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McKinsey dévoile son propre chatbot IA dénommé Lili. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette intelligence artificielle, et si c'est elle qui va désormais prendre les décisions à la place du gouvernement français !
Malgré près d'un siècle d'ancienneté, le géant mondial du conseil McKinsey and Company embrasse volontiers les dernières innovations technologiques.
Déjà en juin 2023, la firme révélait que la moitié de ses 30 000 employés utilisent l'intelligence artificielle générative et les outils comme ChatGPT.
À présent, le 17 août 2023, l'entreprise révèle sa propre IA : Lili. Ce chatbot est spécialement conçu pour les employés, par l'équipe ClienTech dirigée par le CTO Jacky Wright.
Lili : un chatbot IA créé par McKinsey
L'outil peut délivrer des informations, des conseils, des données, des plans, ou même recommander les experts internes les plus adéquats pour les projets de consulting. Elle se base sur plus de 100 000 documents et retransciptions d'interviews.
Selon Erik Roth qui a dirigé le développement, « si vous pouviez poser une question à la totalité des connaissances de McKinsey, et qu'une IA pouvait répondre, quel serait l'impact pour l'entreprise ? C'est exactement ce que fait Lili ».
Son nom est inspiré par Lilian Dombrowski, la première femme recrutée par McKinsey en 1945. Cet outil est en beta depuis juin 2023, et sera déployé dans toute l'organisation à l'automne.
Plus de 7000 employés y ont déjà accès, et ceci leur a permis de réduire le temps passé à rechercher des informations et planifier leur travail de plusieurs semaines à seulement quelques heures.
Toujours d'après Roth, en seulement deux semaines, Lili a répondu à 50 000 questions et « 66% des utilisateurs s'en servent plusieurs fois par semaine ».
Comment ça marche ?
Même s'il s'agit d'un outil utilisé en interne, McKinsey a présenté une démo au site américain VentureBeat. Selon les journalistes, l'interface est similaire à celle des autres chatbots IA comme ChatGPT ou Claude 2 d'Anthropic.
Une boîte de texte permet de poser des questions ou d'entrer des prompts, et Lili génère ses réponses comme dans une messagerie de discussion.
On retrouve une barre de menu latérale contenant les prompts sauvegardés, que l'utilisateur peut copier/coller et modifier à sa guise. Prochainement, la plateforme classera automatiquement ces prompts par catégories.
L'interface comporte aussi deux onglets entre lesquels l'usager peut jongler. Le premier « GenAI Chat » puise ses données depuis un large modèle de langage (LLM) plus généraliste, et le second « Client Capabilities » tire ses réponses depuis le corpus McKinsey de plus de 100 000 documents.
Ceci permet aux employés de comparer les informations dont ils disposent en interne avec celles qui sont disponibles publiquement.
Contrairement aux autres LLM, Lili se distingue aussi en citant toutes ses sources dans une section séparée spécialement dédiée sous chaque réponse. Ceci inclut des liens ou même les numéros de pages des livres dont l'IA tire ses réponses.
Le robot semble parfois un peu plus lent que ChatGPT à hauteur de quelques secondes, mais la firme continue d'améliorer sa vitesse et préfère privilégier la qualité des informations.
Ce chatbot exploite à la fois le LLM Cohere développé par McKinsey, et GPT d'OpenAI via la plateforme cloud Microsoft Azure. L'entreprise teste continuellement de nouveaux modèles pour vérifier quels sont les plus performants.
À quoi ça sert ?
Our annual State of AI survey is here, and the results confirm 2023 is all about generative AI🧠
— McKinsey & Company (@McKinsey) August 17, 2023
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Les employés de McKinsey peuvent utiliser Lili pour toutes les étapes de leur travail avec un client. L'IA peut les aider à rassembler des informations lors de la recherche initiale sur le secteur du client et ses concurrents, ou à planifier la façon dont il peut implémenter des projets spécifiques.
Lors de la démonstration, le chatbot a fourni une liste d'experts internes qualifiés pour s'occuper d'une large entreprise de e-commerce. Elle a aussi offert un tour d'horizon sur l'énergie verte aux États-Unis pour la prochaine décennie, et un plan pour construire une nouvelle centrale en 10 semaines.
Une fonctionnalité en cours d'expérimentation va aussi permettre de télécharger les informations et documents d'un client pour une analyse sécurisée et privée sur les serveurs de McKinsey.
À l'avenir, le cabinet pourra donc combiner ses données avec celles des clients sur la même plateforme pour une exploration approfondie et une synthèse plus complète.
Même si Lili est pour l'instant réservée à un usage en interne, McKinsey n'exclut pas la possibilité de le commercialiser comme produit externe pour ses clients ou pour d'autres entreprises.
L'IA qui va décider à la place des gouvernements ?
En 2021, McKinsey s'est retrouvée au coeur d'un scandale de grande envergure en France. Les révélations du Canard Enchaîné et du site Politico ont mis en lumière les liens étroits entre la firme de conseil et Emmanuel Macron.
Depuis leur rencontre en 2007, Macron est proche de Karim Tadjeddine qui occupait à l'époque le poste de chef des consultants chez McKinsey.
Après l'élection présidentielle de 2017, Tadjeddine est devenu responsable des missions commandées par le gouvernement aux cabinets de conseil privés. Sur l'ensemble du premier quinquennat, plus de 30 millions d'euros ont été dépensés dans ces prestations.
Plusieurs aspects de la stratégie vaccinale contre le Covid-19 ont ainsi été entièrement confiés au cabinet américain, et le gouvernement aurait payé environ 2 millions d'euros par mois pour ces prestations.
Auditionné en commission à l'Assemblée nationale, l'ancien ministre de la Santé Olivier Véran a simplement affirmé qu'« il est tout à fait classique et cohérent de s'appuyer sur l'expertise du secteur privé ».
De son côté, Gabriel Attal alors porte-parole avait justifié le recours au conseil privé par la « nécessité d'un soutien et de conseils stratégiques ou logistiques » pour la campagne de vaccination.
Selon Le Monde, lors d'une visioconférence organisée le 23 décembre 2020 par Véran avec les directeurs d'hôpitaux choisis pour lancer le plan de vaccination, Maël de Calan embauché en 2018 par McKinsey aurait détaillé la stratégie logistique retenue et dressé un état des lieux de la vaccination chez les voisins européens.
Sa présence aurait étonné une personne haut placée du ministère de la Santé, car « pour le H1N1, en 2010, nous n'avons pas eu besoin d'autres compétences, on a tout géré en interne ».
Au total, au moins deux associés et sept consultants McKinsey ont travaillé sur la campagne de vaccination.
Est-ce l'urgence de la situation qui a poussé le gouvernement à faire appel à McKinsey ? Ou s'agit-il d'une magouille de grande envergure visant à servir des intérêts privés, digne du film Painkiller qui vient de sortir sur Netflix ?
Toujours est-il que l'influence de McKinsey sur le gouvernement est forte, et s'étend au-delà du domaine de la santé. Le cabinet intervient aussi auprès du ministère des Armées pour le conseiller sur sa transformation.
Il avait déjà aidé le ministère de l'Identité nationale de Sarkozy sur une « optimisation du processus de naturalisation », et avait aussi travaillé avec le gouvernement allemand d'Angela Merkel sur l'accueil des migrants…
Si l'utilisation de Lili par McKinsey se généralise, on peut donc s'attendre à ce qu'une IA prenne des décisions majeures à la place du gouvernement français.
Ceci soulève bien évidemment de nombreuses questions éthiques, notamment concernant la confidentialité. Sachant que le cabinet nourrit son chatbot avec les données de ses clients, il pourrait lui fournir des informations sensibles sur la France si le gouvernement fait appel à ses services.
Toutefois, l'application développée par McKinsey fait office de couche de sécurité entre l'utilisateur et les données. A priori, il n'y a donc pas de risque de fuite.
Par ailleurs, cette technologie est encore loin d'être parfaite et peut manquer de nuance pour traiter des situations complexes. En cas de résultats indésirables, la question de la responsabilité pourrait aussi se poser…
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Les décisions prises lors d’une pandémie comme le covid se base sur l’existant, mais pas seulement. Comme c’est une nouvelle maladie, il faut pouvoir faire des prédictions, projections, modéliser. Pour faire ça, il faut s’appuyer sur la littérature et donc l’existant pour des virus qui ont le même comprtement épidémiologiquement parlant et plein d’autre choses.
Mais la ce n’est pas un politique qui n’a pas les compétences en modélisation épidémiologique ni en virologie qui peut prendre des décisions et proposer des stratégies de vaccination. Ce sont les chercheurs en épidémio et en virologie qui le peuvent.
Les chercheurs en pharmacie, pharmaco, toxico etc vont bosser sur la création du vaccin.
En france, on va compter sur la Haute Autorité de santé, Santé publique France, qui vont envoyer les besoins de stratégie et de prise de décision aux labos de recherche (inserm par exemple). Mais il est possible de demander à du privé.
L’utilisation de l’ia se fait en recherche publique comme privé. En écrivant la fin de votre article de cette manière, on dirait que vous ne savez pas ce qu’est l’ia. C’est un moyen d’éviter de chercher plus longtemps sur google des réponses à des questions. ET ca propose à partir de l’existant, ce qu’on pourrait faire pour obtenir ce qu’on veut.
En ia on l’input et l’output, la machine va développer le modèle de prédiction mais le développeur va quand même lui préciser quelle direction prendre (pour éviter de faire de l’overfitting etc)