Nicolas Marchais, fondateur et CEO de Phacet, jeune entreprise qui aide les organisations à mettre en oeuvre l’Intelligence Artificielle, explique à nos lecteurs les grandes étapes et méthodes à respecter pour réussir son intégration.
Le déploiement de l’intelligence artificielle est au cœur des stratégies de transformation des entreprises. Cependant, pour garantir cette intégration et apporter des bénéfices concrets, il faut revoir certaines pratiques tout en s’assurant que l’organisation interne est prête à accueillir cette révolution technologique.
Quelles sont les priorités ?
L’intégration de l’IA doit répondre à des besoins spécifiques pour maximiser son impact. Il est fondamental de commencer par une évaluation claire des priorités métiers.
Certaines entreprises choisissent d’abord d’améliorer leur service client avec des agents conversationnels, alors que d’autres préfèrent optimiser leur logistique grâce à des prévisions de demande basées sur l’IA.
Cette sélection des priorités permet d’éviter les erreurs d’implémentation coûteuses et d’assurer que chaque projet IA soit aligné avec les objectifs de l’entreprise.
Car, identifier les points de friction dans les processus internes aide à guider le choix des technologies d’IA à déployer.
Il faut donc impérativement que les équipes de direction collaborent étroitement avec les experts IA pour évaluer les impacts potentiels.
Se structurer pour l’IA en créant une culture interne favorable
L’IA n’est pas une simple solution technique. Elle requiert une préparation organisationnelle. Dans un premier temps, il est judicieux de créer une cellule dédiée à l’IA ou de désigner des personnes internes qui coordonnent les initiatives IA et faciliteront l’adhésion des équipes.
Ces personnes agissent comme des relais, expliquant aux différents services l’importance de l’IA et montrant comment elle peut améliorer leur quotidien.
La formation est un autre aspect clé de la réussite. Elle doit être adaptée aux niveaux de compréhension et aux besoins de chaque service pour éviter les résistances au changement. Une formation continue permet également d’actualiser les compétences face aux évolutions technologiques rapides de l’IA.
Un impératif pour l’efficacité de l’IA ? La qualité des données
Le succès de toute solution d’IA repose sur la qualité des données disponibles. En effet, les entreprises doivent s’assurer que leurs données sont bien organisées, exemptes de biais et facilement accessibles pour les systèmes d’IA. Cela peut nécessiter la mise en place de nouveaux outils de gestion de données selon la complexité de l’organisation.
La gestion des données n’est pas seulement une question de technique mais également de conformité. Les réglementations sur la protection des données imposent des contraintes que chaque entreprise doit respecter. Mettre en place une gouvernance des données solide permet non seulement de rester conforme aux réglementations, mais aussi de garantir que les modèles d’IA puissent fonctionner de manière optimale.
Adopter une approche progressive et mesurée
Plutôt que de chercher une transformation radicale, une approche par étapes est plus efficace et recommandée.
Cette méthode consiste à démarrer avec un projet pilote et à évaluer son impact avant de l’étendre à d’autres services. Par exemple, une entreprise pourrait commencer par automatiser des tâches répétitives avant d’intégrer des modèles de prédiction plus complexes. Cela permet de réduire les coûts initiaux et de donner aux équipes le temps de s’adapter.
Intégrer l’IA de manière réussie nécessite une stratégie réfléchie, des ajustements organisationnels et une adaptation continue.
Les entreprises qui sauront structurer leur organisation pour accueillir cette transformation seront les mieux placées pour capitaliser sur les nombreuses opportunités offertes par l’intelligence artificielle.
