Votre entreprise est-elle prête pour l’intelligence artificielle?

Stratégie, qualité des données, ressources humaines et financières: voici les champs sur lesquels vous pencher avant d’entamer la grande aventure de l’intelligence artificielle.

Une stratégie d’IA, tout comme n’importe quel déploiement informatique, ne s’improvise pas. Mal exécuté, le lancement d’une intelligence artificielle peut rapidement tourner au fiasco. Voici cinq grandes questions qui vous aideront dans votre décision d’intégrer (ou non) ce type de système dans votre entreprise.

1. Votre entreprise dispose-t-elle d’une stratégie claire dans l’adoption de l’intelligence artificielle?

L’IA peut avoir un impact significatif sur les activités et les processus de votre entreprise. Il est donc essentiel de disposer d’une stratégie claire pour guider son adoption. Retenez qu’il n’est pas nécessaire d’injecter de l’IA à tous les niveaux. Plutôt que de vous éparpiller, sélectionnez les domaines où elle pourra vous apporter une valeur ajoutée. Identifiez donc les points où vous sentez que votre entreprise peut s’améliorer: c’est probablement là où l’intelligence artificielle sera la plus utile… Celle-ci peut être déployée pour répondre à diverses exigences, telles que l’automatisation des tâches répétitives, la réduction des coûts, l’amélioration de l’expérience client, la prise de décision, la création de nouveaux produits ou services ou l’optimisation des processus existants. Elle peut par exemple alimenter des chatbots conversationnels avec vos clients lorsque ceux-ci tentent d’obtenir des réponses via internet. Mais elle peut aussi servir les équipes de maintenance de vos installations industrielles en anticipant des pannes potentielles et en réclamant des entretiens machines au bon moment, en fonction des cycles de production. Elle peut aussi aider à la détection d’erreur dans des produits. On le voit, selon votre activité et les besoins de votre business, les cas d’usage seront nombreux.

2. Disposez-vous de données de qualité et en quantité suffisante pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique?

Pour déployer de l’intelligence artificielle dans une entreprise, il est crucial de disposer de données de qualité et en quantité suffisante. Celles-ci sont en effet utilisées par l’IA pour identifier des schémas et des tendances, et produire des résultats précis. Pour être de qualité, ces données doivent être complètes, précises, cohérentes, collectées à partir de sources fiables et mises à jour régulièrement. Si ce n’est pas le cas, les résultats de l’IA seront probablement erronés ou biaisés. Les entreprises doivent également disposer d’une quantité suffisante de données pour alimenter leur IA, qui en usera comme d’un carburant: sans elles, le moteur ne tournera pas correctement. Encore faut-il aussi déterminer quels types de données se révéleront pertinents. Citons les données clients, de production, financières, de marketing, de ventes, de ressources humaines ou d’analyse de marché. Mais aussi des données géographiques, de comportement des utilisateurs, de trafic sur les sites web, de réseaux sociaux, etc.

3. Vos employés ont-ils les compétences nécessaires pour développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique?

Dans nombre de cas, l’IA interviendra dans des projets importants pour l’entreprise et devra donc être gérée par du personnel en interne. Que vos employés disposent des compétences nécessaires pour comprendre et travailler avec cet outil est donc essentiel. D’autant que ce sont aussi ces employés qui pourront vous aider à identifier les opportunités d’utiliser l’IA de manière efficace et innovante. Cette maîtrise leur permettra par ailleurs de participer aussi activement au processus de mise en œuvre (peut-être avec des fournisseurs et consultants externes), de comprendre les résultats fournis par l’IA et de proposer des améliorations au fur et à mesure de son déploiement. En outre, il évidemment important de créer une culture d’innovation et de collaboration dans l’entreprise pour encourager les employés à explorer de nouvelles idées et à contribuer au développement de projets d’IA.

4. Votre entreprise dispose-t-elle des ressources financières nécessaires pour investir dans l’infrastructure et les outils nécessaires à l’adoption de l’intelligence artificielle?

L’adoption de l’intelligence artificielle nécessite inévitablement des investissements en termes d’infrastructure, de ressources humaines et de développement de logiciels et de matériels. Dans la plupart des cas, il faut solliciter des ressources en interne ou en externe pour identifier les cas d’usage, vérifier les données disponibles, s’assurer des aspects légaux de la procédure, faire collaborer différents départements, etc. Les entreprises doivent donc disposer des ressources financières nécessaires pour ce déploiement puis son maintien. C’est comme pour un site web: le boulot (et les investissements) ne s’arrêtent pas au lancement de l’algorithme. On dépensera évidemment peu ou davantage selon le projet à développer, la taille de l’entreprise et les ressources disponibles en interne. Mais il ne faut pas négliger les dépenses inattendues. Veillez donc à bien évaluer les besoins nécessaires avant de démarrer les processus…

5. Avez-vous conscience des risques potentiels et êtes-vous prêts à faire en sorte de les minimiser?

Autant en être conscient: se lancer dans un processus d’intégration d’IA dans son entreprise comporte des risques. Ils sont contrôlables et limitables, mais réels. Inutile de rappeler l’épisode de Microsoft qui avait présenté son chatbot Tay (en 2016): en quelques instants, ce dernier tenait déjà des propos racistes… Dans le cadre de process d’entreprises, les risques sont heureusement un peu différents. Retenez d’abord que comme dans tout projet, le changement ne se fait jamais sans heurts. Vous serez donc peut-être confrontés à une forme de résistance. En interne, de la part de certaines catégories d’employés et de collaborateurs. Mais aussi parfois avec des clients ou des fournisseurs. Si ces derniers jouent un rôle important, il se révélera essentiel de les impliquer dans la réflexion pour vous assurer que l’adoption de l’intelligence artificielle répondra aux besoins de toutes les parties.

Retenez qu’existent aussi des risques liés à la technologie elle-même et à son implémentation. On l’a dit, les modèles des IA peuvent être biaisés en fonction des données d’entraînement utilisées. Si ces données sont biaisées, cela entraînera peut-être des décisions erronées. Par ailleurs les algorithmes d’IA eux-mêmes peuvent être causes d’erreurs, surtout s’ils sont mal conçus, mal entraînés ou mal utilisés. Ces erreurs peuvent avoir des conséquences graves, notamment en matière de sécurité ou de respect de la vie privée.