Selon une étude internationale du National Bureau of Economic Research, 89% des cadres ne constatent aucun impact de l’IA sur la productivité du travail dans leur entreprise. En France, beaucoup d’entreprises créent des pilotes, sans forcément les déployer et donc sans constater encore de gains de productivité – ou de chiffre d’affaires.
Chez WinMinute, nous avions un enjeu clair, et un « use case » évident ! Nous recevons chaque jour des milliers de photos envoyées par les utilisateurs de nos applications, consommateurs (WinMinute) et auto-entrepreneurs (WinMinutePro). Ces données sont contrôlées par des humains, et nous développons d’ailleurs depuis la création de WinMinute en 2013, bien avant l’IA, des outils pour optimiser ces processus !
L’objectif : maximiser la fiabilité des données, notamment pour répondre à la question de base : le produit X est-il, oui ou non, présent dans ce magasin ? Pour améliorer encore cette fiabilité, nous avons pris le temps d’étudier, de développer, de tester et re-tester des outils d’IA qui facilitent et fiabilisent le Contrôle Qualité.
Pour nos campagnes les plus récurrentes, nous avons d’abord créé des « modèles » en entraînant l’IA à détecter chaque produit sur des centaines de photos – un travail d’initialisation important.
En amont de l’intervention du Contrôleur Qualité, ces modèles vont ensuite, pour chaque produit, renvoyer un score de 0 à 100, 100 indiquant que le produit a été identifié de façon quasi certaine sur les photos concernées. Seules des valeurs extrêmes permettent de confirmer automatiquement la réponse du Winaute, dans un sens ou dans l’autre. Pour certaines valeurs intermédiaires, on fait intervenir une 2ème solution d’IA, en soumettant les photos concernées, via une API, à un LLM (Open AI en l’occurrence) qui lui aussi, va renvoyer un score de 0 à 100. Et si un doute subsiste, le Contrôleur Qualité prend le relais et tranche !
C’est donc un processus complexe et deux « couches » d’IA qui sont mises en oeuvre pour optimiser la performance du Contrôle Qualité WinMinute, et garantir le plus haut niveau de fiabilité des données collectées.
Les paramètres clés sont :
- bien entendu, le taux de fiabilité
- le temps de traitement (traiter les remontées terrain plus rapidement est positif pour les Winautes, qui feront plus de missions s’ils attendent moins longtemps la validation des précédentes ; et pour nos clients qui accèdent plus rapidement aux résultats)
- évidemment, le coût !
Le projet « IA et Contrôle Qualité » a mobilisé, et mobilise encore, toute l’équipe WinMinute et notamment les équipes IT et Opérations. Après plusieurs mois de déploiement progressif, le bilan est déjà largement positif, mais l’histoire ne s’arrête pas là !
