Dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à la collaboration, toutes les solutions ne se valent pas. Certaines ajoutent simplement des fonctionnalités d’IA à des processus collaboratifs préexistants, tandis que d’autres réinventent la collaboration en plaçant l’IA au centre de leur conception. On peut distinguer trois grandes catégories : les solutions collaboratives non natives IA, les solutions IA natives qui permettent une collaboration uniquement sur les outputs IA, et les solutions IA natives qui offrent une collaboration sur les outputs et la co-construction d’outils IA.
Solutions collaboratives non natives IA
Ces plateformes ajoutent des fonctionnalités d’IA pour optimiser des workflows collaboratifs existants, sans restructurer fondamentalement la manière dont ces plateformes fonctionnent. L’IA est utilisée comme un outil de support pour améliorer des processus traditionnels.
Caractéristiques principales
- L’IA soutient les interactions existantes (analyse, automatisation, suggestions).
- Les outputs IA sont ponctuels, souvent non réutilisables.
- Collaboration limitée à des workflows prédéfinis, sans personnalisation d’outils IA.
Exemples de solutions
- Notion AI : Génère des synthèses, résume des notes, ou propose des contenus pour des documents collaboratifs. Facilite la gestion de projet sans transformer la structure collaborative.
- Microsoft Teams avec Copilot : Génère automatiquement des comptes-rendus de réunion et suggère des actions. Reste centré sur la communication et le suivi des équipes.
- Slack avec IA : Propose des bots pour répondre à des questions fréquentes ou hiérarchiser les discussions. Améliore la fluidité des échanges collaboratifs.
Limites
- L’IA est un ajout, pas un moteur central.
- Pas de collaboration sur les outils ou prompts.
- Idéal pour des gains opérationnels ponctuels mais manque de vision à long terme.
Solutions IA natives collaboratives sur les outputs IA
Ces plateformes placent l’IA au centre de leur fonctionnement. Elles permettent aux utilisateurs de collaborer sur les résultats produits par l’IA (outputs) mais ne vont pas jusqu’à offrir des outils pour co-construire ou personnaliser les modèles IA eux-mêmes.
Caractéristiques principales
- L’IA est native et structure les workflows.
- Collaboration sur les outputs pour les enrichir, les ajuster ou les valider.
- Peu ou pas de personnalisation des outils IA ou de co-construction des prompts.
Exemples de solutions
- Jasper for Teams : Collaboration sur des contenus marketing ou créatifs générés par IA. Possibilité de personnaliser les résultats mais pas les outils sous-jacents.
- ChatGPT Enterprise : Propose une IA puissante pour collaborer sur des réponses complexes. La collaboration reste limitée à l’amélioration des résultats.
- Writesonic for Business : Création collaborative de contenus pour le marketing ou l’e-commerce. Les outputs sont adaptés aux besoins à court terme.
Limites
- Collaboration uniquement sur les outputs IA.
- Manque de personnalisation avancée ou de gestion centralisée des outils.
- Utile pour des équipes ciblées mais peu stratégique à long terme.
Solutions IA natives collaboratives sur outputs et outils IA
Ces plateformes vont au-delà de la collaboration sur les outputs pour inclure la co-création des outils eux-mêmes. Les utilisateurs peuvent enrichir, personnaliser et adapter les prompts, workflows, et modèles IA aux besoins spécifiques de leur organisation.
Caractéristiques principales
- Collaboration étendue : sur les outputs et les outils IA.
- Sauvegarde, partage et évolution des prompts et contenus.
- Intégration de l’IA dans des workflows stratégiques à long terme.
Exemples de solutions
- Marylink : Collaboration sur les outputs IA (contenus, prompts) et co-construction d’outils IA personnalisés. Gestion centralisée des contenus pour réutilisation et enrichissement. Test, validation et déploiement multi-échelle.
- Cohere : Collaboration sur l’entraînement et l’amélioration de modèles NLP. Création de pipelines IA adaptés à des besoins spécifiques.
Valeur ajoutée
- Intégration stratégique de l’IA dans l’organisation.
- Collaboration multidisciplinaire, de la création à l’exploitation des outils IA.
- Longévité et réutilisabilité des outils créés.
Comparaison des trois approches
| Critère | Non native IA | Native IA (outputs seulement) | Native IA (outputs et outils) |
|---|---|---|---|
| Rôle de l’IA | Supplémentaire | Central sur les résultats | Central sur résultats et outils |
| Collaboration sur les outputs | Limiteée | Oui | Oui |
| Collaboration sur les outils IA | Non | Non | Oui |
| Gestion centralisée des contenus | Non | Limiteée | Oui |
| Vision à long terme | Faible | Moyenne | Élevée |
| Exemples | Notion AI, Teams, Slack | Jasper, ChatGPT Enterprise, Writesonic | Marylink, Cohere |
Conclusion
Ces trois catégories montrent l’évolution des solutions IA dans le domaine collaboratif. Si les solutions non natives apportent des gains opérationnels immédiats, elles restent limitées dans leur approche. Les solutions IA natives, quant à elles, offrent une collaboration plus évoluée, avec un avantage clair pour celles qui permettent également la co-création d’outils IA, comme Marylink. Cette dernière réinvente la manière dont les organisations exploitent l’IA, en la transformant en un actif stratégique pour l’avenir.