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L'intelligence artificielle (IA) s'emble s'être est imposée comme un incontournable dans le monde des affaires. Toutes les entreprises, des startups aux multinationales, s'efforcent de comprendre et d'exploiter le potentiel de l'IA. Si votre entreprise n'a pas encore embrassé cette technologie, vous pourriez vous demander : "Pourquoi ai-je besoin d'une stratégie d'IA et comment la mettre en oeuvre ?". Voici quelques raisons essentielles pour lesquelles définir une stratégie d'IA est indispensable à la croissance et à la compétitivité de votre entreprise et les pistes de mise en oeuvre associées.

Ainsi, L'IA permet d'automatiser, d'optimiser et d'innover. Dans un marché saturé, les entreprises qui tirent parti de l'IA pour améliorer leurs produits, services ou processus internes peuvent se distinguer. Sans une stratégie d'IA bien définie, vous risquez de laisser vos concurrents prendre une longueur d'avance. Pourquoi définir une réelle stratégie autour d'intelligence artificielle (IA) ?

Pourquoi définir une réelle stratégie autour de l'intelligence artificielle (IA) ?

Répondre aux attentes des clients
Aujourd'hui, les consommateurs attendent une expérience personnalisée. Grâce à l'IA, il est possible d'analyser des données à grande échelle pour offrir à chaque client une expérience unique, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélité.

Améliorer l'efficacité opérationnelle
L'IA peut automatiser des tâches répétitives, réduire les erreurs et accélérer les processus. Cela signifie une productivité accrue et des coûts réduits pour votre entreprise. Sans une stratégie d'IA, vous passez à côté d'opportunités d'optimisation.

Prévoir et s'adapter aux tendances
L'analyse prédictive, une branche de l'IA, permet d'anticiper les tendances du marché, les comportements des clients ou même les risques potentiels. En intégrant cette capacité à votre stratégie, votre entreprise peut être proactive plutôt que réactive.

Favoriser l'innovation
L'IA n'est pas seulement un outil d'optimisation ; elle est aussi une source d'innovation. Avec les bonnes données et les bons algorithmes, l'IA peut aider à développer de nouveaux produits ou services, ouvrir de nouveaux marchés ou transformer des modèles d'affaires existants.

L'intelligence artificielle est plus qu'une simple tendance technologique - elle est le moteur de la transformation numérique qui redéfinit le paysage des affaires. Ne pas avoir de stratégie d'IA revient à naviguer à vue dans un monde en pleine mutation. En définissant une stratégie d'IA pour votre entreprise, vous positionnez votre organisation non seulement pour faire face aux défis d'aujourd'hui, mais aussi pour saisir les opportunités de demain. Ne laissez pas le futur vous dépasser ; embrassez-le avec une stratégie d'IA solide.

Comment définir une stratégie autour de l'intelligence artificielle (IA) ?

La plupart des initiatives axées sur l'intelligence artificielle ne parviennent pas à aboutir, comme l'indique une analyse de 2019 menée par IDC, ayant sondé environ 2 500 entités internationales. Les professionnels du secteur IT ont souvent pointé du doigt des ambitions démesurées et une pénurie de compétences comme principales raisons de ces déceptions. Même avec l'expérience de ces quatre années et la traversée de la crise du Covid, le risque d'échec persiste dans les projets d'IA selon les spécialistes consultés pour cette analyse. Toutefois, avec l'émergence de ChatGPT qui redéfinit les contours du secteur, orientant de nombreuses firmes vers l'IA générative, l'échec devient inenvisageable. Pour les entreprises, la réussite est impérative sous peine d'être laissées pour compte. Afin d'élaborer une approche d'IA efficiente, il est conseillé de suivre une démarche éprouvée et efficace.

Estimer sa compétence en matière de données (DATA)

Avant de se lancer, l'entité doit d'abord mesurer sa compétence en matière de données. "Ai-je établi une plateforme pour acquérir, traiter et étudier ces informations ? Suis-je en état de disposer d'un système de suivi pour en garantir la qualité ? Ai-je mis en place des mécanismes de gouvernance de données pour certifier les informations ? Ce sont autant d'interrogations à considérer en premier lieu. Elles sont essentielles, notamment pour bien s'orienter vers les projets d'IA à grande échelle.

Harmoniser les cultures au sein des équipes.

Avant d'entamer des projets, il est essentiel de familiariser les équipes avec les capacités de l'IA, tout comme ses limites", souligne Didier Gaultier, responsable de la science des données et de l'éthique de l'IA chez Business & Decision (Orange Group). Une session de formation de deux heures est suggérée pour le comité de direction, tandis que des sessions de demi-journée sont conseillées pour la DSI et les porteurs de projets métiers. Ces instances seront également propices à l'introduction des diverses méthodes d'apprentissage de l'IA, afin de garantir une compréhension unifiée à tous les niveaux.

Identifier les applications pratiques.

Après la phase d'intégration culturelle, un atelier de conception créative, rassemblant les acteurs concernés, est organisé pour déterminer les premières applications concrètes. Généralement, une dizaine de projets potentiels émergent. Il est judicieux de pondérer l'avantage commercial par rapport à l'effort de mise en œuvre, peut-être en utilisant l'approche du double diamant. Le but est de concrétiser un premier prototype fonctionnel, ou produit minimum viable (MVP), basé sur des données réelles, pour démontrer le potentiel de l'IA. Cette étape initiale permet de valider le budget d'investissement nécessaire à la mise en place d'une infrastructure data, dans l'optique de piloter ultérieurement plusieurs initiatives.

Si l'organisation a déjà une solide expertise en matière de données, il est possible de sauter l'étape du MVP et de passer directement à l'élaboration d'un plan de projets. Dans ce contexte, une cartographie exhaustive des applications potentielles de l'IA sera réalisée, tout en mesurant leur pertinence par rapport aux défis techniques inhérents à leur mise en œuvre.

Établir une structure organisationnelle.

Suite à la phase de conception créative, on aborde l'étape de structuration. Elle implique la clarification des responsabilités des principaux intervenants. Cela concerne les postes du data office, ainsi que des data steward ou data owner en ce qui concerne les données d'entraînement, de test et de validation. Les missions et responsabilités des data scientist, data engineer et data analyst seront également clairement établies.

Mettre en place une plateforme centralisée.

Tous les experts consultés recommandent fortement l'adoption d'une plateforme d'IA centralisée. Il est particulièrement souhaitable aujourd'hui d'opter pour une solution unique qui facilite la collaboration entre data scientist, data analyst et data engineer. Cela promeut une intégration harmonieuse des données et des outils, avec pour finalité d'avoir une unique source de référence adaptable. Cette plateforme sera notamment structurée autour d'un espace de fonctionnalités et d'un espace de modèles, constamment mis à jour au cours de la mise en œuvre, de l'exécution et de la surveillance des projets.

Adopter une approche agile.

La mise en œuvre d'une stratégie d'IA nécessite d'adopter une démarche agile. Lorsque le premier projet passe à la phase de déploiement, deux équipes émergent : l'une, en charge de la production, gérant la mise en place et l'industrialisation, et l'autre, focalisée sur le projet, se consacrant à la seconde version de l'espace de fonctionnalités dans une perspective d'intégration et de déploiement continu. L'objectif est d'introduire de nouveaux indicateurs et dimensions pour affiner les modèles, comme intégrer des données météorologiques ou des informations sur les points de vente pour les modèles de machine learning axés sur le commerce.

La mise en place d'une stratégie autour de l'Intelligence Artificielle (IA) nécessite une approche holistique et agile. Tout commence par une acculturation des équipes, permettant à tous les acteurs de comprendre les capacités et les limites de l'IA. Suite à cette phase, des ateliers de conception créative peuvent être organisés pour définir les applications concrètes et les bénéfices potentiels. Il est essentiel de structurer les responsabilités en clarifiant les rôles des principaux intervenants, notamment les data scientists, analysts et engineers. Le choix d'une plateforme d'IA centralisée est fortement recommandé, promouvant une intégration harmonieuse des données et des outils. Enfin, l'adoption d'une démarche agile, qui permet une évolution constante et adaptative des projets, est cruciale. En résumé, la réussite d'une stratégie d'IA réside dans la combinaison d'une solide éducation, d'une organisation claire, d'outils centralisés et d'une exécution agile.