L’IA n’est pas nouvelle. Les humains ont commencé à rechercher l’IA dans les années 1940, et des informaticiens comme John McCarthy ont ouvert nos yeux aux possibilités de ce que cette technologie pourrait accomplir. Ce qui est relativement nouveau, cependant, c’est le volume d’hype. Cela semble exponentiel. ChatGPT a été lancé en 2022 avec grande fanfare, et maintenant DeepSeek et Qwen 2.5 ont pris le monde d’assaut.

L’hype est compréhensible. En raison de l’augmentation de la puissance de calcul, de l’accès à des jeux de données plus importants, d’améliorations des algorithmes et des techniques d’entraînement, les modèles d’IA et de ML sont pratiquement doublés en efficacité tous les quelques mois. Chaque jour, nous voyons des progrès importants dans des domaines tels que la raison et la génération de contenu. Nous vivons des temps excitants !

Mais l’hype peut avoir un effet boomerang, et il peut laisser penser qu’il y a plus de bruit que de substance lorsqu’il s’agit d’IA. Nous nous sommes tous habitués à l’excès d’informations qui accompagne ces développements révolutionnaires, et nous pouvons involontairement nous déconnecter. En le faisant, nous perdons de vue l’opportunité incroyable qui se présente à nous.

Peut-être en raison de la prépondérance de “bruit” autour de l’IA générative, certains dirigeants peuvent penser que la technologie est immature et indigne d’investissement. Ils peuvent vouloir attendre un volume critique d’adoption avant de décider de plonger. Ou peut-être veulent-ils jouer la sécurité et n’utiliser l’IA générative que pour les domaines les moins impactés de leur entreprise.

Ils ont tort. Expérimenter et potentiellement échouer rapidement avec l’IA générative est préférable à ne pas commencer du tout. Être un leader signifie saisir les opportunités de transformer et de repenser. L’IA évolue et progresse incroyablement vite. Si vous ne surfez pas sur la vague, si vous vous asseyez sous prétexte de prudence, vous allez manquer tout.

Cette technologie sera le fondement du monde des affaires de demain. Ceux qui plongent maintenant décideront à quoi ressemblera cet avenir. N’utilisez pas l’IA générative pour faire des gains incrémentiels. Utilisez-la pour faire un saut qualitatif. C’est ce que les gagnants vont faire.

Combien de mal cela pourrait-il faire ?

L’adoption de l’IA générative est une simple question de gestion des risques – quelque chose que les dirigeants devraient être suffisamment familiers. Traitez la technologie comme vous le feriez pour tout nouvel investissement. Trouvez des moyens de progresser sans vous exposer à des degrés de risque inordinés. Faites juste quelque chose. Vous saurez tout de suite si cela fonctionne ; soit l’IA améliore un processus, soit elle ne le fait pas. Cela sera clair.

Ce que vous ne voulez pas faire, c’est succomber à la paralysie de l’analyse. Ne passez pas trop de temps à réfléchir à ce que vous essayez d’accomplir. Comme l’a dit Voltaire, ne laissez pas le parfait être l’ennemi de le bien. Au début, créez une gamme de résultats que vous êtes prêt à accepter. Ensuite, tenez-vous-y, itérez vers l’amélioration et continuez à avancer. Attendre l’opportunité parfaite, le cas d’utilisation parfait, le moment parfait pour expérimenter, fera plus de mal que de bien. Plus vous attendez, plus vous vous engagez dans un coût d’opportunité.

Combien de mal cela pourrait-il faire ? Choisissez quelques ballons d’essai, lancez-les et voyez ce qui se passe. Si vous échouez, votre organisation en sera meilleure.

L’échec construit vraiment le caractère. Et la résilience.

Supposons que votre organisation échoue dans son expérimentation avec l’IA générative. Qu’est-ce que cela change ? Il y a une valeur énorme dans l’apprentissage organisationnel – dans l’essai, le pivotement et la compréhension de la façon dont les équipes luttent. La vie est une question d’apprentissage et de surmontage d’un obstacle après l’autre. Si vous ne poussez pas vos équipes et vos outils à leur limite, comment saurez-vous quels sont vos limites organisationnelles ? Comment saurez-vous ce qui est possible ?

Si vous avez les bonnes personnes aux bons postes – et si vous leur faites confiance – alors vous n’avez rien à perdre. Donner à vos équipes des objectifs de croissance avec des défis réels et impactants les aidera à grandir en tant que professionnels et à tirer plus de valeur de leur travail.

Si vous essayez et échouez avec une expérience d’IA générative, vous serez beaucoup mieux positionné lorsqu’il s’agira d’essayer la suivante.

Identifiez les voies pour l’expérimentation.

Pour commencer, identifiez les domaines de votre entreprise qui génèrent les plus grands défis : goulets d’étranglement constants, erreurs non provoquées, attentes mal gérées, opportunités non exploitées. Toute activité ou flux de travail qui implique une grande analyse de données et des défis difficiles à résoudre, ou qui semble prendre un temps inordonné, pourrait être un excellent candidat pour l’expérimentation avec l’IA.

Dans mon industrie, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, il y a des opportunités partout. Par exemple, la gestion des entrepôts est un excellent point de départ pour l’IA générative. La gestion des entrepôts implique l’orchestration de nombreuses parties mobiles, souvent en temps réel. Les bonnes personnes doivent être au bon endroit au bon moment pour traiter, stocker et récupérer les produits – qui peuvent avoir des besoins de stockage spéciaux, comme c’est le cas pour les aliments réfrigérés.

Gérer toutes ces variables est une tâche massive. Traditionnellement, les gestionnaires d’entrepôts n’ont pas le temps d’examiner les nombreux rapports de main-d’œuvre et de marchandises pour faire coïncider les étoiles. Cela prend beaucoup de temps, et les gestionnaires d’entrepôts ont souvent d’autres poissons à frire, y compris l’adaptation aux perturbations en temps réel.

Les agents d’IA générative, cependant, peuvent examiner tous les rapports générés et produire un plan d’action éclairé basé sur les informations et les causes profondes. Ils peuvent identifier les problèmes potentiels et construire des solutions efficaces. Le temps que cela économise aux gestionnaires ne peut pas être surestimé.

Ceci est juste un exemple d’un domaine clé de l’entreprise qui peut être optimisé en utilisant l’IA générative. Chaque flux de travail chronophage – en particulier celui qui implique le traitement de données ou d’informations avant de prendre une décision – est un excellent candidat pour l’amélioration de l’IA.

Choisissez simplement un cas d’utilisation et commencez.

Plongez-y.

L’IA générative est là pour rester, et elle progresse à la vitesse de l’innovation. Chaque jour, de nouveaux cas d’utilisation émergent. Chaque jour, la technologie devient meilleure et plus puissante. Les avantages sont clairs : les organisations transformées de l’intérieur ; les humains fonctionnant à leur efficacité maximale avec les données à leur côté ; des décisions commerciales plus rapides et plus intelligentes ; je pourrais continuer.

Plus vous attendez les conditions dites “parfaites” pour se présenter, plus vous serez en retard – vous et votre entreprise !

Si vous avez une bonne équipe, une stratégie commerciale solide et de réelles opportunités d’amélioration, vous n’avez rien à perdre.

Qu’attendez-vous ?