10 questions à se poser avant d'implémenter l'Intelligence Artificielle dans votre entreprise

L'IA (Intelligence Artificielle) et le ML (Machine Learning) peuvent offrir aux organisations des percées dans leurs systèmes de production et même un avantage concurrentiel s'ils sont utilisés de manière réfléchie et dans le bon contexte. La transformation numérique et ses multiples avancées ont généré une pression sur les entreprises, dérivée de la peur d'être laissé pour compte, qui à son tour s'est traduite par une pré-volonté des dirigeants à mettre en œuvre ces technologies dans leurs entreprises.

Mais dans la plupart des cas, même s'ils sont adoptés, les obstacles fondamentaux subsistent et peu d'entreprises disposent des composants de base permettant à l'IA de générer de la valeur à grande échelle. Être clair sur les opportunités d'intelligence artificielle et avoir des stratégies centrales et définies pour obtenir les données dont l'IA a besoin devrait être le point de départ de toute entité qui décide de s'immerger dans cette transformation.

Par conséquent, avant d'adopter une stratégie d'IA et de ML, les entreprises doivent se poser les questions suivantes :

1. Quel problème comptez-vous résoudre avec l'IA ?

L'essentiel dans ce cas est de commencer par définir le problème. Que recherche l'entreprise ? Est-ce un modèle d'apprentissage automatique qui peut le résoudre ? Sait-on précisément à quoi serviront les systèmes d'IA ?

Il est important, d'une part, de détecter quels types d'activités sont inefficaces ou à forte intensité de capital humain, et d'autre part, de déterminer comment les systèmes d'IA et de ML peuvent atténuer ces problèmes.

2. Quel est le plan de l'entreprise pour transformer l'IA en opportunité ?

Comment l'entreprise prévoit-elle de résoudre le problème et de mettre en œuvre la solution ?

À ce stade, il est essentiel de savoir comment reformuler la définition du problème dans un problème d'apprentissage automatique et comment l'implémenter de manière à éviter tout type de ralentissement ou de perte de valeur pendant le processus de transformation.

3. L'entreprise a-t-elle besoin d'une solution temporaire ou permanente ?

Les technologies de l'IA doivent faire partie du cœur de métier de l'entreprise et doivent s'accompagner d'un changement de mentalité de la part de l'équipe dirigeante. La grande majorité des success stories sont portées par une transformation numérique de l'entreprise à tous les niveaux.

Selon qu'un modèle d'IA est nécessaire pour une action spécifique ou pour les processus quotidiens de l'entreprise, il sera décidé d'acquérir un produit personnalisé, une solution standardisée ou un service temporaire.

4. L'entreprise dispose-t-elle des données nécessaires pour alimenter le modèle d'IA ?

La qualité du modèle d'IA dépend directement de la qualité et de la quantité de données dont dispose l'entreprise. L'utilisation de l'IA implique la formation d'un modèle de données précis et significatif qui peut alimenter les systèmes d'IA afin qu'ils apprennent à fonctionner par eux-mêmes. Par conséquent, il est essentiel de disposer de données historiques de qualité.

Mon entreprise dispose-t-elle de suffisamment de données ? Les sources de données que l'IA utilisera sont-elles fiables ? L'entreprise dispose-t-elle d'une architecture de données robuste ? Afin de répondre à ces questions, il est nécessaire d'avoir un cadre solide d'objectifs et de KPI (indicateurs de performance clés) et une stratégie de données robuste pour s'assurer qu'elle est pressée de la manière la plus précieuse possible.

5. Ces données sont-elles numérisées ?

Ai-je les données stockées dans des systèmes numériques ? Pour pouvoir gérer correctement les données, elles doivent être numérisées, centralisées, organisées et intégrées dans différents outils numériques (tels que CRM, ou ERP, SCADAS, etc.) ou dans des bases de données, fichiers CSV, Excel, etc. Si cela est ce n'est pas le cas, la digitalisation et l'utilisation par l'IA de ces données peuvent prendre du temps et parfois un investissement insurmontable.

6. L'entreprise dispose-t-elle des ressources nécessaires à la mise en œuvre ?

L'entreprise doit être réaliste quant à savoir si elle dispose réellement des ressources nécessaires au niveau du capital humain et financier pour absorber le changement. Où trouverons-nous le talent expert pour déployer l'IA ? Quel est le budget de l'entreprise pour acquérir un modèle de ML ?

Afin de réaliser une transition en douceur et une intégration correcte des modèles dans les systèmes internes, il est essentiel d'avoir une équipe technique qui connaît l'entreprise et connaît également le développeur ou le data scientist. De plus, ces équipes doivent être qualifiées pour intégrer les modèles à implémenter dans les systèmes de l'entreprise.

D'autre part, la précision du modèle d'IA dépendra du budget, de l'équipement et du temps dont dispose l'entreprise pour le développer. Tout cela déterminera également si l'entreprise choisit un service à la demande ou l'acquisition de son propre modèle mis en œuvre par son équipe.

7. Quelles sont les conséquences si l'IA échoue ?

Les modèles d'IA fonctionnent grâce à des algorithmes très sophistiqués et à des corrélations statistiques, mais il y a toujours une marge d'erreur. L'entreprise souhaite-t-elle implémenter l'IA dans un processus à forte variabilité et à faible taux de précision, ou l'inverse ? Quels risques et combien d'investissements seraient perdus si cela ne fonctionnait pas ?

En fonction des systèmes et des données disponibles, l'entreprise doit évaluer si la précision de ces modèles devrait être suffisamment élevée pour continuer.

8. Comment l'IA sera-t-elle intégrée à la stratégie globale de l'entreprise ?

Comment l'entreprise intégrera-t-elle l'IA aux processus et aux personnes ? Y a-t-il des tournants où l'IA entrera en collision avec les processus ?

L'IA ne doit pas être mise en œuvre comme une technologie autonome, mais comme une solution intégrée qui entre en synergie avec tous les secteurs de l'entreprise pour maximiser la productivité et les résultats. L'entreprise doit se demander si le modèle d'IA sera capable de travailler avec le reste des parties et d'identifier les problèmes qui pourraient survenir.

9. Comment ce changement affectera-t-il les employés de l'entreprise ?

Dans quelle mesure la capacité d'IA à automatiser les activités désormais effectuées par les travailleurs affectera-t-elle la taille de la main-d'œuvre ? Les travailleurs peuvent être très sceptiques face au changement et l'entreprise doit trouver des solutions éthiques afin qu'ils ne perdent pas leur valeur et leur motivation.

Des programmes de changement efficaces se concentreront sur des formations et des interventions spécifiques pour impliquer les employés et les managers dans l'entreprise.

10. Quels sont les retours attendus de l'application de cette technologie ?

Combien de temps faudra-t-il à l'entreprise pour récupérer l'investissement ? De combien les coûts de l'entreprise seront-ils réduits une fois l'IA mise en œuvre ? Intégrer des modèles d'IA et de ML dans une entreprise implique un coût et donc un investissement important.

Pour cette raison, une estimation réaliste doit être faite pour déterminer les paramètres du retour sur investissement. Pour mener à bien ce plan, les éventuels indicateurs de performance (KPI) doivent être établis, de sorte que le rendement puisse être mesuré et la valeur que le modèle apporte à l'entreprise doit être calculée.

Envisagez-vous de mettre en œuvre l'IA dans votre entreprise ?

L'IA ouvre les portes à d'innombrables possibilités pour les entreprises, mais si elle est déployée simplement à titre expérimental, si un problème spécifique n'est pas identifié et qu'un plan d'action n'est pas créé, alors cela s'avérera être une proposition sans valeur et la direction n'en verra aucun retour sur investissement.

De Nexus Integra, nous ouvrons la voie à la mise en œuvre des technologies d'IA et de ML pour être une réussite assurée. Nexus Integra, la plateforme d'opérations intégrées, propose un outil Big Data structuré qui fournit aux data scientists la quantité et la qualité des données nécessaires aux applications d'IA et de Machine Learning, ainsi que l'exploitation des données dans chacune de ses applications; natif ou externe.

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