Frédéric-Michel Chevalier, Consultant et formateur en adoption métier de l’IA, animera l’atelier « Analyse augmentée : transformez vos documents en décisions » lors du Carrefour de l’IA 2026. Il aborde un enjeu majeur pour les professionnels : comment exploiter efficacement la masse de documents et d’informations à leur disposition pour en extraire les éléments essentiels et éclairer leurs décisions ?
Rapports, contrats, études, comptes rendus… Comment l’IA générative peut-elle aider à exploiter plus efficacement de grands volumes de documents ?
Lorsqu’on parle d’IA, le gain de temps arrive vite dans la conversation. Il compte, bien sûr. Mais j’y vois un enjeu plus profond : mieux tirer parti des informations dont nous disposons. Depuis des années, j’observe des études, des rapports, des comptes rendus de réunion et des présentations s’accumuler. Ces documents restent dispersés dans des silos, sur les disques durs ou dans les répertoires de chaque service. Ce patrimoine documentaire représente une richesse qu’on peine souvent à mobiliser au moment utile.
L’IA peut aider à le valoriser : mettre sa veille au service d’un projet, rapprocher des enseignements dispersés, dialoguer avec des sources pour éclairer une décision. La valeur vient de cette exploitation ciblée, à condition de fournir le contexte nécessaire. Et cela commence avec quelques documents bien choisis. À l’échelle de l’entreprise, l’organisation des sources et de leur accès devient un chantier à part entière. Le volume compte. L’enjeu reste de mobiliser les bonnes informations pour agir.
Au-delà du simple résumé, comment comparer plusieurs documents et faire ressortir des écarts ? Un exemple concret ?
Au cours de ma carrière, j’ai souvent fait appel à des prestataires. Leurs offres n’étaient pas structurées de la même façon, ce qui les rendait difficilement comparables. L’IA peut aider à les examiner selon des critères communs et à les confronter au cahier des charges. Qu’est-ce qui est réellement couvert ? Quelles sont les exclusions ? Quels engagements sont pris ? Une offre apparemment moins chère peut, par exemple, reporter une partie du travail sur les équipes internes.
C’est cette lecture croisée qui m’intéresse. En rapprochant les informations, on fait émerger des différences, des contradictions ou des questions qui échappent facilement à une lecture séparée.
Comment transformer une analyse documentaire en recommandations exploitables ? Quelles bonnes pratiques pour formuler les bonnes demandes ?
Pour reprendre mon exemple, une fois les offres analysées et rendues comparables, demander simplement « Quelle est la meilleure offre ? » ne suffit pas. C’est là qu’intervient le contexte. Pour formuler une recommandation pertinente, l’IA doit connaître le cahier des charges, le budget et les critères de choix, avec leur importance respective. Elle doit aussi tenir compte des délais et des ressources disponibles. Ces éléments doivent lui être fournis en amont.
Un espace projet permet de les regrouper et de les réutiliser au fil des échanges. Il faut les actualiser lorsque la situation évolue.
Mon conseil : demandez plusieurs options argumentées, avec leurs avantages, leurs limites et leurs conditions de réussite. Puis discutez les propositions : pourquoi privilégier cette option ? Qu’est-ce qui pourrait remettre ce choix en cause ? Quelles informations nous manquent encore ? Vous apportez ainsi votre connaissance du terrain et exercez votre jugement. Cela vous permet de comprendre, d’assumer et de défendre la décision que vous prendrez.
Peut-on se fier aux analyses produites par l’IA ? Quels sont les points de vigilance ?
Une analyse convaincante n’est pas forcément une analyse juste. L’IA peut mal interpréter un passage, omettre une information ou présenter une hypothèse comme une certitude. Pour poursuivre notre exemple, « non précisé dans l’offre » ne signifie pas « non proposé par le prestataire ». Cela appelle une clarification.
Vérifiez d’abord que les documents sont complets et que vous utilisez les bonnes versions. Il faut ensuite pouvoir revenir aux sources : quel passage précis justifie cette conclusion ? Une référence ne suffit pas : vérifiez que le passage cité soutient réellement l’analyse. Demandez aussi à l’IA de signaler les informations manquantes et ses hypothèses. Le niveau de contrôle doit être proportionné aux conséquences d’une erreur.
La confidentialité se traite avant de transmettre les documents. Utilisez un outil autorisé par votre entreprise et vérifiez les conditions de traitement des données. Limitez les informations partagées à ce qui est nécessaire. Des outils permettent aussi de détecter et de remplacer automatiquement certaines informations identifiantes ou sensibles avant l’envoi à une IA. J’en présenterai lors de l’atelier du 17 décembre.
Que pourront concrètement apprendre et expérimenter les participants lors de votre atelier du 17 décembre ?
Mon ambition, c’est que chacun reparte avec un regard neuf sur ses documents et une première application à essayer dans son travail. Une veille qui s’accumule, une décision qui demande de croiser plusieurs sources, des enseignements de projets passés à réutiliser : les occasions sont nombreuses.
Je souhaite rendre ces possibilités concrètes et partager quelques repères pour les aborder avec méthode et discernement. Reconnaître un usage qui en vaut la peine, comprendre ce qu’il faut apporter à l’IA et savoir sur quoi exercer son jugement : voilà ce qui permet de commencer à en tirer parti. Venez avec un projet ou une question professionnelle en tête. Vous pourrez examiner les exemples présentés à travers vos propres besoins et repérer ce qui est transposable à votre activité.
— Frédéric-Michel Chevalier, Consultant et formateur en adoption métier de l’IA
Pour aller plus loin
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