Les 10 étapes pour mettre en œuvre l’IA dans votre entreprise

Maximiser la valeur des informations sur votre entreprise, votre secteur et votre concurrence nécessite une approche réfléchie, créative, expérimentale, incrémentielle et en équipe pour déployer l'IA.

Les technologies IA évoluent rapidement en tant que moyen viable d’activer et de soutenir les fonctions clés de l’entreprise. Mais créer de la valeur pour les affaires à partir de l’intelligence artificielle nécessite une approche réfléchie qui équilibre les personnes, les processus et la technologie.

L’IA prend de nombreuses formes : l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, l’analyse prédictive, le traitement du langage naturel, la vision informatique et l’automatisation. Les entreprises doivent d’abord commencer avec une base solide et une vue réaliste pour déterminer les avantages compétitifs que peut apporter une mise en œuvre d’IA à leur stratégie d’entreprise et à leur planification.

La mise en œuvre précoce de l’IA n’est pas nécessairement une science parfaite et peut être expérimentale au départ – en commençant par une hypothèse, suivie de tests et enfin de mesure des résultats. Les idées précoces sont susceptibles d’être défectueuses, il est donc probable que l’approche exploratoire pour déployer l’IA, qui est prise de façon incrémentale, produira de meilleurs résultats qu’une attitude de “big bang”. Pour éviter l’échec, ces 10 étapes peuvent aider à garantir une mise en œuvre réussie de l’IA dans votre entreprise.

1. Devenez compétent en matière de données

Des conversations pratiques sur l’IA nécessitent une compréhension de base de la manière dont les données sont à la base du processus entier. “La compétence en matière de données est un véritable et grand défi – plus encore que les outils ou la technologie combinés”, a déclaré Penny Wand, directeur de la technologie chez le conseil en IT West Monroe. Dans un rapport de 2020, Forrester Research a constaté que 90% des décideurs en matière de données et d’analyse interrogés considèrent que l’utilisation accrue des informations de données est une priorité d’affaires, mais 91% ont admis que l’utilisation de ces informations est un défi pour leurs organisations. Forrester a également rapporté que l’écart entre la reconnaissance de l’importance des informations et leur application effective est largement dû à un manque de compétences en matière d’analyse avancée nécessaires pour conduire des résultats commerciaux. “La compréhension et le soutien des dirigeants”, a noté Wand, “seront nécessaires pour comprendre ce processus de maturation et maintenir un changement soutenu”.

2. Définissez les moteurs clés de l’IA

Il est important de définir les motivations principales pour l’utilisation de l’IA dans votre entreprise. Pour ce faire, il faut s’informer sur ce qui se fait dans et en dehors de votre secteur pour trouver de l’inspiration et l’envie d’agir. En élaborant un plan pour l’implémentation de l’IA, il est important de déterminer les cas d’utilisation les plus importants, de les évaluer en termes de valeur et de faisabilité. Il est également important de déterminer qui seront les influenceurs et les défenseurs du projet, de trouver des sources de données externes, de réfléchir à comment monétiser vos propres données, et d’avoir une liste de tâches à effectuer pour maintenir l’élan du projet.

3. Identifier les domaines d’opportunité

Mettez l’accent sur les domaines d’activité ayant une forte variabilité et un rendement considérable. Des équipes composées de personnes de l’entreprise ayant des compétences en technologie et en données devraient utiliser des métriques pour mesurer l’impact de la mise en œuvre de l’IA sur l’organisation et ses employés.

4. Évaluer vos capacités internes

Une fois les cas d’utilisation identifiés et priorisés, les équipes doivent établir comment ces applications s’alignent sur les ressources technologiques et humaines existantes de l’entreprise. L’éducation et la formation pourraient aider à combler le manque de compétences techniques en interne, tandis que les partenaires d’entreprise peuvent faciliter la formation en milieu de travail. Dans le même temps, une expertise extérieure pourrait aider à accélérer les applications prometteuses de l’IA.

5. Identifier les usages appropriés

Il est important de réduire une opportunité large à un déploiement pratique de l’IA, par exemple la correspondance des factures, la reconnaissance faciale basée sur l’IoT, la maintenance prédictive sur les systèmes hérités ou les habitudes d’achat des clients. Soyez expérimental et incluez autant de personnes que possible dans le processus.

6. Piloter un projet d’IA

Pour transformer une idée d’implémentation d’IA en un projet concret, une équipe composée d’experts en IA, en données et en processus commerciaux est nécessaire pour collecter des données, développer des algorithmes et mesurer l’impact et les risques.

7. Établir une compréhension de base

Les réussites et les échecs des premiers projets d’IA peuvent aider à accroître la compréhension dans toute l’entreprise. “Assurez-vous de tenir les humains au courant pour construire la confiance et de faire participer vos experts en processus et commerce avec vos experts de données”, a déclaré Wand. Il est également important de reconnaître que la voie de l’IA commence par la compréhension des données et un bon vieux rapport basé sur l’analyse des données pour établir une compréhension de base. Une fois que cette base est établie, il est plus facile de voir comment le déploiement réel de l’IA prouve ou réfute l’hypothèse initiale.

8. Procédez par étape

Le processus global pour mettre en place un déploiement d’IA doit commencer par des petits succès. Des victoires incrémentales peuvent aider à construire la confiance dans l’entreprise et inspirer davantage de parties prenantes à entreprendre des expériences similaires d’implémentation de l’IA à partir d’une base plus solide et plus établie. Vous pourre ajuster les algorithmes et les processus commerciaux pour une mise en réseau en série puis les intégrer dans les opérations techniques et commerciales normales.

9. Amener les capacités globales d’IA à maturité

À mesure que les projets d’IA grandissent, les équipes d’affaires doivent améliorer le cycle de vie global du développement, des tests et du déploiement de l’IA. Pour garantir une réussite durable, voici trois pratiques clés pour amener à maturité les projets :

  • Construire une plateforme de données moderne qui facilite la collecte, le stockage et la structuration des données pour les rapports et les insights analytiques basés sur la valeur de la source de données et les indicateurs clés de performance souhaités pour les entreprises.
  • Développer une conception organisationnelle qui établit les priorités commerciales et soutient le développement agile de la gouvernance des données et des plateformes de données modernes pour atteindre les objectifs commerciaux et prendre des décisions.
  • Créer et construire la gestion globale, la propriété, les processus et la technologie nécessaires pour gérer les éléments de données critiques centrés sur les clients, les fournisseurs et les membres.

10. Améliorer continuellement les modèles et les processus d’IA

Une fois le système global en place, les équipes d’entreprise doivent identifier des opportunités d’amélioration constante des modèles et des processus d’IA. Les modèles d’IA peuvent s’altérer au fil du temps ou en réponse à des changements rapides causés par des perturbations telles que la pandémie de COVID-19. Les équipes doivent également surveiller les commentaires et les résistances à une implémentation d’IA de la part des employés, des clients et des partenaires.

Coexistence avec les machines

Au cours de chaque étape du processus d’implémentation d’IA, des problèmes surviendront. “Les défis les plus difficiles sont les défis humains, ce qui a toujours été le cas avec la technologie”, a déclaré Wand.

Une commission de direction impliquée dans le résultat et représentant les principales fonctions de l’entreprise doit être établie, a-t-il ajouté. La mise en œuvre de techniques de gestion du changement organisationnel pour encourager la documentation en matière de données et la confiance parmi les parties prenantes peut contribuer grandement à surmonter les défis “humains”.

“La capacité d’IA ne peut mûrir que aussi vite que la maturité globale de votre gestion des données”, a conseillé Wand, “il est donc important de créer et d’exécuter une feuille de route pour faire avancer ces capacités de manière parallèle”.