MIA n'existe pas, mais elle parle à 10 000 personnes par jour. À propos de LLM, KB, MCP et autres acronymes

En septembre 2025, le groupe Saint-Gobain a pris une mesure qui, à première vue, pourrait sembler n'être qu'une campagne de marketing numérique de plus : ont lancé MIA, un avatar créé à l'aide de l'intelligence artificielle, qui présente la série vidéo “ Voice of the Future ”. Mais au-delà de l'aspect brillant de la technologie, Saint-Gobain a fait quelque chose de bien plus audacieux : il a changé la manière traditionnelle dont une entreprise mondiale du secteur de la construction communique avec ses professionnels, ses clients et ses partenaires.

Pour l'industrie du bois – et pour toute industrie B2B, d'ailleurs – ce moment marque le début d'une ère où la communication ne se limite plus à l'envoi et à la réception de messages, mais consiste en des conversations intelligentes, contextualisées et personnalisées à l'échelle mondiale.

Je suis passionné par ce domaine, je m'intéresse et j'utilise l'intelligence artificielle depuis un certain temps déjà. J'ai profité de cette nouvelle pour approfondir le sujet et développer un peu la manière dont l'intelligence artificielle peut nous aider à communiquer avec nos partenaires extérieurs à l'organisation et, pourquoi pas, avec nos collègues en interne.

Mais qui (ou quoi) est MIA ?

MIA n'est pas seulement un chatbot au visage sympathique. Il s'agit d'un système complexe qui combine plusieurs niveaux de technologie IA :

1. Avatar IA avec voix et visage réels – MIA présente des vidéos sur les solutions de construction durable à travers le monde, en parlant de l'Australie, de l'Inde, de la Chine et du Brésil. Elle ne lit pas un texte écrit à l'avance, mais génère un contenu personnalisé pour chaque pays et chaque contexte.

2. Chatbot intégré au site – En plus de l'avatar, Saint-Gobain propose également un chatbot texte/voix (via Voiceflow) accessible sur toutes les pages de leur site web. Le système répond aux questions sur les marques, les solutions et les opportunités de carrière, sans nécessiter l'identification de l'utilisateur.

3. Confidentialité et sécurité – Les données des conversations sont supprimées chaque semaine et le système ne collecte aucune donnée sensible. La transparence est totale.

Pour une entreprise qui compte 161 000 employés dans 80 pays et réalise un chiffre d'affaires de 46,6 milliards d'euros, communiquer à un tel niveau de complexité représente un défi de taille. MIA résout ce problème en fournissant des réponses cohérentes, en temps réel, dans plusieurs langues, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

Infrastructure technologique

Pour vraiment comprendre le potentiel de ces systèmes, il faut regarder au-delà de leur interface conviviale. Un système d'IA comme MIA fonctionne sur plusieurs niveaux technologiques. Je me permets de citer ci-dessous quelques-unes des technologies existantes, qui pourront servir de source d'inspiration pour ceux qui s'intéressent à ce domaine.

Modèles linguistiques de grande taille (LLM)

Au cœur de tout système de communication IA moderne se trouve un LLM – des modèles tels que GPT-4, Claude ou Gemini. Ce sont les „ cerveaux ” qui comprennent le langage naturel, le contexte et les nuances de la conversation. Pour MIA, le LLM est entraîné à comprendre spécifiquement le domaine de la construction durable, les matériaux Saint-Gobain et les politiques de l'entreprise.

Base de connaissances

Un LLM seul pourrait dire beaucoup de belles choses, mais il pourrait aussi inventer des informations. C'est pourquoi les systèmes modernes utilisent une base de connaissances interne – des centaines de milliers de documents, catalogues de produits, guides techniques, études de cas. Lorsqu'un utilisateur pose une question sur un produit spécifique, le système effectue une recherche dans cette base et fournit des réponses précises et documentées.

La technologie clé ici s'appelle RAG (Retrieval-Augmented Generation) : le système recherche les informations pertinentes dans la base de connaissances, puis génère une réponse naturelle, dans la langue de l'utilisateur, qui combine les informations trouvées avec la capacité d'explication du LLM.

Modèle de protocole contextuel (MCP) – Connecteur universel

C'est là que ça devient vraiment intéressant. MCP est un protocole open source récemment lancé par Anthropic (la société qui a créé Claude) et déjà adopté par OpenAI, Microsoft, Google, Amazon et d'autres géants de la technologie.

Imaginez le MCP comme un port USB-C pour les systèmes d'IA. Tout comme le USB-C permet la connexion standardisée de n'importe quel appareil électronique, le MCP permet la connexion standardisée des systèmes d'IA à n'importe quelle source de données ou outil : Google Drive, Slack, GitHub, bases de données SQL, systèmes ERP, CRM, plateformes de commerce électronique, tout type d'application. À partir de là, tout un monde de possibilités s'ouvre à vous.

Les avantages du MCP pour les entreprises :

• Une norme unique – Vous n'avez plus besoin de créer des intégrations distinctes pour chaque système.
• Sécurité – Vous contrôlez exactement les données auxquelles l'IA accède et comment.
• Évolutivité – Ajoutez de nouvelles sources de données sans réécrire tout le système
• Interopérabilité – Le même système d'IA peut fonctionner avec des outils provenant de différents fournisseurs.

Par exemple, un fabricant pourrait connecter un chatbot IA directement à son système d'inventaire, à son CRM, à sa documentation technique et à son catalogue de produits, le tout via un protocole standardisé unique.

La liste n'est pas exhaustive, mais elle peut en principe vous aider à mettre en place tout type d'automatisation que vous souhaitez. Pour ceux qui sont moins familiarisés avec la technologie, je recommande d'utiliser une solution (application) déjà disponible sur le marché et d'adapter vos processus à celle-ci.

Exemples dans d'autres secteurs

Production et logistique

IBM Watson est utilisé pour :

• Maintenance prédictive – L'IA analyse les capteurs des voitures et prévoit les pannes avant qu'elles ne surviennent.
• Contrôle qualité – Détection automatique des défauts dans les images
• Optimisation de la chaîne logistique – Gestion intelligente des stocks

Les chatbots utilisés dans les industries manufacturières permettent aux responsables de mettre à jour le statut des commandes par commande vocale, de recevoir des alertes concernant les livraisons, de vérifier les indicateurs des équipements, le tout de manière conversationnelle, sans interfaces complexes.

ARIA (BrainBox AI)

Dans le secteur de la construction, le système ARIA développé par BrainBox AI du Canada analyse, donne des conseils et automatise les tâches liées à la vie du bâtiment. Il prévoit les besoins, optimise l'efficacité énergétique et interagit avec les utilisateurs par texte ou par voix.

Pour l'industrie du bois, un système similaire pourrait gérer, par exemple, les processus de séchage du bois, la surveillance des conditions de stockage et l'optimisation de la consommation énergétique dans les usines.

Des statistiques B2B qui parlent d'elles-mêmes

• 58% parmi les entreprises B2B utilisent déjà des chatbots, selon ProProfs
• 78% parmi les leaders des industries manufacturières confirme que l'IA augmente la productivité
• Le marché des chatbots augmentera de 8,27 milliards de dollars en 2024 à 27,29 milliards en 2030
• Économie de coûts: Le commerce électronique permet d'économiser environ 301 TP3T sur les 1 300 milliards de dollars dépensés chaque année en service client grâce à l'utilisation de chatbots.

Applications concrètes pour l'industrie du bois

Maintenant, le plus important : comment l'industrie du bois pourrait-elle utiliser ces technologies ? Voici quelques scénarios réalistes :

1. Assistant IA pour les spécifications techniques

Un fabricant de bois lamellé-collé ou CLT pourrait créer un avatar IA qui :

• Répondre aux questions techniques sur les produits 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, dans n'importe quelle langue
• Recommande des solutions basées sur les exigences du projet (dimensions, résistance, certifications)
• Génère instantanément des offres préliminaires
• Envoyer la documentation technique pertinente
• Connecte directement le client au représentant commercial approprié

2. Base de connaissances pour les distributeurs et partenaires

Imaginez un système qui rassemble :

• Tous les catalogues de produits mis à jour en temps réel
• Certifications et conformités pour différents marchés
• Guides d'installation et de montage
• Études de cas et références
• Prix et disponibilité (via MCP connecté à l'ERP)

Un distributeur allemand pourrait demander en allemand : “ J'ai besoin de 200 m² de parquet stratifié de classe 33, certifié pour le chauffage au sol, livrable dans deux semaines en Bavière. Quelles sont mes options ? ”

Le système effectuerait une recherche dans la base de données, vérifierait les stocks en temps réel, calculerait les frais de transport et générerait une offre complète, le tout au cours de la conversation.

3. Formation et intégration

Pour une usine de meubles ou d'éléments préfabriqués, un agent IA pourrait :

• Former les nouveaux employés grâce à des tutoriels interactifs
• Répondre aux questions sur les procédures de sécurité
• Expliquez les processus de production
• Offre des solutions pour les dysfonctionnements survenus dans le fonctionnement des équipements

4. Service client intelligent

Au lieu de formulaires de contact et de réponses après 48 heures, un chatbot IA pourrait :

• Résolvez instantanément 80% des questions récurrentes
• Transférer les situations plus complexes à des personnes réelles
• Collecte de commentaires et analyse des sentiments (réactions) des clients
• Offrez une assistance sur plusieurs canaux (site web, WhatsApp, Facebook Messenger)

5. Intelligence du marché

Un système d'IA connecté à des sources de données externes (via MCP) pourrait :

• Surveillez les prix de vos concurrents
• Analyse des tendances dans l'industrie
• Identifier les opportunités d'exportation
• Suggérer des adaptations de stratégie

Tout provient de sources publiques, bien sûr. Nous ne parlons pas d'activités illégales, telles que le piratage des réseaux internes de la concurrence.

Défis

Tout n'est pas rose. La mise en œuvre de ces systèmes s'accompagne de défis :

Coûts

Un chatbot simple pour une entreprise moyenne avec une présence internationale se vend entre 10 000 et 30 000 dollars américains. On parle ici d'applications dédiées qui fonctionnent sur des serveurs locaux. Un système complexe avec avatar, base de connaissances et intégrations coûte entre 50 000 et 200 000 dollars, voire plus, selon sa complexité. La maintenance annuelle peut représenter 15 à 30 % du coût initial.

Mais la bonne nouvelle, c'est qu'en utilisant les outils présentés au début, vous pouvez créer vous-même, pour votre petite organisation, un chatbot à moindre coût et en utilisant moins de ressources. Vous pouvez également faire appel aux nombreuses applications de ce type, avec une infrastructure cloud, qui existent actuellement sur le marché. Le retour sur investissement (ROI) peut être spectaculaire : les entreprises font état d'économies de 30% dans le service client et d'une augmentation de 40% dans l'attraction de nouveaux partenaires.

Données et qualité

Le système est aussi performant que les données qui l'alimentent. Si votre base de connaissances est chaotique, les réponses seront chaotiques. La préparation des données peut prendre 40 à 60 % du temps de mise en œuvre.

Langage et contexte

Pour certains marchés spécifiques (par exemple, l'Europe de l'Est, la Scandinavie, les pays baltes), le système doit être formé à la terminologie locale, aux unités de mesure spécifiques et aux normes nationales.

Sécurité et confidentialité

C'est peut-être par là que j'aurais dû commencer, par la sécurité et le RGPD. Les données sur les clients, les prix, les stratégies : tout doit être protégé. C'est pourquoi de nombreuses entreprises choisissent des solutions auto-hébergées (sur leurs propres serveurs) plutôt que le cloud public.

La question n'est pas “ si ”, mais “ quand ”.”

Saint-Gobain n'a pas créé MIA pour être “ cool ”. Ils l'ont fait parce qu'ils ont compris que l'avenir de la communication B2B était déjà là. Quand on compte 161 000 employés, des dizaines de marques, des centaines de milliers de produits et des millions de clients potentiels dans 80 pays, la communication humaine classique ne suffit tout simplement pas. Elle a déjà atteint ses limites.

Pour l'industrie du bois, qu'il s'agisse des fabricants de CLT en Roumanie, des usines de meubles en Pologne ou des distributeurs de parquet en Allemagne, ces technologies ne relèvent pas de la science-fiction. Elles sont désormais disponibles à des coûts de plus en plus abordables, avec des normes ouvertes (MCP) qui éliminent la dépendance à un seul fournisseur.

La question n'est pas de savoir si l'industrie du bois adoptera ces technologies. La question est : qui sera le premier (ou les premiers) à en tirer profit ?

Une entreprise qui met aujourd'hui en place un système d'IA intelligent dans les domaines de la communication, des ventes et du service après-vente :

• Offre une expérience supérieure à ses clients
• Réduit considérablement le temps de réponse
• Échelle sans engagement proportionnel
• Collecte des données précieuses sur les demandes et les tendances
• Se démarque clairement de la concurrence

Au cours des deux ou trois prochaines années, nous verrons ces systèmes devenir la norme dans le domaine du B2B, tout comme les sites web sont devenus la norme dans les années 2000. Les entreprises qui les adopteront en premier définiront les normes du secteur.

MIA de Saint-Gobain n'est pas seulement un avatar sympathique qui parle de construction durable. C'est un avertissement et une opportunité : la technologie pour une communication intelligente, contextualisée et personnalisée à l'échelle mondiale existe. Elle est open source. Elle est accessible. Il est temps de réfléchir à la manière de l'intégrer dans notre industrie.

Car à l'ère de l'IA, la question n'est plus de savoir si vous communiquerez mieux avec vos clients. La question est : quand allez-vous vous y mettre ?

Pour les lecteurs moins techniques :

• LLM (modèle linguistique à grande échelle) – Un modèle d'IA entraîné sur des milliards de textes (données) qui comprend et génère du langage naturel.
• Chatbot – Logiciel simulant la conversation humaine
• Avatar IA – Représentation numérique (visage + voix) d'une personne, animée par l'IA
• Base de connaissances – Base de données organisée contenant des informations sur l'entreprise, les produits, les procédures
• RAG (génération augmentée par la récupération) – Technique combinant la recherche d'informations et la génération de réponses naturelles
• MCP (protocole de contexte modèle) – Norme open source pour connecter l'IA à différentes sources de données et différents outils