Comment démarrer votre parcours d'IA

L'IA transforme la manière dont les humains et les machines interagissent. Initialement perçue comme un outil pour des tâches telles que l'analyse et la conception, l'IA évolue rapidement pour devenir une partie intégrante des opérations commerciales, remodelant à la fois les processus et la prise de décision.  
Elle n'est plus simplement une ressource technologique, mais un moteur d'avantage concurrentiel, permettant aux entreprises de gagner en compétitivité. Bien qu'il y ait un engouement certain pour l'IA, ses avantages sont déjà apparents – et son impact sera probablement aussi transformateur que des innovations passées telles que l'électricité ou Internet. Une fois intégrée, l'IA devient indispensable, et la plupart des gens ne peuvent plus imaginer travailler sans elle. 

Pour tirer parti de l'IA avec succès, les organisations ont besoin d'une équipe pluridisciplinaire qui combine expertise technologique et expertise commerciale. Cette équipe devrait inclure : 

• Des dirigeants d'entreprise pour aligner les initiatives IA sur les objectifs organisationnels. 
• Des data scientists pour analyser les données et développer des modèles IA fiables. 
• Des ingénieurs logiciels pour intégrer l'IA dans les systèmes existants. 
• Des chercheurs et designers UX pour créer des expériences intuitives. 
• Des experts juridiques, en commerce et en sécurité, pour garantir la conformité et la sécurité. 
• Des experts en éthique et en protection des données pour traiter ces sujets. 
• Des experts en changement organisationnel pour faciliter l'adoption et l'intégration des solutions IA. 
  

Ensemble, cette équipe diversifiée garantit une mise en œuvre efficace et responsable de l'IA. 

Toute entreprise cherchant à adopter l'IA fait face à trois obstacles principaux : 

1. Compréhension cognitive : La surestimation des capacités à court terme de l'IA éclipse souvent son potentiel à long terme et peut donc décevoir. Les entreprises doivent améliorer la culture IA à tous les niveaux, des employés aux membres du conseil d'administration.
2. Accès et qualité des données : Les différentes technologies d'IA (apprentissage machine, vision par ordinateur, NLP et IA générative) ont besoin de données de qualité. Le succès nécessite des données fiables, au bon volume et bien structurées.
3. Manque de bonnes pratiques : Le développement des projets d’IA peut être difficile en raison de mises en œuvre défaillantes. Adopter de bonnes pratiques, assurer une bonne gouvernance de l'IA et apprendre de l'expérience sont essentiels. 

L'IA ne doit pas faire l’objet d’une stratégie isolée, mais être pleinement intégrée aux stratégies technologiques et commerciales de l'entreprise. Mais même si l'IA ne nécessite pas une stratégie dédiée, l'utiliser comme un avantage concurrentiel requiert un plan distinct et concret pour éviter une progression lente et des coûts supplémentaires. Les organisations doivent aligner l'IA sur leurs priorités stratégiques existantes – qu'il s'agisse de croissance, d'efficacité opérationnelle, d'utilisation des actifs, de durabilité ou d'expérience client. En intégrant l'IA dans toutes les initiatives, les entreprises peuvent tirer parti des opportunités et développer un modèle opérationnel solide d’IA. 

Un Directeur de l’IA est inutile, tout comme les entreprises ne nomment pas de Directeur du WIFI ou de Directeur de la connaissance. La responsabilité de l'IA doit plutôt être répartie dans toute l'organisation. L'IA commence souvent par de petites équipes transversales ("Tiger Teams") qui développent des preuves de concept. Cependant, à mesure que l'IA mûrit, les entreprises ont besoin d'ambitions clairement définies, ainsi que de stratégies technologiques et de données alignées. 
La meilleure approche est de créer un Centre d'Excellence IA (CEIA), qui centralise les expertises, les ressources et les bonnes pratiques. La direction du CEIA dépendra de l'importance stratégique de la technologie pour l'entreprise. Le CEIA est une entité temporaire, mais il vise à intégrer pleinement l'IA dans l'entreprise, et sa dissolution pourrait n’intervenir qu’après plusieurs années.  

Déployer l'IA dans les grandes entreprises nécessite une approche structurée en utilisant un modèle opérationnel d’IA qui aligne les initiatives d’IA sur les objectifs de l'entreprise pour une efficacité et une évolutivité maximales. Les étapes clés incluent la définition d'objectifs clairs, la mise en place d'une gouvernance solide des données et la construction d'une infrastructure évolutive. Il faut aussi axer sa stratégie dans la collaboration entre les équipes de données et les parties prenantes de l'entreprise, la promotion d'une culture d'apprentissage en continu et l'utilisation de méthodologies agiles pour s’assurer du succès de la mise en œuvre. Les pratiques éthiques en matière d'IA, telles que l'atténuation des biais et le maintien de la transparence, sont cruciales. Le modèle opérationnel standardise les processus, équilibrant innovation et stabilité, pour garantir une valeur durable. Il diffère d'un modèle économique, qui se concentre sur la génération de revenus et la création de valeur. 

La maturité, en matière d’IA, est un parcours qui nécessite l'intégration de l'IA au cœur de l'organisation. Les gestionnaires et les cadres doivent commencer par évaluer leurs capacités actuelles en IA, définir des objectifs clairs et garantir une infrastructure de données solide. Une gouvernance efficace de l'IA, une utilisation éthique et une intégration transparente dans les processus d'affaires sont essentielles à la réussite. Former une main-d'œuvre prête pour l'IA qui dispose des compétences appropriées et promouvoir une culture axée sur les données sont des étapes clés. Mesurer le succès par des indices clés de performance (KPI), gérer efficacement le changement et identifier les risques sont cruciaux pour l'amélioration continue. Enfin, conserver son avance nécessite un apprentissage continu pour innover et s’adapter aux nouvelles tendances en matière d'IA. 

Préparer ses données pour l'IA est essentiel pour rester compétitif. Les entreprises doivent placer l'IA et les données au cœur de leurs opérations, en se concentrant sur la gouvernance, la qualité et la gestion des données. Les actions clés incluent de garantir des données propres et exactes, d’investir dans la gestion des données de référence (MDM) et de construire une architecture de données évolutive et sécurisée. Les entreprises doivent également rester patientes et proactives, investir dans la R&D et préparer les employés grâce à la formation à l'IA et aux données. Une plateforme de données évolutive – dans le cloud ou sur site – est essentielle pour intégrer, analyser et utiliser les données efficacement pour des décisions pilotées par l'IA.