de travail, se demandant si une tâche doit encore exister à l'ère de l'IA. Ils gèrent une "liste anti-tâches", cherchant à éliminer les tâches répétitives. "Les meilleurs opérateurs gèrent une ‘liste anti-tâches’, demandant après chaque tâche ennuyeuse, ‘comment puis-je ne plus jamais avoir à faire cela ?’"

D'ici 2027, Hubert espère que les entreprises ne se demanderont plus si elles doivent utiliser des agents, mais comment gérer une main-d'œuvre d'agents. Avec de nombreux agents intégrés dans les flux de travail, il est essentiel de comprendre leurs actions, de déterminer qui en est responsable et d'assurer la fiabilité de leurs décisions. "Une fois qu'une entreprise a de nombreux agents participant à des flux de travail, elle doit comprendre ce qu'ils font, qui est responsable d'eux et si leurs décisions restent fiables," dit-il. Le véritable atout réside dans l'interaction entre les agents, le contexte de l'entreprise et les personnes qui améliorent continuellement ces éléments.