Lors de l'événement Transform 2024, Ash Kulkarni, PDG d'Elastic, et Dmitri Krakovsky, CPO de DocuSign, ont abordé le rôle transformateur de l'IA générative dans la recherche d'entreprise et la gestion des contrats. Leurs réflexions ont mis en lumière l'importance croissante des capacités de recherche alimentées par l'IA pour les entreprises gérant d'importants volumes de données et des contrats complexes.
Amélioration de l'Analyse des Données Non Structurées
Elastic a considérablement fait évoluer son approche de recherche d'entreprise avec l'intégration de l'IA générative. En mai 2023, le lancement du moteur de pertinence Elasticsearch (ESRE) a marqué une avancée majeure dans la stratégie technologique d'Elastic en matière de recherche. ESRE combine la recherche par mots-clés traditionnelle avec des capacités de recherche vectorielle avancées, offrant une compréhension plus approfondie du contexte et de la sémantique au sein de vastes répertoires de données. Ce modèle hybride permet aux clients d'Elastic de récupérer des documents pertinents plus efficacement, en utilisant la recherche vectorielle, la recherche textuelle BM25, ou une combinaison des deux.
Kulkarni a souligné les avancées de l'entreprise en matière de génération augmentée par récupération (RAG) dans sa technologie de base de données vectorielle, affirmant : « Nous sommes probablement l'une des bases de données vectorielles les plus largement utilisées. » Il a précisé que l'implémentation de la RAG par Elastic renforce les fonctionnalités de sa base de données, s'appuyant sur des années de travail avec Elasticsearch.
Il a également développé les capacités robustes désormais disponibles, telles que les permissions, la recherche facettée, la recherche hybride, et la possibilité de combiner différentes techniques de recherche. « Il est essentiel d'offrir aux développeurs le choix, la fonctionnalité et l'ouverture concernant les modèles qu'ils choisissent. Cela fait partie de notre ADN », a-t-il déclaré.
Avec l'évolution rapide de l'IA, le choix du modèle est primordial. Kulkarni a indiqué que les clients distribuent de plus en plus leurs requêtes entre divers grands modèles linguistiques pour optimiser précision et coûts.
Avancées de la Gestion des Contrats Alimentées par l'IA
DocuSign utilise l'IA pour révolutionner la gestion des contrats. Krakovsky a articulé leur vision, déclarant : « Nous sommes à peine en train d'effleurer la surface dans notre domaine, avec des agents aidant aux négociations de contrats. » Cette approche préfigure un avenir où l'IA joue un rôle actif dans les négociations contractuelles.
La plateforme Intelligent Agreement Management (IAM) est conçue pour transformer les données contractuelles statiques en informations exploitables. Ses composants principaux—Maestro, Navigator, et App Center—travaillent ensemble pour analyser les contrats, comblant ainsi une lacune significative dans la numérisation des entreprises. Comme l'a expliqué Krakovsky, « Bien que la plupart des entreprises aient numérisé leurs opérations, les contrats restent principalement des PDF statiques, ce qui rend leur interrogation ou leur analyse difficile. »
IAM convertit ces documents statiques en données structurées, permettant une analyse systématique. Krakovsky a illustré son impact avec l'exemple d'un client ayant environ 70 contrats, révélant qu'il dépensait des centaines de millions pour des conditions variées. En agrégeant et en analysant ces contrats, DocuSign a aidé le client à identifier des incohérences, économisant plus de 100 millions de dollars. Ce passage de l'examen manuel aux processus automatisés démontre le potentiel d'IAM pour améliorer significativement la gestion des contrats.
Naviguer dans les Défis de l'Adoption de l'IA
Les deux dirigeants ont souligné l'importance d'une adoption responsable de l'IA. Krakovsky a insisté sur la nécessité de prudence : « Nous devons agir rapidement, mais nous devons être réfléchis face aux questions soulevées par l'utilisation de l'IA », en particulier concernant les données contractuelles sensibles.
DocuSign place la sécurité et la transparence des données en priorité. Krakovsky a déclaré : « Nous sommes très prudents et transparents quant à nos pratiques. Lorsque nous utilisons les données des clients pour l'entraînement, nous recherchons une permission explicite. »
Les dirigeants ont également souligné la nécessité de solutions complètes plutôt que d'approches fragmentées. Krakovsky a commenté : « Notre objectif est de fournir des solutions de bout en bout au lieu de forcer les clients à assembler plusieurs composants. »
Optimisation des Coûts et des Ressources de l'IA
L'efficacité des coûts est une considération cruciale dans l'adoption de l'IA. Krakovsky a souligné l'importance de maximiser l'utilisation des ressources : « Comprendre comment nous assemblons et exploitons nos ressources est crucial pour maintenir la valeur, surtout à l'échelle à laquelle nous opérons. »
Kulkarni a prédit des changements dans l'économie de l'IA, déclarant : « Le coût de l'inférence devrait diminuer grâce aux avancées matérielles et technologiques, ainsi qu'à la concurrence accrue entre les fournisseurs de grands modèles linguistiques. »
En regardant vers l'avenir, les deux dirigeants ont discuté de l'expansion des capacités de l'IA. Kulkarni a fait référence aux modèles IA multimodaux, capables de traiter divers types de données et de fournir des réponses cohérentes. Krakovsky a esquissé des applications potentielles en gestion des contrats, comme l'identification d'insights, d'ambiguïtés et de problèmes de conformité, dont beaucoup peuvent être abordés automatiquement.
Exemples Concrets d'Implémentation de l'IA
La discussion a inclus des exemples pratiques d'applications de l'IA dans les entreprises. Kulkarni a partagé comment Cisco a utilisé la technologie d'Elastic pour automatiser les fonctions de support client, libérant ainsi les ingénieurs pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il a également souligné un système de fortune 100 utilisant Elastic pour transformer les interactions gestionnaire de patrimoine-client via des outils de recherche alimentés par l'IA, créant ainsi un « terminal Bloomberg personnalisé ».
Des capacités de recherche améliorées aux négociations de contrats assistées par l'IA, les applications potentielles de l'IA sont vastes. Cependant, débloquer ce potentiel nécessite une attention particulière aux défis techniques, éthiques et opérationnels, y compris la confidentialité des données, la transparence des modèles, et l'évolutivité rentable.
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