10 questions essentielles à évaluer avant de déployer l'IA dans votre organisation

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 digitale et ses multiples avancées ont généré une pression sur les entreprises, née de la peur d'être laissées pour compte, ce qui a résulté en une pré-disposition des dirigeants à implémenter ces technologies dans leurs entreprises.

Mais dans la plupart des cas, même si elles sont adoptées, les barrières fondamentales persistent 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 de l'Intelligence Artificielle et avoir des stratégies centrales et définies pour obtenir les données dont l'IA a besoin devrait être le point de départ pour toute entité qui décide de s'immerger dans cette transformation.

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

1. Quel est le problème que vous prévoyez de résoudre avec l'IA ?

L'essentiel ici est de commencer par définir le problème. Que cherche l'entreprise ? Est-ce un modèle de Machine Learning qui peut le résoudre ? Est-on certain de ce à quoi les systèmes IA seront utilisés ?

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

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

Comment l'entreprise prévoit-elle d'aborder le problème et d'implémenter la solution ?

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

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

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

Selon qu'un modèle 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 IA ?

La qualité du modèle IA dépend directement de la qualité et de la quantité de données disponibles pour l'entreprise. L'utilisation de l'IA implique l'entraînement d'un modèle de données précis et significatif qui puisse alimenter les systèmes IA pour qu'ils apprennent à fonctionner par eux-mêmes ; par conséquent, disposer de données historiques de qualité est essentiel.

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

5. Ces données sont-elles digitalisées ?

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

6. L'entreprise dispose-t-elle des ressources nécessaires pour l'implémentation ?

L'entreprise doit être réaliste quant à savoir si elle dispose vraiment 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 ML ?

Pour atteindre une transition fluide et une intégration correcte des modèles dans les systèmes internes, il est clé d'avoir une équipe technique qui connaît l'entreprise et aussi le développeur ou 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 IA dépendra du budget, de l'équipement et du temps disponibles pour 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 implémenté par son équipe.

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

Les modèles IA fonctionnent via des algorithmes très sophistiqués et des corrélations statistiques, mais il y a toujours une marge d'erreur. L'entreprise veut-elle implémenter l'IA dans un processus à forte variabilité et faible taux de précision, ou le contraire ? Quels risques et quel investissement serait perdu si cela ne fonctionnait pas ?

Selon les systèmes et données disponibles, l'entreprise doit évaluer si la précision de ces modèles devrait être suffisamment élevée pour procéder.

8. Comment l'IA s'intégrera-t-elle avec la stratégie globale de l'entreprise ?

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

L'IA ne devrait pas être implémentée comme une technologie autonome, mais comme une solution intégrée qui entre en synergie avec tous les domaines de l'entreprise pour maximiser la productivité et les résultats. L'entreprise doit se demander si le modèle IA pourra travailler conjointement avec le reste des parties et identifier les problèmes qui peuvent survenir.

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

Dans quelle mesure la capacité de l'IA à automatiser les activités actuellement 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 pour qu'ils ne perdent ni leur valeur ni leur motivation.

Les programmes de changement efficaces se concentreront sur la formation spécifique et les interventions pour impliquer les employés et 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 implémentée ? L'intégration de modèles IA et 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 ce plan, les indicateurs de performance possibles (KPI) devraient être établis, afin que le retour puisse être mesuré et que l'on puisse calculer combien de valeur le modèle apporte à l'entreprise.

Envisagez-vous d'implémenter l'IA dans votre entreprise ?

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

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