Comment mettre en œuvre l’Intelligence Artificielle dans votre organisation

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Il est difficile de trouver un secteur ou une organisation qui ne bénéficierait pas de l’IA. À tout le moins, l’IA peut jouer un rôle déterminant dans l’optimisation des processus commerciaux existants, la réduction des coûts et l’augmentation des revenus. Mais il peut également être utilisé pour proposer de nouveaux modèles commerciaux. Uber, Booking.com et Deliveroo font partie des entreprises qui ont redéfini leur secteur en utilisant l’IA. Nous avons maintenant les moyens de poursuivre le voyage prometteur de l’IA et devons suivre la bonne approche pour changer la donne. Mais quelle est la meilleure façon de démarrer et d’accélérer?

Objectif

Le point de départ du parcours de l’IA est de bien comprendre l’objectif de l’IA dans votre agence web : quelle est la raison pour laquelle vous souhaitez appliquer l’IA? Quelle est l’intention avec l’IA que vous respectez et à laquelle vous vous engagez? Quel est l’objectif à long terme qui a un sens à la fois sur le plan personnel et organisationnel et qui marque positivement vos clients et le monde? À maintes reprises au cours de votre voyage, ce sera à la fois votre boussole et votre référence par laquelle vous dirigerez vos efforts.

Engagement

L’important dans le voyage de l’IA est qu’elle doit être continuellement prise en charge par le niveau C. Ceci est non seulement essentiel lors de la configuration, mais aussi pour continuer et faire évoluer l’effort de l’IA. L’engagement au niveau C garantit une attention et un financement adéquats, et il peut s’avérer essentiel pour surmonter la résistance au changement et survivre aux chocs de la route occasionnels.

Il doit être clair maintenant qu’il n’y a pas d’IA réussie sans impliquer correctement les gens. Une partie importante du changement organisationnel consiste à s’assurer que vos employés acceptent et font confiance aux changements impliqués afin qu’ils soient mieux à même de gérer cela. Une autre partie est la requalification et l’amélioration des compétences des employés afin qu’ils soient mieux en mesure de jouer leur rôle dans le voyage de l’IA.

Maturité

Tout en comprenant l’objectif, la sécurisation de l’engagement au niveau C et la gestion du changement organisationnel sont des éléments évidents d’un parcours d’IA réussi, l’utilisation de modèles de maturité d’IA est tout aussi importante. L’utilisation d’un modèle de maturité vous aide à comprendre votre position actuelle. Ce faisant, il clarifie les défis à venir et les prochaines étapes. Pour le dire autrement: il guide votre ambition. Avant de pouvoir courir, vous devez être capable de marcher en premier. Comprendre votre position de départ vous aide à trouver et à appliquer les meilleures pratiques des organisations qui mènent le voyage de l’IA – pour votre niveau de maturité actuel. Les meilleures pratiques ne sont pas une recette standard que vous devez simplement suivre, mais elles vous indiqueront certains des ingrédients essentiels nécessaires à votre propre version du succès de l’IA.

En général, les modèles de maturité distinguent cinq phases. Lorsque vous vous concentrez sur les organisations qui ont réellement commencé le parcours de l’IA et que vous ne tenez pas compte de la dernière phase (phase 5 dans laquelle les organisations se réinventent et se réorganisent continuellement en fonction des résultats de l’IA la plupart ne l’auraient pas déjà atteint), cela revient aux phases suivantes :

  1. Orienter, apprendre sur l’IA et comment démarrer
  2. Pilotes / Proof of Concepts lancés, mais pas encore déployés en production
  3. Peu de cas d’utilisation déployés en production, mais à une échelle limitée
  4. Déploiement réussi en production et évolutivité continue

Une enquête de l’institut de recherche Capgemini montre qu’au cours de la période 2017-2020, le nombre d’organisations allant au-delà des pilotes et des preuves de concepts est passé de 36% à 53%. La même étude montre que sur le plan sectoriel, les sciences de la vie, le commerce de détail, les produits de consommation et l’automobile sont en avance en termes de mise en œuvre de l’IA avec une fourchette de 17 à 27%. Cela surpasse les chiffres mondiaux où 13% des organisations ont de l’IA en production et en mise à l’échelle, 40% ont mis en œuvre des applications d’IA limitées et les 47% restants n’ont pas encore quitté la phase pilote / PoC.