L’IA générative alimente Scarlett, notre assistant robot interne / Blogs / Perficient

Dans le monde de l’entreprise d’aujourd’hui, la rationalisation et l’automatisation des processus internes sont plus qu’une nécessité ; c’est impératif pour rester compétitif. Chez Perficient, nous sommes toujours à la recherche de moyens innovants pour améliorer notre efficacité et répondre à des demandes en constante évolution. C’est pourquoi depuis 2018, nous travaillons sur différentes versions d’un chatbot interne, Scarlett, conçu pour faciliter de nombreuses tâches au sein de notre organisation.

Qu’il s’agisse de répondre aux questions sur les RH (ressources humaines), la technologie et d’accélérer divers flux de travail, Scarlett est devenue un outil précieux avec des messages proactifs chaque matin, informant les managers sur des sujets pertinents.

Actuellement, plus de 2 500 employés utilisent Scarlett pour leurs tâches quotidiennes et nous visons à atteindre 5 000 d’ici la fin de l’année. Dans cet article, nous explorerons comment l’intelligence artificielle générative fait passer Scarlett et Perficient au niveau supérieur en matière d’automatisation et d’efficacité.

Qu’est-ce que Scarlett ?

Scarlett n’est pas seulement un chatbot ; il s’agit d’un écosystème de fonctions conçu pour simplifier et accélérer plusieurs facettes de notre environnement de travail chez Perficient. Nous utilisons Azure Functions pour gérer les messages proactifs et un noyau développé en Python pour traiter les messages des utilisateurs et exécuter des workflows spécifiques. Cela fait de Scarlett un outil extrêmement modulaire et indépendant.

Modularité et flexibilité

Chaque « intention » ou fonction du chatbot est une entité distincte, permettant une intégration facile avec diverses sources d’informations. Cela inclut les bases de données et les API, le tout sans compromettre la confidentialité des données. Par exemple, indiquer à un utilisateur combien de jours de congés payés (PTO) il lui reste revient simplement à créer une fonction qui accède à l’API, extrait les informations pour l’utilisateur et renvoie le texte avec lequel répondre.

Traitement des questions

Pour répondre aux questions en langage naturel, nous implémentons Elasticsearch où nous stockons des « tenseurs » (qui nous permettent d’encoder du texte en vecteurs numériques pour une comparaison et une analyse efficaces) des questions et des réponses. Cela permet une recherche fluide et précise, quelle que soit la complexité des mots utilisés par l’utilisateur.

Cette structure robuste et adaptable fait de Scarlett un élément clé de notre stratégie de digitalisation et d’optimisation des processus.

Intelligence artificielle générative à Scarlett

L’intelligence artificielle générative (Generative AI) est devenue l’une des technologies les plus intéressantes actuellement. Mais chez Perficient, nous adoptons une approche équilibrée pour l’intégrer dans notre chatbot Scarlett. Bien que l’IA générative puisse, en théorie, gérer l’ensemble du processus d’interaction, nous nous sommes attachés à l’appliquer spécifiquement au début et à la fin de chaque conversation.

Utilisation stratégique de l’IA générative

• Début de l’interaction: Nous utilisons des modèles de langage génératifs, comme LLM (Large Language Models), pour convertir des données non relationnelles (par exemple, du texte en langage naturel ou des informations provenant de différentes sources non homogènes) en données rationnelles qui servent d’entrée à nos fonctions.
• Logique métier: Après avoir collecté et rationalisé les données, nous nous appuyons sur des méthodes classiques de logique ou de statistiques pour le traitement proprement dit et la prise de décision. Ceci est crucial pour garantir la transparence et la traçabilité de nos processus, notamment lorsqu’il s’agit d’audits ou d’identification de problèmes.
• Fin de l’interaction: Le résultat de notre logique métier, dans certains cas, est réinjecté dans un modèle LLM. Ce modèle génère des réponses en langage naturel pour expliquer ou montrer à l’utilisateur les données ou les décisions de manière conversationnelle.

Ce trio d’IA générative, de logique métier et de modèles génératifs pour la communication finale offre une approche équilibrée et transparente qui répond à nos besoins commerciaux sans sacrifier l’expérience utilisateur.

Intégration avec Scarlett : un exemple pratique

Scarlett excelle dans la mise en relation des employés de différents départements, favorisant ainsi la collaboration interdépartementale au sein de l’entreprise. Pour illustrer comment nous intégrons l’IA générative aux méthodes de logique métier traditionnelles, regardons l’exemple du « Cross-Employee Connector ».

1. Début de l’interaction: L’utilisateur demande à Scarlett quelqu’un qui puisse répondre aux questions sur la configuration d’un serveur Web sous Windows. L’IA générative interprète la requête, transforme, génère et extrait des mots-clés pertinents tels que « DevOps », « IIS (Internet Information Services) » et « Windows »
2. Logique métier: Ces mots-clés sont recherchés dans notre base de données de CV interne pour trouver des employés possédant les compétences requises. Le fuseau horaire et la langue préférée de l’utilisateur sont ajoutés, et les 3 meilleurs candidats sont sélectionnés en fonction de ces compétences.
3. Fin de l’interaction: Les noms et descriptions de base de ces candidats sont traités via un modèle LLM pour générer une réponse conversationnelle. Scarlett pourrait dire : « Bien sûr, je pense que John pourrait vous aider, ou si vous préférez, vous pouvez également parler à Tom ou Ann. Souhaitez-vous que je planifie une brève réunion avec John pour discuter de vos besoins ? »

Cette approche hybride permet à Scarlett de proposer des solutions hautement personnalisées tout en adhérant à des méthodes de logique métier transparentes et auditables. C’est un mélange parfait d’efficacité, de personnalisation et de transparence.

Intégration avec les plateformes de chat et la sécurité

À une époque où la confidentialité et la sécurité sont primordiales, chez Perficient, nous prenons des mesures supplémentaires pour garantir que Scarlett est non seulement efficace mais également sécurisée.

• Autorisations utilisateur: En intégrant Scarlett avec (dans notre cas) MS (Microsoft) Teams, chaque demande de chatbot est automatiquement associée aux autorisations de l’utilisateur qui a fait la demande. Cela garantit que l’accès aux informations est restreint conformément aux politiques de sécurité de l’entreprise.
• Modularité et politiques d’accès: Puisque chaque « intention » ou module de Scarlett est indépendant, nous pouvons intégrer différents systèmes qui ont des politiques d’accès différentes. Cela nous permet de maintenir une structure sécurisée et d’adapter chaque fonction en fonction des besoins de sécurité spécifiques.

Cette approche nous permet d’avoir différentes politiques d’accès et types de réponses en fonction de l’utilisateur, de son rôle, du secteur de l’entreprise et même du pays d’où la demande est faite.

Scarlett, une alliée en efficacité et en planification

Scarlett va au-delà d’un simple outil pour exécuter des tâches ; c’est un véritable allié pour chaque employé de notre organisation. Cette approche proactive de diffusion de l’information permet à chacun d’être plus efficace et mieux préparé aux défis qui peuvent survenir.

• Informations opportunes: Scarlett est programmée pour envoyer des informations pertinentes aux moments critiques. Par exemple, si un membre de l’équipe a approuvé un congé, Scarlett vous enverra un message de rappel dans les jours précédant et le jour même, indiquant même la durée de son absence.
• Planification améliorée: Avec des informations opportunes, chaque manager peut mieux planifier les ressources et les tâches, optimisant ainsi l’efficacité de l’équipe et réduisant le risque de revers.
• Décisions informées: La fourniture d’informations précises et opportunes permet à tous les membres de l’organisation de prendre des décisions plus éclairées, bénéficiant en fin de compte à l’ensemble de l’entreprise.
• Avantages pour l’utilisateur final: Scarlett offre également des avantages directs à l’utilisateur final. Les employés peuvent demander des certificats, des documents et obtenir des réponses à leurs questions beaucoup plus rapidement, améliorant ainsi leur expérience de travail et leur satisfaction.

Conclusion

En résumé, Scarlett est plus qu’un simple chatbot qui automatise les tâches ; il s’agit d’une extension intelligente de notre équipe qui contribue à maximiser l’efficacité et la préparation dans l’ensemble de l’organisation. De plus, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative dans nos opérations quotidiennes illustre la puissance et la flexibilité de l’intégration de technologies de pointe pour offrir des avantages réels et tangibles.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont Scarlett et l’intelligence artificielle générative transforment la façon dont nous travaillons chez Perficient, n’hésitez pas à nous contacter. Ensemble, nous pouvons discuter de la manière dont ces technologies pourraient également profiter à votre organisation.