Laurent Hué (Sipa Ouest-France) : “Nous avons un peu plus d’une centaine de cas d’usage de l’IA générative au sein du groupe” 

Quelles sont les grandes lignes de la stratégie de Sipa Ouest-France en matière d’intelligence artificielle ?

Laurent Hué. Elle recoupe de nombreux aspects, en amont comme en aval. En amont, il y a un premier sujet d’architecture technique et de compréhension des impacts techniques de l’IA, avec des réponses à mettre en place au niveau du groupe. Il y a ensuite une dimension importante d’acculturation, de formation et d’accompagnement de l’ensemble des salariés. L’ambition est de faire en sorte que les 5 500 collaborateurs du groupe soient mieux informés que la moyenne des gens sur l’IA, afin que chacun comprenne ce que la technologie permet et ne permet pas, et pourquoi elle représente un enjeu stratégique pour le groupe. Il y a ensuite un troisième volet, qui tourne autour des POC [proof of concept, soit des projets de démonstration de faisabilité – ndlr], qui sont chez nous toujours liés à des usages et pilotés par les métiers. 

Puis, en aval, il y a la bascule de ces POC dans l’opérationnel et le déploiement à l’échelle, cas d’usage par cas d’usage, après le passage par le filtre d’un comité. Il y en a un par filiale, puisque 20 Minutes n’a pas les mêmes enjeux que Ouest-France, Medialex ou Additi Média. Ce ne sont souvent pas les mêmes cultures, ni les mêmes métiers. 

Pour l’instant, seuls quelques POC sont industrialisés, mais nous avons commencé cette phase il y a peu de temps. La phase opérationnelle débute juste, et c’est beaucoup plus lent que de lancer des POC ! L’idée, c’est de ne surtout pas traiter l’IA comme un grand tout, mais d’aborder le sujet au cas par cas et d’impliquer tous les acteurs concernés, les métiers, les instances représentatives du personnel, les RH, le juridique… 

Comment s’organise la gouvernance de ces sujets, entre le groupe et ses filiales ?

Certaines filiales, par exemple Ouest-France, ont monté un comité ad hoc, en allant chercher un représentant éthique – Philippe Boissonnat, en l’occurrence -, un représentant RH, un représentant juridique, etc. Dans d’autres filiales, comme Groupe actu (ex-Publihebdos) ou Additi Média, c’est dans la structure managériale que se prennent les décisions, au niveau de la direction générale. On fait venir les porteurs de projets afin qu’ils expliquent au comité comment le POC s’est déroulé, ses limites, leurs interrogations, le temps gagné, etc. Ensuite le comité donne ou non son accord pour déployer plus largement, en listant les points à corriger éventuellement.

En revanche, l’architecture et les choix techniques restent communs à l’ensemble du groupe. C’est un sujet que nous avons vraiment mutualisé, avec un comité de pilotage qui regroupe les patrons des DSI de toutes les structures. Cela nous permet d’aligner tout le monde sur des choix techniques, en utilisant des briques communes. Il y a donc des co-développements et des développements mutualisés, notamment pour éviter les doublons entre les POC. Le but, c’est de jouer au maximum les synergies au sein du groupe.

Justement, quels sont vos choix techniques ? 

Nous avons choisi de faire tourner certains de nos modèles en interne, sur nos propres GPU : nous utilisons alors des modèles open source comme LLama et Mistral. Concrètement, pour chaque cas d’usage, on se demande quel est le modèle d’IA le plus efficace, tout en étant économique pour la planète, c’est-à-dire le plus petit possible. De fait, la qualité du résultat dépend moins de la taille du modèle que de la qualité de la data qu’on injecte dans la requête. Ainsi, chaque cas d’usage est abordé en choisissant la data avec soin.

Le groupe a aussi signé un contrat avec Microsoft Azure pour utiliser les modèles d’OpenAI, que nous considérons comme étant parmi les meilleurs au monde. L’avantage de ce contrat est d’avoir des garanties sur ce qui est fait de nos données. Car certes, nous considérons que l’IA est fantastique, mais sans la data, elle n’est pas grand-chose. Et notre data, nous tenons à la conserver chez nous ! Nous avons donc fait le choix très clair de ne pas l’exporter chez Microsoft pour la vectoriser dans leurs serveurs, mais plutôt d’utiliser leurs modèles couplés avec certains morceaux choisis de notre data, en fonction des besoins.

Quels sont les outils IA que vous déployez au niveau du groupe ?

Chez Sipa Ouest-France, nous avons 100 millions d’articles, d’images, de vidéos et de podcasts au sein de notre banque de contenus, qui est mise à jour tous les jours en temps réel. Tout cela est entièrement hébergé chez nous. Pour “fouiller” nos données ou celles de nos partenaires (pour les données sportives en temps réel, notamment), nous avons développé nos propres outils de RAG [pour “Retrieval-augmented generation” ou “génération augmentée de récupération” en français]. 

Nous avons aussi développé Muse, un portail qui regroupe des robots spécialisés. Un robot étant un couplage entre un modèle d’IA et de la data. Chaque robot a un prénom – Salvador pour la génération d’images, ou Greg pour les sports, par exemple. Muse permet également de partager des prompts entre collaborateurs et de constituer des librairies de prompts. Nous allons bientôt permettre aux utilisateurs de créer leurs propres modèles, avec leurs propres documents. 

Et au niveau des filiales, quels sont les cas d’usage les plus convaincants de l’IA générative ?

Nous avons un peu plus d’une centaine de cas d’usage. Par exemple, nous avons une solution d’IA qui nous permet de proposer des mots-clés à associer à un article – rien que chez Ouest-France, il y en a 12 000 possibles -, que le journaliste doit ensuite confirmer et hiérarchiser. Pour cela, nous utilisons un petit modèle d’IA en open source, qui tourne sur nos propres GPU. Ouest-France et 20 Minutes utilisent un modèle qui permet de générer des résumés d’articles en 3-4 puces, que les journalistes relisent et corrigent, puisqu’il peut y avoir des contresens ou des choses mal formulées.

Un autre exemple : Additi a développé une solution basée sur de l’IA qui permet de générer des publicités à partir d’un brief créatif. L’outil aide à créer une image, à faire un slogan, un intitulé, etc. Cela permet de construire une première base de départ à partir de laquelle travailler. Toujours chez Additi, nous utilisons un outil d’IA pour vérifier qu’une publicité est conforme aux chartes de déontologie publicitaire. Le principe est assez simple, puisqu’il suffit de prendre l’image de la publicité et de la rentrer dans notre modèle qui s’appuie sur GPT Vision pour décrire de façon exhaustive la publicité. Cette description est ensuite confrontée à un autre modèle que nous avons spécialisé en l’entraînant sur les règles publicitaires. Nous avons aussi un modèle qui simule un client, pour permettre aux commerciaux de s’entraîner, et un autre qui permet de renforcer les mails envoyés aux clients.

Nos centres d’appels ont aussi un modèle d’IA couplé avec nos FAQ sur les règles relatives à nos offres d’abonnement : quand vous appelez un téléconseiller pour avoir des informations sur nos offres, celui-ci peut saisir la question dans le modèle et obtenir des réponses très précises.

Comment tous ces cas d’usage ont été identifiés et priorisés ?

Lorsqu’on organise une session d’acculturation, on le fait avec toute une équipe et à la fin de la journée, les idées remontent assez naturellement. Une partie d’après-midi est même consacrée à des travaux pratiques où les collaborateurs peuvent expérimenter avec notre solution de chatbots internes. Pour ces formations, on regroupe les collaborateurs par métier dans des petits groupes d’une dizaine de personnes, ou on croise certains métiers. Tout le monde échange et ça génère pas mal d’idées. 

On les trie alors selon trois critères : bénéfices, coûts, risques. Et on développe en priorité tout ce qui représente un gros bénéfice, un petit coût et pas de risque ! Il y a aussi des sujets pour lesquels il n’y a tout simplement pas besoin d’IA, car on peut tout à fait les traiter avec des outils déterministes. Mais globalement, à l’issue d’une journée de formation, tout le monde comprend très bien ce qu’il est possible de faire ou non avec l’IA.

Comment gérez-vous les inquiétudes des syndicats concernant l’utilisation de l’IA ?

Dès le départ, les DG et les directions ont fixé une règle : être totalement transparents en interne sur ce qu’on faisait, sur ce qui marche, ce qui ne marche pas, combien ça coûte, etc. Les élus ont été formés, les CSE sont régulièrement tenus au courant du sujet. On a vraiment mis en place un dialogue maximal. Donc chez nous ça se passe en bonne intelligence, sans jeu de mots.

C’est important, parce que l’intelligence artificielle touche à des choses très sensibles, elle peut changer le geste métier. Ce n’est pas évident, parce qu’on aborde rapidement des peurs individuelles et des visions sur ce qu’est le métier… Mais un journaliste qui ne se forme pas à l’IA aujourd’hui ou dans les 18 mois aura un problème d’employabilité. C’est pour cela que l’acculturation est fondamentale.

Un autre point important, c’est aussi une conviction portée par François-Xavier Lefranc, le président du directoire de Ouest-France, et les autres directeurs généraux et responsables de publications du groupe : il n’y a pas assez de journalistes sur la planète, alors qu’on n’en a jamais eu autant besoin. Le temps que nous allons gagner grâce à l’IA va nous permettre de mieux faire notre métier, en faisant plus rapidement et plus efficacement un certain nombre d’actions qui ne sont pas à forte valeur ajoutée, et, à l’inverse, en allant davantage sur le terrain ou en faisant des enquêtes qui n’étaient pas possibles avant. L’objectif, c’est finalement de vraiment se concentrer sur notre cœur de métier et de gagner du temps.