De l’après-pensée à l’IA avant tout : Un guide pour l’innovation et l’efficacité

Dans cet article de blog, les auteurs invités d’Everest Group ( Mukesh Ranjan et Kaustubh K ) explorent l’écosystème de l’IA en constante évolution, les étapes de la maturité de l’IA et un guide pour surmonter les défis et libérer tout le potentiel de cette technologie révolutionnaire.

L’IA a une immense promesse pour les entreprises, offrant le potentiel de révolutionner les processus, de stimuler l’innovation et de permettre des niveaux d’efficacité sans précédent. Son attrait réside dans sa capacité à analyser de grandes quantités de données, à identifier des modèles et à prendre des décisions intelligentes.

Par conséquent, les entreprises augmentent leurs investissements dans l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel dans l’environnement commercial d’aujourd’hui, de plus en plus complexe et rapide. Cependant, l’IA présente des défis qui peuvent limiter le retour sur investissement (ROI).

Pour maximiser les avantages de l’IA, les entreprises doivent comprendre le paysage actuel et développer une stratégie d’adoption complète. En examinant les principaux facteurs, pièges et meilleures pratiques, ils peuvent naviguer dans les complexités de la mise en œuvre de l’IA et obtenir des résultats transformationnels. Examinons cela plus en détail.

L’IA – un vecteur de transformation des entreprises

« Il reste encore beaucoup de chemin à parcourir avant de devenir un monde véritablement axé sur l’IA, mais plus nous pouvons travailler à démocratiser l’accès à la technologie, tant en termes d’outils que de façon de les utiliser, plus tout le monde en bénéficiera. » - PDG, entreprise technologique mondiale de premier plan

L’IA continue d’être une technologie disruptive, essentielle et en constante évolution. Les organisations ont adopté l’IA à un rythme remarquable au cours des deux dernières années, et la hausse exponentielle souligne un changement transformationnel, passant d’une réflexion ultérieure à une pierre angulaire des stratégies de transformation des entreprises dans tous les secteurs. Plutôt que d’être considérées comme un « facilitateur de la technologie », les organisations ont reconnu l’IA comme le « facilitateur de la transformation des entreprises » vital.

Mais pourquoi l’adoption de l’IA a-t-elle soudainement augmenté ? Les deux facteurs clés suivants sont principalement responsables :

• Avancées technologiques croissantes : Les avancées dans les technologies du cloud et des données ont rendu l’IA plus intuitive pour les entreprises. Une puissance de calcul accrue, des algorithmes plus intelligents, un prototypage rapide, des cycles de développement-déploiement plus courts pour les modèles d’apprentissage automatique (ML) et un stockage dans le cloud évolutif ont rendu l’IA plus accessible. En outre, l’IA générative (IA générative) a également conduit à d’autres avancées et applications.
• Augmentation de la maturité de l’entreprise : La maturité croissante des entreprises en matière d’adoption de l’IA a joué un rôle crucial dans son intégration rapide dans divers processus organisationnels.

Toutes les entreprises réalisent-elles systématiquement l’impact des mises en œuvre de l’IA ? Les analystes d’Everest Group ont observé que les entreprises ayant atteint la plus haute maturité en matière d’IA ont presque trois fois plus d’impact sur l’expérience client et les résultats liés à l’efficacité des processus que les entreprises aux premiers stades de leur parcours d’IA. Il devient donc essentiel de mesurer la maturité de l’IA, qui peut être évaluée à travers les trois niveaux de maturité suivants :

• Exploratoire : À ce stade, les organisations explorent ce que l’IA peut faire pour leurs entreprises. Ici, les entreprises créent des preuves de concept simples (PoC) pour des cas d’utilisation spécifiques dans des silos. Ces entreprises manquent de stratégie cohérente pour construire l’avenir de l’IA, et l’accent est mis sur les gains rapides. Ils n’ont pas défini de ressources ni même d’objectifs commerciaux pour leurs investissements.
• Formalisation : Les entreprises à ce niveau formalisent les PoC/pilotes pour la production. Ils mettent en œuvre des plans d’adoption des utilisateurs pour atteindre les métriques de performance cibles et générer un impact commercial mesurable.
• Transformation : Ces entreprises disposent d’un mécanisme pour étendre et promouvoir les capacités d’IA et d’apprentissage automatique (ML). Ils repoussent les limites du secteur, exploitent l’IA pour un travail de pointe, automatisent les processus et innovent dans de nouveaux modèles commerciaux.

Découvrir les défis opérationnels de l’IA

Bien que l’adoption exponentielle de l’IA témoigne de son impact, seules quelques entreprises ont réussi à libérer le potentiel de l’IA opérationnelle. Selon les estimations récentes d’Everest Group, plus des deux tiers des entreprises qui investissent dans l’IA n’ont pas encore réalisé l’impact commercial prévu de leurs investissements. De nombreuses entreprises n’exécutent que des projets pilotes ad hoc ou mettent en œuvre l’IA dans leurs poches, car elles sont confrontées à un « creux d’échelle » où l’opérationnalisation reste difficile. Les difficultés rencontrées par les entreprises peuvent être classées en quatre catégories :

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• Défis stratégiques : Défis liés à l’alignement des initiatives d’IA sur les objectifs commerciaux globaux et les objectifs stratégiques à long terme.
• Défis structurels : Problèmes quotidiens de mise en œuvre et de gestion des initiatives d’IA au sein de l’entreprise.
• Défis opérationnels : Défis liés aux structures organisationnelles, aux processus et aux capacités nécessaires à l’adoption de l’IA.
• Défis éthiques : Il s’agit de considérations éthiques telles que les biais, la confidentialité, la transparence et les impacts sociétaux des mises en œuvre de l’IA.

Le cadre 4R d’Everest Group pour maximiser le retour sur investissement de l’adoption de l’IA

En réponse aux défis et pour maximiser le retour sur investissement, un guide ou un cadre complet pour l’adoption stratégique de l’IA est essentiel. Étant donné que le parcours de chaque entreprise est unique, l’approche universelle de l’adoption de l’IA ne peut pas servir l’objectif de l’entreprise de stimuler l’innovation et l’efficacité opérationnelle. Un cadre sur mesure bien défini est une feuille de route pour relever ces défis, guidant les entreprises vers une intégration réussie de l’IA et une création de valeur durable. Quatre piliers essentiels soutiennent le cadre, comme illustré ci-dessous :

• Cas d’utilisation pertinent : Ce pilier identifie les cas d’utilisation de l’IA qui s’alignent sur les objectifs commerciaux et les niveaux de maturité des entreprises. Cette sélection garantit que les initiatives d’IA sont axées sur la création de valeur tangible et la résolution de défis réels. Par exemple, une entreprise au niveau de maturité exploratoire peut choisir des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser le traitement des documents et les chatbots. Alors qu’elle était au plus haut niveau de maturité, l’entreprise utiliserait l’IA pour l’analyse prédictive dans le cadre de la prise de décision en matière de politique publique.
• La bonne base technologique : Ce pilier se concentre sur la sélection des bonnes technologies, plateformes et outils pour soutenir les cas d’utilisation des entreprises. Les bonnes bases technologiques sont essentielles pour mettre en œuvre et exploiter avec succès des solutions basées sur l’IA, permettant aux entreprises de tirer parti d’algorithmes et de techniques avancés pour résoudre des problèmes complexes.
• Gouvernance robuste : Ce pilier garantit que des mécanismes et processus formels sont établis pour gérer efficacement les solutions basées sur l’IA. Elle inclut la définition des rôles et des responsabilités, la définition des normes et des meilleures pratiques, et la garantie du respect des exigences réglementaires et des directives éthiques.
• Résultats réguliers : Ce pilier se concentre sur la mesure et l’évaluation des résultats de l’IA par rapport à des métriques prédéfinies et à des objectifs de retour sur investissement basés sur l’état actuel de l’entreprise. L’enregistrement régulier des résultats permet aux organisations d’évaluer l’efficacité et l’impact de leurs initiatives d’IA, d’identifier les domaines d’optimisation et d’innovation et de prendre des décisions fondées sur les données pour atteindre les objectifs de l’entreprise.

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Promouvoir l’IA responsable dans toute l’entreprise

Alors que les entreprises intègrent l’IA dans leur système et la déploient à grande échelle, des considérations d’utilisation responsable sont primordiales pour maintenir des valeurs organisationnelles plus larges. Les entreprises doivent donner la priorité à l’équité, à la transparence et à la responsabilité pour atténuer tout préjugé et toute discrimination qui pourraient s’infiltrer. Alors que les entreprises adoptent des systèmes d’IA pour tirer parti et déployer l’IA à grande échelle, elles doivent répondre à plusieurs questions telles que :

• Les données utilisées pour former l’algorithme sont-elles complètes, précises et exemptes de biais humains ?
• Le modèle est-il testé avec un ensemble diversifié de données pour garantir la fiabilité dans tous les cas ? Y a-t-il un human-in-loop ?
• Y a-t-il des biais algorithmiques dans le système qui compromettent sa capacité à prendre des décisions saines ?
• Les résultats sont-ils suffisamment fiables pour prendre des décisions critiques sur la base des recommandations des algorithmes ?
• Existe-t-il une préférence pour effectuer plusieurs analyses de données ou pour prioriser la gestion des coûts associés ?
• Existe-t-il une disposition pour surveiller la dérive potentielle dans l’ensemble de données au fil du temps ?

Les fournisseurs sont des partenaires essentiels

Alors que les entreprises se lancent dans leur parcours d’IA, le vaste réseau de fournisseurs de cloud, de fournisseurs de logiciels indépendants, de fournisseurs de services mondiaux et de fournisseurs d’IA de niche peut aider à éliminer la plupart de ces obstacles à l’adoption de l’IA. Cet écosystème en pleine croissance peut démocratiser l’accès à l’IA, fournir des plateformes et une infrastructure évolutives et permettre la refonte du modèle opérationnel pour passer d’une adoption cloisonnée à une adoption à grande échelle de l’IA. Les prestataires de services sont parfaitement adaptés pour guider les entreprises dotées de talents experts, d’un vaste écosystème de partenaires et de nombreux outils de base et accélérateurs. En offrant des services liés aux changements technologiques, culturels et structurels, ils peuvent guider les organisations vers une adoption de l’IA alignée sur l’entreprise et réaliser pleinement leur promesse d’innovation et de croissance.

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