L’intelligence artificielle permet aux entreprises de faire évoluer d’analyser leur date, leur activité, rester compétitives et proposer de nouveaux services. La valeur commerciale de l’IA reste très variable. Les problèmes de démarrage résultent de nombreux facteurs, mais la maturité numérique d’une entreprise et sa préparation en matière de données sont des indicateurs clés de réussite.
L’intelligence artificielle à le vent en poupe ces dernières années. Certains pensent même que cette technologie va remplacer les graphistes , voire beaucoup d’autres métiers numériques.
Malgré la demande croissante en intelligence artificielle, les taux de réussite restent faibles. Voici donc 5 étapes pour bien lancer votre projet d’IA.
L’intégration de l’intelligence artificielle (ou IA) peut avoir un impact positif sur le fonctionnement des entreprises. Cependant, même si les projets IA ont triplé en 2019, la moitié de ces projets n’aboutissent pas, et n’arrivent pas à atteindre la phase de production. Pourquoi cela ?
Il y a de nombreux obstacles pour les projets d’IA. À commencer par les données elles-mêmes. Selon le principe GIGO, vos données doivent être en bon état pour permettre à l’IA de fournir des résultats significatifs. Puis, la fixation d’objectifs trop ambitieux par un excès d’enthousiasme sans tenir compte de son potentiel. S’ajoute à cela le manque de compréhension de ses capacités représentent un autre grand obstacle. Enfin, la résistance organisationnelle ou structurelle constitue aussi un barrage quant à l’exécution du projet.
Ce sont des contraintes parmi tant d’autres, mais concentrons-nous sur les mesures positives que les entreprises peuvent prendre pour qu’elles réussissent leurs projets d’IA avec succès.
Rapide définition de l’intelligence artificielle :
Selon le dictionnaire et Wikipédia, l’IA est “l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence”. Pour très faire simple, cette technologie, apparue aux alentours de 1950, n’est rien d’autre qu’un ordinateur qui reproduit des comportements humains.
1. La base de l’intelligence artificielle : la mise en forme des données
L’une des étapes cruciales pour l’implémentation de l’IA, en matière de données, c’est la mise en place d’une stratégie solide. Il s’agit ici d’une stratégie qui vient modifier fondamentalement la manière dont une entreprise interagit avec le monde extérieur, c’est-à-dire la façon dont elle collecte, stocke, gère et utilise sa data. La préparation des données existantes peut être, en effet, une tâche ardue et sans fin.
Afin de garantir le succès, il est essentiel d’avoir une définition précise du champ d’application et, bien évidemment, l’objectif du projet. Pour vous aider à mettre en forme vos données, vous pouvez utiliser des accélérateurs et des outils d’automatisation. Cela vous permettrait de réduire les retards et d’automatiser l’étape de préparation des données.
2. Passer votre intelligence artificielle à l’échelle sans plus attendre
Avant de déployer l’IA à l’échelle, posez-vous la question suivante : Quelle est votre principale source de valeur commerciale ? Une fois que vous avez la réponse, cherchez des solutions qui vous mèneront à cet objectif. Si vous souhaitez que votre projet IA soit durable, visez à ce que l’impact se fasse dans un très court laps de temps. Mais attention, il ne faut pas oublier de se concentrer sur les objectifs stratégiques de votre entreprise.
3. Rester concentré et voyez loin
Il est facile de s’écarter du droit chemin avec une technologie dont les implications sont plutôt importantes. Pour apporter plus de valeur, restez concentré sur les domaines ou les secteurs dans lesquels l’adoption de l’IA apportera des gains à court terme. Cela pourrait signifier de repousser votre propre direction, dans le cas où celle-ci veut plus d’IA dans plus d’endroits, et que cela vous gêne dans vos efforts d’apporter plus de valeur.
Le retour sur investissement sera un facteur clé dans la décision d’investir dans l’IA, ce qui fait que les gains à court terme sont importants. Les entreprises doivent également s’assurer que ces gains influenceront l’orientation future de l’IA dans l’entreprise.
4. Intégrer les considérations éthiques et la transparence
L’IA prend aujourd’hui de plus en plus en charge des décisions qui étaient, auparavant, prises par des humains. Une solution gagnante pour tous, c’est d’adopter un IA responsable, éthique, légale et équitable. Le respect des réglementations du secteur doit être considéré comme un minimum. Les décisions fondées sur l’IA doivent être justifiables, ainsi chaque entreprise devrait s’assurer que leur IA est juste et reflète bien leurs valeurs. Par exemple, une perte d’emploi ou un refus de demande de prêt, sont des décisions qui devraient pouvoir avoir des explications claires.
5. Planifier l’écosystème de compétences pour le long terme
Le principe “configurer et oublier” ne marche pas et ça les développeurs expérimentés le savent très bien. La mise en place d’un écosystème de soutien à long terme est primordial, quelle que soit l’ampleur du projet d’IA. De nombreux éléments essentiels doivent être pris en compte :
-Qui sera en charge d’affiner l’IA ?
-Qui va superviser les implications commerciales et les résultats de l’IA et rectifier un éventuel problème ?
-Comment l’homme utilisera-t-il l’IA pour obtenir de meilleurs résultats ?
-Quelles sont les compétences et l’expérience requises pour que ces personnes réussissent ?
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