Orange Business mise sur l’intégration des LLM plutôt que leur création

Le débat sur l’intelligence artificielle générative est souvent résumé à une course aux plus grands modèles de langage. Pour Aliette Mousnier-Lompré, d’Orange Business, l’enjeu des entreprises est pourtant ailleurs : tirer une valeur concrète de ces technologies sans se laisser enfermer dans la seule question du modèle. À la date du 3 décembre 2024, l’entité du groupe Orange entend donc se positionner comme un intégrateur, capable de relier IA générative, cloud, réseau et cybersécurité.

Cette position repose sur un constat simple. Concevoir un grand modèle de langage, ou LLM, exige des volumes considérables de données, de puissance de calcul, de compétences spécialisées et d’investissements. Or, pour une entreprise utilisatrice, le problème ne consiste généralement pas à bâtir un modèle depuis zéro. Il s’agit d’identifier les tâches où l’IA peut réellement aider, de choisir le modèle adapté, de protéger les données et de faire adopter l’outil par les équipes.

Pourquoi Orange Business ne développe pas ses propres LLM

Orange Business ne cherche pas à concurrencer les laboratoires qui entraînent des grands modèles de langage. Sa stratégie consiste plutôt à s’appuyer sur des fournisseurs tels que Mistral et Google, tout en travaillant avec la start-up française LightOn. L’objectif affiché est de proposer aux clients plusieurs options technologiques, sans leur imposer un modèle unique.

Un LLM est un programme entraîné à prédire et générer du texte. Il peut résumer un document, traduire, rédiger une première réponse, produire du code ou extraire des informations. Mais ses performances varient selon la langue, le domaine traité, la confidentialité requise, la rapidité attendue et le coût d’utilisation. Dans ce contexte, l’intégrateur se donne pour rôle de transformer une offre de modèles parfois complexe en un service utilisable au quotidien.

Le partenariat avec LightOn s’inscrit dans cette logique. Orange Business y voit un moyen de répondre aux entreprises à la recherche de modèles performants en français, ainsi que d’une interface plus intuitive. Le besoin de conseil est central : face à la multiplication des outils, les organisations attendent moins une démonstration technologique qu’une réponse à une question opérationnelle, comme l’amélioration d’un processus de sourcing, la traduction de contenus ou l’assistance aux développeurs.

Live Intelligence Open, une porte d’entrée vers plusieurs modèles

Cette approche prend notamment la forme de Live Intelligence Open, une solution clé en main qui permet aux entreprises d’interagir avec un assistant d’IA générative. L’outil couvre des tâches comme la traduction et l’aide au codage, avec un accès à un ensemble de LLM répondant à des besoins différents.

L’interface s’inspire des assistants conversationnels popularisés auprès du grand public. Pour une entreprise, la différence ne se limite toutefois pas à l’apparence d’une fenêtre de discussion. L’enjeu est de proposer un cadre de travail où les utilisateurs peuvent choisir un modèle, retrouver des scénarios adaptés à leur métier et utiliser leurs données dans un environnement sécurisé.

Orange Business prévoit ainsi une bibliothèque progressive de cas d’usage, comparée à des « recettes de cuisine ». L’expression décrit des modules préparés par des experts : un utilisateur n’a pas à concevoir seul chaque invite, ni à maîtriser les aspects techniques d’un LLM pour démarrer. Il peut rechercher le module correspondant à sa fonction et s’appuyer sur un parcours balisé.

Dans le cas du sourcing, par exemple, un salarié peut repérer les modules conçus pour son activité. Ce type de bibliothèque répond à un problème fréquent de l’IA générative en entreprise : un outil très généraliste peut impressionner lors d’une première démonstration, mais rester peu utilisé faute de méthode, de contexte et de cas d’usage immédiatement pertinents.

De l’expérimentation à l’usage récurrent

Le rôle d’un tel dispositif est aussi de passer de tests isolés à des pratiques plus homogènes. Une entreprise peut autoriser plusieurs modèles pour ne pas dépendre d’un seul fournisseur, tout en conservant une interface et des règles communes. Les équipes informatiques ou les ressources humaines disposent, de leur côté, d’un module de pilotage pour administrer l’usage de la solution.

La traçabilité est un élément important de cette promesse. Dans un cadre professionnel, il ne suffit pas qu’un assistant produise une réponse convaincante. L’organisation doit aussi pouvoir savoir quels outils sont employés, par qui, pour quels besoins et selon quelles règles. Cette gouvernance aide à concilier autonomie des salariés et maîtrise des risques.

Le véritable enjeu : adapter l’IA aux métiers

L’intérêt de l’IA générative dépend de sa capacité à s’insérer dans des tâches concrètes. Orange Business met donc l’accent sur l’accompagnement et sur la conception de modules préconfigurés. Cette orientation reconnaît qu’un LLM n’est pas, à lui seul, une solution métier : il devient utile lorsqu’il est relié à un processus, à une documentation, à des règles d’utilisation et à une validation humaine.

Les secteurs de la banque et de l’assurance figurent parmi les domaines envisagés pour des développements complémentaires. Ces organisations utilisent encore, dans certains cas, des systèmes anciens et des langages de programmation historiques. L’IA générative peut assister la compréhension, la documentation et la conversion de code vers des standards plus récents à grande échelle.

Cette perspective mérite toutefois d’être bien comprise. Convertir du code n’équivaut pas à confier sans contrôle une migration informatique à un assistant. Les programmes issus de l’IA doivent être testés, vérifiés et intégrés par des équipes compétentes. La promesse d’Orange Business est de simplifier l’accès à ces capacités par des modules adaptés, y compris pour des personnes qui ne sont pas spécialistes du développement.

La logique est la même pour les autres fonctions : l’IA peut préparer un brouillon, accélérer une recherche, résumer une information ou assister une traduction. Elle ne remplace pas le jugement de la personne qui connaît le contexte, les règles internes et les conséquences d’une décision.

Données, souveraineté et cloud : des choix indissociables

Déployer une IA générative en entreprise soulève immédiatement la question des données. Les salariés peuvent être tentés de copier dans un assistant des documents internes, des informations commerciales ou du code. Sans cadre approprié, ce geste peut créer des risques pour la confidentialité, la propriété intellectuelle et la conformité.

Orange Business met donc en avant une utilisation sécurisée des LLM et la protection des données des clients. Cette préoccupation rejoint sa stratégie de cloud souverain en France et en Europe. La souveraineté numérique ne désigne pas une caractéristique unique : elle renvoie notamment au contrôle des données, au lieu et aux conditions de leur hébergement, ainsi qu’aux garanties juridiques et opérationnelles apportées aux organisations.

La création de Bleu, coentreprise avec Capgemini, illustre cette ambition. Orange Business cherche à associer des technologies de cloud avec des exigences de protection juridique et de sécurité qui répondent aux attentes des entreprises européennes. Pour les secteurs régulés, cette articulation entre cloud et IA est particulièrement déterminante : un modèle performant n’a guère d’intérêt s’il ne peut pas être utilisé dans un environnement compatible avec les obligations de l’organisation.

La cybersécurité, un volet central de l’IA générative

L’IA générative ouvre de nouvelles possibilités, mais elle élargit aussi la surface de risque. Des personnes malveillantes peuvent chercher à manipuler les instructions fournies à un assistant, à obtenir des informations auxquelles elles ne devraient pas accéder ou à exploiter des failles dans les applications reliées à un modèle.

Orange Business place Orange Cyberdéfense au cœur de son accompagnement. L’enjeu consiste à développer des offres de cybersécurité adaptées aux nouveaux usages de l’IA, dans un domaine où les pratiques et les menaces évoluent rapidement. La protection ne relève donc pas uniquement du fournisseur de modèle : elle concerne également la manière dont celui-ci est configuré, connecté aux outils de l’entreprise et utilisé par les collaborateurs.

Une sécurité efficace repose aussi sur des règles simples. Il faut définir les informations qui peuvent être transmises à un assistant, former les équipes aux limites de l’outil, gérer les accès et prévoir des contrôles. L’IA générative peut accélérer certains processus, mais elle ne dispense pas d’une politique de sécurité cohérente.

Peut-on se fier aux réponses d’un assistant IA ?

La fiabilité reste l’une des principales limites des modèles génératifs. Ces systèmes peuvent produire des réponses fausses, incomplètes ou inventées avec une formulation très assurée. Ce phénomène, souvent appelé « hallucination », ne signifie pas que l’outil est inutile. Il impose de l’utiliser à la bonne place dans le processus de travail.

Orange Business défend une vision de l’IA comme copilote, non comme décideur autonome. Un copilote peut faire gagner du temps, suggérer une formulation ou préparer une analyse. La responsabilité de contrôler le résultat et de prendre une décision demeure humaine, en particulier dans les activités financières, juridiques, techniques ou sensibles.

Selon les chiffres avancés par Orange Business, 49 % de ses utilisateurs se déclarent satisfaits des gains de temps apportés par ces outils, avec une moyenne de deux heures supplémentaires par semaine. Ces données donnent une indication de l’intérêt opérationnel perçu, sans remplacer une évaluation propre à chaque métier. Un gain de productivité mesuré sur une tâche peut être annulé si les réponses doivent être longuement corrigées ou si l’outil est employé sans méthode.

L’Afrique et la question des langues locales

L’ambition d’Orange Business ne se limite pas au marché français. L’entreprise évoque aussi l’Afrique, avec la volonté de développer des modèles d’IA adaptés aux langues locales. Cet axe répond à un enjeu d’inclusion : les performances d’un système dépendent largement de la qualité et de la quantité des données disponibles dans la langue utilisée.

Les dialectes et langues présentes sur le continent africain réclament une attention spécifique. Un outil surtout entraîné sur l’anglais ou le français ne répond pas nécessairement aux besoins de toutes les populations. Favoriser l’accès à des technologies qui prennent mieux en compte les langues locales peut contribuer à réduire une partie de la fracture numérique, à condition que les usages soient conçus avec les contextes concernés.

Pour Orange Business, cette dimension s’inscrit dans une démarche de responsabilité sociétale autant que dans une stratégie de présence sur des marchés en développement. Elle rappelle aussi une réalité souvent oubliée dans les discussions sur les LLM : la qualité d’une IA ne se mesure pas seulement à ses résultats en anglais, mais aussi à sa capacité à servir des publics et des langues diversifiés.

Ce qu’il faut surveiller

La stratégie décrite par Aliette Mousnier-Lompré repose sur une idée durable : la valeur de l’IA générative se jouera moins dans l’accès brut à un chatbot que dans la qualité de son intégration. Les entreprises devront arbitrer entre plusieurs modèles, protéger leurs informations, former leurs collaborateurs et évaluer les résultats dans leurs processus réels.

Il faudra donc suivre l’enrichissement de la bibliothèque de cas d’usage de Live Intelligence Open, les applications annoncées dans la banque et l’assurance, ainsi que l’évolution des solutions de cloud souverain et de cybersécurité. Le succès de cette approche dépendra de sa capacité à concilier simplicité pour les utilisateurs, liberté de choix technologique, sécurité et preuves mesurables de gains de productivité.

Dans cette vision, Orange Business ne prétend pas gagner la course à la taille des modèles. L’entreprise veut occuper l’espace, moins spectaculaire mais décisif, de leur déploiement responsable dans les organisations.