CIO Wolters Kluwer: L'IA dope l'efficacité et 50% des revenus numériques

Depuis plus d’une décennie, l’entreprise néerlandaise de services internationaux Wolters Kluwer est à l’avant-garde de l’intégration de l’intelligence artificielle dans ses offres de produits de base. Cette intégration profonde, plutôt que de s’appuyer sur des compléments superficiels, est devenue une pierre angulaire de la stratégie de cette entreprise de près de 200 ans, les solutions basées sur l’IA générant désormais environ la moitié de ses revenus numériques. Selon le CIO Mark Sherwood, ce succès découle d’une approche responsable et axée sur les données, qui privilégie l’efficacité et une supervision humaine continue.

Wolters Kluwer opère avec une philosophie de « boîte à outils d’IA », sélectionnant les modèles d’IA les plus adaptés à des tâches commerciales spécifiques plutôt que de rechercher une solution unique et englobante. Cette approche pragmatique reconnaît une vérité fondamentale concernant l’IA : son efficacité dépend entièrement de la qualité des données qu’elle traite. Sans données propres et fiables, les systèmes d’IA sont sujets à produire des erreurs et des « hallucinations » – des informations fausses ou trompeuses. L’engagement de l’entreprise envers l’IA responsable est en outre souligné par ses Principes d’IA Responsable établis, qui mettent l’accent sur la transparence, l’explicabilité, la confidentialité, l’équité, une gouvernance robuste et une conception centrée sur l’humain dans tous les déploiements d’IA.

Au sein de divisions comme la fiscalité et la comptabilité, Wolters Kluwer met en œuvre une stratégie baptisée « Firm Intelligence ». Cette initiative tire parti de l’IA, conjointement avec le vaste contenu propriétaire de l’entreprise et l’intégration de plateformes embarquées, pour anticiper de manière proactive les besoins de sa main-d’œuvre interne et de sa vaste clientèle.

L’impact de l’IA est particulièrement évident dans le développement logiciel, où la génération de code assistée par l’IA commence à transformer le cycle de vie. Sherwood note que l’entreprise observe déjà des améliorations, notamment une réduction du temps nécessaire pour générer de nouveau code et une diminution significative des erreurs, raccourcissant ainsi les cycles de test. Wolters Kluwer a fixé des objectifs ambitieux de réduction de 25% pour ces deux métriques, un objectif qu’ils jugent très réalisable. Leurs équipes d’ingénierie utilisent une gamme diversifiée d’outils d’IA, y compris des grands modèles linguistiques (LLM), des assistants de test automatisés et des modèles d’IA spécialisés spécifiques à des domaines, reflétant leur stratégie de « boîte à outils d’IA ».

Bien que les outils de génération de code assistée par l’IA transforment le paysage du développement logiciel, Sherwood précise que Wolters Kluwer ne considère pas l’IA comme un moyen d’éliminer des postes existants. Au lieu de cela, la technologie remodèle la structure des équipes de développement au fil du temps, réduisant le besoin de tâches de codage répétitives, en particulier au niveau d’entrée. Ce changement offre cependant une opportunité de faire évoluer les jeunes talents vers des projets plus avancés et créatifs plus tôt dans leur carrière. Bien qu’aucun rôle actuel n’ait été éliminé en raison de l’IA, l’entreprise a réduit le nombre de postes ouverts pour les développeurs de logiciels, permettant au personnel existant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

La gestion de la qualité du code, des tests et de la sécurité reste primordiale. Wolters Kluwer utilise l’IA pour aider à tester le code généré par l’IA et le code généré par l’homme. Bien que des ingénieurs humains soient toujours impliqués dans ces premières étapes, la vision est d’atteindre un point où l’IA pourra tester de manière autonome tout le code dans un avenir proche. Les contrôles de sécurité sont profondément intégrés dans la stratégie DevSecOps de l’entreprise, tirant parti des capacités de l’IA pour renforcer ces protections critiques.

Au-delà du codage, l’IA aide activement Wolters Kluwer à combler les lacunes en matière de compétences et à réduire les dépendances vis-à-vis de rôles spécifiques. La croissance rapide de l’intérêt et des connaissances en matière d’outils d’IA au sein de l’organisation est en train de bâtir rapidement une expertise interne, améliorant initialement les compétences des ingénieurs logiciels et des rôles commerciaux techniques. À l’avenir, cela permettra de réduire les dépendances au sein de diverses fonctions d’ingénierie, tant internes qu’orientées client.

Pour une grande entreprise opérant dans des secteurs hautement réglementés comme la santé, la finance et le droit, la gestion des risques, la sécurité des données et la conformité est une priorité absolue lors du déploiement de l’IA à grande échelle. Wolters Kluwer maintient des programmes et des garanties de sécurité des données robustes, s’assurant que les modèles d’IA sont exclusivement entraînés sur ses propres données internes et propriétaires – un vaste référentiel accumulé sur près de deux siècles. Cette stricte adhésion à l’utilisation des données internes est une pièce maîtresse de leur stratégie de gestion des risques.

La gouvernance autour de l’IA générative est supervisée par un « Centre d’Excellence IA », composé de membres du développement produit, des technologies de l’information internes et d’autres organisations à travers l’entreprise. Ce centre est responsable de la création et de l’application des politiques de gouvernance pour l’utilisation de l’IA, y compris la sélection des outils, et de la priorisation des initiatives liées à l’IA entre les équipes.

Pour l’avenir, Wolters Kluwer développe activement des agents IA et explore les implications des « employés IA ». Cela représente un changement de mentalité significatif, passant de la simple vision de l’IA comme un outil à celle d’un opérateur indépendant capable d’assumer des tâches, de prendre des décisions et de fonctionner de manière autonome. Sherwood note que cette évolution aura un impact profond sur la conception des produits, la structuration des flux de travail et l’approche de la responsabilisation. Crucialement, aucun de ces progrès n’est possible sans des données de haute qualité. Les modèles d’IA ne sont aussi efficaces que les informations sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui souligne pourquoi une stratégie de données solide, une gouvernance efficace et une participation à l’échelle de l’entreprise sont essentielles pour exploiter pleinement la puissance des agents IA. L’accent durable de Wolters Kluwer sur le maintien de la précision et de la fiabilité de ses données vieilles de près de 200 ans témoigne de ce principe fondamental.