IA : 5 questions à se poser avant de se lancer

L’intelligence artificielle est à la fois un conseiller précieux pour vos décisions stratégiques, grâce à ses analyses, ou un ouvrier utile pour personnaliser et automatiser les relations clients. Il est vital pour les dirigeants d’entreprises de comprendre son potentiel, ses applications et ses défis. Pour y parvenir, il faut se poser les bonnes questions. 

Vous vous sentez un peu dépassé par l’intelligence artificielle générative ?

Les questions que les entreprises doivent se poser sur l’IA sont infinies. La technologie et les compétences requises, la sécurité, les données et les exigences organisationnelles, pour n’en citer que quelques-unes. Il peut être difficile de savoir par où commencer et de déterminer quelles sont les interrogations les plus pertinentes.

« Pour beaucoup de nos clients, c’est la première fois qu’ils utilisent  l’IA », explique Marc Benioff, CEO de Salesforce. « Certains ont peut-être déjà utilisé l’IA prédictive, le machine learning ou même le deep learning, ils s’intéressent désormais à cette nouvelle génération d’intelligence artificielle pour découvrir comment faire passer la productivité à un niveau supérieur. »

La demande et les opportunités sont conséquentes. Mais les risques le sont aussi. Pas d’inquiétudes, nous sommes là pour vous accompagner !

L’IA générative vue par les employés

• D’après une étude récente, 56 % des salariés pensent que l’IA générative va transformer leur rôle.
• 65 % pensent qu’elle leur permettra de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
• Les employés estiment aussi qu’elle leur fera gagner 5 heures par semaine

Les points-clés à retenir

• L’IA générative pourrait ajouter 4 400 milliards de dollars à l’économie mondiale.
• 75 % de sa valeur se concentre autour de quatre fonctions : les opérations client, le marketing et les ventes, l’ingénierie logicielle et la R&D.
• L’IA générative, associée à d’autres technologies telles que l’automatisation, pourrait augmenter annuellement la productivité jusqu’à 3,3 %. À condition toutefois que les entreprises soutiennent leurs employés tout au long du processus.

Les étapes à suivre

• Assurez-vous que la technologie d’IA choisie respecte les directives de l’entreprise ainsi que les réglementations de votre secteur.
• Élaborez une stratégie avec des opportunités d’utilisation concrètes.
• Puis, voici les 5 que nous estimons pertinentes pour vous mettre sur la bonne voie.

1. Nos données sont-elles de qualité ?

Transformer radicalement la manière dont les entreprises gèrent leurs relations clients est une des promesses de l’IA générative. Mais pour cela, elle nécessite des données fiables, mises à jour, complètes et accessibles. Pourquoi c’est important ? Tout simplement car il se peut que vous fassiez des changements d’un trimestre à l’autre, en fonction des dernières données. Mais, si celles-ci sont obsolètes ou incorrectes, ce sont ces données erronées que l’IA utilisera.

Lorsque vous créez des modèles pour l’IA générative, vous devez d’abord garantir la qualité de vos données. Mettez de l’ordre dans votre base de données en éliminant les doublons, les scories, les erreurs, ainsi que tous les éléments qui peuvent nuire à votre prise de décisions. Connectez ensuite vos sources de données (marketing, ventes, service, commerce) sur une plateforme unique et mise à jour en temps réel. Cela afin que l’IA puisse proposer les meilleures recommandations.

D’après McKinsey : « Les entreprises qui n’ont pas encore trouvé les moyens d’harmoniser et de fournir un accès facile à leurs données ne seront pas en mesure de tirer pleinement parti du pouvoir transformateur de l’IA générative. »

2. Comment ajouter une couche de confiance ?

Protéger les données clients, utiliser l’IA de manière éthique… Pour que l’adoption de l’IA générative soit un succès, il est indispensable que les consommateurs fassent confiance à l’entreprise.

Votre partenaire technologique intègre-t-il des protections dans la structure de ses systèmes et applications ? Les programmes informatiques sur lesquels sont basés les algorithmes d’IA (les LLM ou grands modèles de langage en français) contiennent d’énormes quantités de données, mais la sécurité, les contrôles et les fonctionnalités de confidentialité sont insuffisantes. Les entreprises peuvent tirer parti des gains de productivité de l’IA sans pour autant divulguer de données sensibles.

Pour instaurer la confiance, il faut mettre en place des actions spéciales notamment le masquage des données, la détection des discours toxiques, une politique de non conservation des données… Ces garde-fous protègent les données d’entreprise et contribuent à garantir leur utilisation éthique, augmentant ainsi les chances de succès de l’IA.
 

3. Devons-nous réorganiser l’entreprise autour de l’IA ?

Une étude présentée dans la Harvard Business Review souligne q ue les initiatives d’IA se heurtent à d’énormes obstacles culturels et organisationnels, et que les entreprises doivent aligner leur culture, leur structure et leurs méthodes de travail pour soutenir et faire évoluer l’IA. Interrogez-vous sur votre entreprise.  Tous les acteurs impliqués partagent-ils cette responsabilité ?

L’IA générative offre un potentiel tel que certaines entreprises créent des groupes de travail interfonctionnels afin de déterminer la manière de procéder. Les experts suggèrent de créer un comité de gouvernance de l’IA qui permettra, entre autres, de guider les équipes de développement et d’établir des normes d’explicabilité. Autrement dit, de déterminer comment et pourquoi l’IA fait les recommandations qu’elle fait.

Ainsi, Schneider Electric a développé sous l’égide de son directeur IA, un programme d’IA, qu’elle a déployé à tous les étages de son organisation. Le résultat ? Un modèle opérationnel d’IA en étoile, où chaque « rayon » correspond à une fonction commerciale (marketing, ventes, service, etc.). Chaque fonction dispose d’un référent IA qui collabore étroitement avec le Hub IA, un centre de compétences techniques, afin d’identifier de nouveaux usages, d’obtenir les technologies requises et de garantir l’adoption par les employés.

« Chaque cas d’utilisation de l’IA – et nous en avons dans quasiment tous les départements – implique des personnes issues à la fois de notre Hub IA et des fonctions », explique Madhu Hosadurga, vice-président mondial de l’IA chez Schneider.

4. Disposons-nous des bonnes compétences ?

L’intelligence artificielle évolue à un rythme effréné, si bien que pour la plupart des entreprises, la réponse à cette question est probablement non. L’enquête récente Digital Skills Survey révèle que 67 % des chefs d’entreprise mondiaux envisagent d’utiliser l’IA générative, alors qu’ un nombre quasi équivalent de responsables informatiques déclarent que leurs équipes n’ont pas les compétences nécessaires pour l’utiliser.

Devenir une entreprise centrée sur l’IA nécessite une analyse approfondie de la main-d’œuvre, comme ça a été le cas autrefois, pour celles qui souhaitaient devenir data driven ou  mobile first. Commencez par déterminer vos capacités actuelles par rapport à vos objectifs. Identifiez les déficits de compétence, puis priorisez leur développement. Tout cela bien entendu peut varier en fonction de votre secteur d’activité et de vos besoins spécifiques.

L’étape suivante est l’élaboration d’un plan de recrutement pour acquérir de nouveaux talents et former les travailleurs à l’utilisation de l’IA générative. Vous augmenterez vos chances de succès en :

– donnant accès aux employés à une plateforme de formation en ligne

– motivant (pourquoi pas par des récompenses) les collaborateurs qui acquièrent de nouvelles compétences 

– et enfin, en priorisant le perfectionnement des compétences dans le cadre du travail de chacun.

« La gestion du changement démarre par les personnes », a déclaré Clara Shih, PDG de l’IA chez Salesforce. « Il va nous falloir tous nous former et découvrir ces nouvelles façons de travailler. »
 

5. Quel est le vocabulaire d’IA à connaître pour pouvoir en parler ?

Nul besoin d’être un ingénieur logiciel ou un data scientist pour comprendre l’IA générative et en parler avec assurance avec des techniciens. En revanche, les chefs d’entreprise doivent être à même d’appréhender l’IA de manière globale, en tenant compte de ses avantages et de ses risques, de sa place dans la culture de l’entreprise, ainsi que du type de gouvernance et d’infrastructure dont elle a besoin.

Les dirigeants d’entreprise ne pourront mener les programmes d’IA au succès s’ils ne parviennent pas à établir une connexion solide avec les équipes techniques.

Nous avons créé (en anglais) un glossaire des termes utiles à connaître en matière d’IA.  Cette liste a pour objectif d’aider vos collaborateurs, quelle que soit leur formation technique, à mieux comprendre la puissance de l’IA générative. Chaque terme est défini en fonction de son impact, sur vos clients et sur votre équipe, un élément crucial pour mesurer la portée de l’IA.

Les technologies d’intelligence artificielle générative (et leur adoption) connaissent une croissance extraordinairement rapide. Alors que son rôle et son impact dans la prise de décisions commerciales et la transformation des relations clients ne cessent de croître, les dirigeants à tous niveaux de l’entreprise doivent comprendre son potentiel, ses cas d’usages et ses risques. Comment y parvenir ? Tout simplement en se posant les bonnes questions !