Mise en œuvre d’un produit ou d’un service d’IA dans une organisation

Mise en œuvre d’un produit ou d’un service d’IA dans une organisation

Ce document a été rédigé par un humain (vérifié sur https://app.gptzero.me/).

L’intelligence artificielle est actuellement l’une des branches les plus évolutives de la science et des services informatiques. Nous vivons une époque de véritable révolution en termes de nombre de solutions potentielles qui fonctionneront pour une entreprise. Pour en tirer profit, il est bon d’avoir un partenaire qui dirige le processus de mise en œuvre.

 

Dans mon article, vous trouverez une description du point de départ de ce processus pour mes clients :

  1. Informations sur l’intelligence artificielle, ses composantes et leur application éventuelle à votre entreprise.
  2. Les tendances qui indiquent la voie à suivre et la question de savoir s’il vaut la peine de les suivre ou d’en créer de nouvelles.
  3. Les leçons tirées de la mise en œuvre de l’IA dans votre organisation, car l’expérience des autres peut aussi vous aider.
  4. Résumé.

 

Intelligence artificielle – IA

 

L’intelligence artificielle (IA) consiste à donner aux machines un comportement semblable à celui de l’homme grâce à un processus d’apprentissage à partir d’algorithmes, de l’expérience et de l’accès à de vastes ensembles de données.

Les prévisions météorologiques en sont une bonne illustration – des statistiques sont collectées depuis près de 200 ans. Malgré cela, les prévisions sont soumises au risque d’erreur, même si statistiquement elles s’améliorent.

 

Les composantes de base de l’IA sont les suivantes

– Données d’apprentissage – ensembles de données qui servent de référence à notre modèle. Ce sont les éléments de base des systèmes d’intelligence artificielle. Les données doivent correspondre à un phénomène, un processus ou un marché réel. Leur degré d’exhaustivité influencera l’efficacité de l’ensemble du système d’intelligence artificielle, que vous pourrez ensuite utiliser.

 

– Le droit d’utilisation et l’accès technique aux données – c’est l’une des conditions absolues pour garantir une analyse sûre et efficace. À ce titre, les algorithmes créés pour le modèle et le logiciel qui permet de les utiliser constituent le deuxième pilier d’un système d’IA efficace.

 

– Environnement informatique – l’efficacité d’un système d’IA donné est influencée par le degré d’ouverture et d’accessibilité des ressources de données, leur provenance, le coût de la vérification des données et la mesure dans laquelle elles peuvent être mises à jour. Cependant, pour que cela soit efficace, il faut des ressources matérielles dédiées et spécifiques (GPU au lieu de CPU) à la solution. Par conséquent, une augmentation de la consommation d’énergie, de l’empreinte carbone ou des coûts d’exploitation du matériel doit être considérée comme un poste budgétaire fixe.

 

– Marché des compétences – existe-t-il des personnes qualifiées dans un environnement informatique donné, disposant de l’accès et des connaissances nécessaires pour analyser l’ensemble de valeurs qui nous intéresse.

 

D’un point de vue commercial, la concurrence est un élément important de la planification de la mise en œuvre. Il peut être plus facile d’acquérir de nouveaux clients grâce à l’IA, c’est pourquoi, lors de la planification d’une mise en œuvre, il convient de prêter attention au comportement de vos concurrents. Comment ils abordent le sujet, s’ils ont déjà mis en œuvre les bons outils, ce qui a eu un effet positif ou négatif.

 

En résumé, l’application de l’intelligence artificielle dans les entreprises est rendue possible par l’analyse et la compréhension des processus dans lesquels une entreprise est en mesure de mettre en œuvre l’automatisation. Chaque entreprise s’appuie sur des données internes et externes pour l’aider à prendre des décisions, à définir le rythme du changement. La consultation permet d’identifier les éléments clés sur la base desquels un système d’IA peut être mis en place. En définissant l’objectif, il est beaucoup plus facile d’atteindre le succès final.

 

Des tendances qui montrent la voie à suivre. L’IA vaut-elle la peine d’être suivie ?

 

En 2017, la tendance liée à l’intelligence artificielle pouvait être qualifiée de curiosité. Les entreprises ont commencé à s’intéresser à la question et à chercher les meilleures solutions pour elles-mêmes.

L’IA a pris une importance tactique en 2019. L’avantage que l’on peut en tirer commence à s’imposer et peut constituer un élément de croissance important pour les entreprises.

À partir de 2021, on peut dire que l’IA s’est élevée au rang d’élément de stratégie, qui doit être compris comme une orientation majeure pour l’entreprise[1] .

 

Cependant, les espoirs ne se reflètent pas encore pleinement dans l’utilisation réelle de la technologie. Au cours des trois dernières années, le taux de mise en œuvre réussie de l’IA dans les organisations aux États-Unis n’a augmenté que de 52 à 54 %. Même si, d’un côté, cela représente plus de la moitié des entreprises interrogées, la dynamique semble faible. Cette situation résulte directement du fait que le groupe d’individus et d’entreprises capables de coordonner le déploiement efficace de solutions basées sur l’IA est encore restreint.

 

Cette tendance pourrait s’accentuer au cours des deux ou trois prochaines années. Par exemple, selon les prévisions pour 2025, les 10 % d’entreprises qui auront réussi à mettre en œuvre des mécanismes d’IA d’ici là multiplieront par trois la valeur de leurs opérations, par rapport aux 90 % d’organisations restantes qui ne récolteront pas les fruits de l’utilisation de l’IA.

 

Pour l’instant, les solutions basées sur l’intelligence artificielle sont conçues sur mesure. L’analyse permet de déterminer les besoins et l’objectif à atteindre par la mise en œuvre de la technologie appropriée. Par conséquent, les entreprises qui développent de nouveaux algorithmes, logiciels et solutions organisationnelles mettent en œuvre des systèmes dédiés de manière efficace.

 

Pour comprendre l’ampleur de la dynamique de développement de l’intelligence artificielle, je citerai l’exemple de ChatGPT. Cette solution a été mise à la disposition du public à des fins de test, ce qui a entraîné l’enregistrement d’un million d’utilisateurs au cours des cinq premiers jours. Aujourd’hui, environ 25 millions de personnes utilisent le système quotidiennement. Cela vaut-il la peine de suivre la tendance et d’implémenter ChatGPT dans votre entreprise ? Peut-être vaut-il mieux utiliser d’autres solutions qui ont fait leurs preuves ? Comment mesurer l’efficacité de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans votre entreprise ? Pour savoir s’il faut suivre les tendances ou plutôt chercher calmement des solutions adaptées à la nature de votre entreprise, je vous suggère de commencer par les données.

 

Je les diviserai en sources de données externes et internes.

 

Dans la première catégorie, j’inclus les données provenant du marché. Il s’agit de sources traitées, fondées sur l’analyse et vérifiées, qui sont disponibles par le biais d’une législation spécifique ou d’abonnements payants. Elles font autorité et permettent de tirer des conclusions spécifiques sur l’environnement de l’entreprise.

 

Je classe dans la deuxième catégorie les données provenant, par exemple, des systèmes de production et de logistique, à condition que les données des fournisseurs, des sous-traitants et des autres parties impliquées dans ces processus soient légalement sécurisées. Il en va de même, par exemple, pour les systèmes de gestion de la relation client (CRM) où, avec des données anonymes et dans le respect de la législation sur les données personnelles, il est possible d’analyser le comportement des consommateurs, ce qui peut avoir un impact direct sur le développement ou le déclin d’une entreprise.

 

Le point commun de ces données est leur objectivité. Les chiffres sont incontestables. Informations sur le marché, graphiques, législation. Une analyse approfondie de la manière dont une entreprise utilise les données et des données qu’elle met à disposition dans ses processus de marché déterminera à quelle vitesse vous pourrez mettre en œuvre l’IA dans votre entreprise.

 

Quelles sont les craintes associées à la mise en œuvre de l’IA dans une entreprise ?

 

Je me base sur les barrières culturelles – l’opposition aux nouvelles technologies est particulièrement évidente dans le domaine lié à la prise de décision et au manque de confiance dans le résultat. Dans ce domaine, les cadres veulent encore se laisser le rôle dominant. La confiance dans les systèmes d’IA est encore incertaine et traitée comme une suggestion plutôt que comme une décision qui oblige à une action concrète.

 

Un autre élément est la peur – de nouvelles compétences et d’un environnement changeant. De temps en temps, on entend parler d’entreprises qui réduisent leurs effectifs en raison de la mise en œuvre de l’IA. Je considère qu’il s’agit d’un abus, car l’IA offre de nouvelles opportunités à ceux qui savent les utiliser efficacement. Pour l’instant, confier à l’IA l’entière responsabilité d’accomplir des tâches spécifiques est imprudent, pour ne pas dire stupide.

 

C’est une conséquence du manque de ressources humaines – des personnes dont l’expérience permet la mise en œuvre efficace de l’IA dans une organisation. Par exemple, un système automatisé bien développé pour étudier le comportement des clients sur un site web acquerra des données pour analyse qu’un ingénieur pourra comprendre, mais un spécialiste de l’UX et de l’UI proposera des solutions basées sur ces données pour augmenter l’efficacité du site web.

 

Cependant, quel est le facteur le plus perturbateur ? L’absence de stratégie pour aborder l’IA. L’impact de l’intelligence artificielle sur une entreprise dépend de ses besoins et de l’existence d’un tel outil sur le marché. Si un dirigeant peut déterminer avec précision les domaines dans lesquels l’IA doit être mise en œuvre pour améliorer ses performances, il lui sera beaucoup plus facile de communiquer avec des consultants pour trouver les bonnes solutions, ou de convaincre les investisseurs d’apporter les fonds nécessaires au développement d’un système spécifique à partir de zéro.

 

Toutefois, si vous avez besoin d’aide pour définir votre objectif, créer une feuille de route et trouver les entreprises et les spécialistes adéquats pour préparer et mettre en œuvre des systèmes d’intelligence artificielle, cherchons ensemble des solutions efficaces.

 

 

Mais ces inquiétudes sont-elles justifiées ?

 

D’après ma propre expérience de la mise en œuvre de l’IA dans les entreprises, je constate que les principales préoccupations sont liées à un manque de compréhension du rôle de l’entreprise dans l’analyse des données et de la manière de les utiliser pour atteindre ses objectifs. Il vaut donc la peine d’approfondir ce sujet pour éviter les situations où, par exemple, lors de la vente d’actions d’une entreprise, nous ne garantissons pas la possibilité d’une utilisation légitime des données internes, ou la nécessité d’engager des coûts supplémentaires liés à l’achat d’une nouvelle technologie capable de traiter les systèmes d’IA.

 

Quels sont les arguments en faveur d’une action après la consultation ?

 

Tout d’abord, les organisations qui travaillent sur l’intelligence artificielle augmentent à pas de géant le nombre de modèles qui sont ensuite utilisés pour analyser et exploiter les données. Le rythme de développement de nouvelles solutions est énorme, ce qui augmente les chances d’acquérir un système spécifique sans avoir à supporter le coût d’une conception à partir de zéro. Cependant, il est nécessaire d’être au courant des activités des développeurs.

 

Deuxièmement, l’optique de l’examen de la valeur ajoutée par les outils d’IA est en train de changer. On ne se demande plus si cette valeur peut être ajoutée, mais comment elle peut avoir un impact réaliste sur l’entreprise. La mise en œuvre réussie de l’IA prend plusieurs mois, c’est un processus à plusieurs fils, mais le désir d’améliorer la qualité finale parmi les entreprises ne fera que croître. Ainsi, la manière dont elles rivalisent sur le marché changera.

 

Troisièmement, il semble qu’il n’y ait pas de problème particulier pour trouver des personnes ayant les bonnes compétences pour les projets. En 2019 déjà, parmi les entreprises interrogées, l’optimisme associé au fait de réussir à trouver des personnes compétentes était de 70 %. Il s’agit d’une énorme opportunité pour les spécialistes de l’informatique, les analystes, mais aussi les psychologues ou les spécialistes du marketing qui aident les systèmes à comprendre les relations du marché et à préparer des résultats significatifs.

 

Quatrièmement, les entreprises commencent à considérer l’IA comme un élément de prestige. Elles augmentent les budgets qui leur permettent d’embaucher des spécialistes de la sécurité, du droit et de la mise en œuvre expérimentés qui renforceront la perception de la marque en faisant ce qu’il faut. L’IA n’est plus seulement une invention incompréhensible des créateurs de science-fiction. Elle représente une valeur réelle pour toute entreprise qui la met en œuvre à un niveau élevé.

 

Résumé

 

  1. L’intelligence artificielle cesse de faire peur et commence à séduire. La liste toujours plus longue des avantages potentiels de la mise en œuvre de l’IA dans une organisation facilite certainement la décision et l’investissement dans ce domaine.
  2. Malgré la tendance croissante, la dynamique des mises en œuvre de l’IA dans les organisations reste faible. Cela est dû à plusieurs éléments, dont l’absence de stratégie d’action et le fait que le processus de mise en œuvre lui-même prend au moins plusieurs mois.
  3. Le développement de l’intelligence artificielle est en effet l’occasion de rapprocher les domaines autrefois éloignés de la technologie et des sciences humaines. Le résultat peut être le développement d’une entreprise dans une direction nouvelle et profitable.
  4. La définition d’une feuille de route et de critères de réussite avec la participation de personnes et d’entreprises expérimentées dans la mise en œuvre de projets d’IA augmente considérablement les chances d’un résultat positif et réduit le risque de coûts supplémentaires.

 

 

 

 

 

 

 

 

[1] Source : Gartner 2022

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