Naviguer dans le déploiement de l'IA : éviter les pièges et garantir le succès

Le chemin vers l’IA n’est pas un sprint, c’est un marathon, et les entreprises doivent adapter leur rythme en conséquence. Celles qui courent avant d’avoir appris à marcher échoueront et rejoindront le cimetière des entreprises qui ont essayé d’avancer trop vite pour atteindre une sorte de ligne d’arrivée de l’IA. La vérité, c’est qu’il n’y a pas de ligne d’arrivée. Il n’y a pas de destination à laquelle une entreprise peut arriver et dire que l’IA a été suffisamment conquise. Selon McKinsey2023 a été l'année de la percée de l'IA, avec environ 79 % des employés déclarant avoir été exposés à un certain niveau à l'IA. Cependant, les technologies révolutionnaires ne suivent pas de trajectoires de développement linéaires ; elles montent et descendent, montent et descendent, jusqu'à ce qu'elles fassent partie intégrante de la structure de l'entreprise. La plupart des entreprises comprennent que l'IA est un marathon et non un sprint, et il convient de le garder à l'esprit.

Prenez l'exemple de Gartner Cycle de battage Par exemple, chaque nouvelle technologie qui émerge passe par la même série d’étapes du cycle de battage médiatique, à quelques exceptions près. Ces étapes sont les suivantes : le déclencheur de l’innovation, le pic des attentes exagérées, le creux de la désillusion, la pente de l’illumination et le plateau de la productivité. En 2023, Gartner a placé l’IA générative fermement dans la deuxième étape : le pic des attentes exagérées. C’est à ce moment-là que les niveaux de battage médiatique entourant la technologie sont à leur maximum, et si certaines entreprises sont en mesure d’en tirer parti rapidement et de prendre de l’avance, la grande majorité aura du mal à traverser le creux de la désillusion et pourrait même ne pas atteindre le plateau de la productivité.

Tout cela signifie que les entreprises doivent faire preuve de prudence lorsqu’elles se lancent dans le déploiement de l’IA. Si l’attrait initial de la technologie et de ses capacités peut être tentant, elle n’a pas encore fait ses preuves et ses limites sont encore testées. Cela ne signifie pas que les entreprises doivent éviter l’IA, mais elles doivent reconnaître l’importance de fixer un rythme durable, de définir des objectifs clairs et de planifier méticuleusement leur parcours. Les équipes de direction et les employés doivent être pleinement impliqués dans l’idée, la qualité et l’intégrité des données doivent être garanties, les objectifs de conformité doivent être atteints – et ce n’est qu’un début.

En commençant par de petites étapes et en définissant des objectifs réalisables, les entreprises peuvent exploiter l’IA de manière mesurée et durable, en s’assurant d’évoluer avec la technologie au lieu de la devancer. Voici quelques-uns des pièges les plus courants que nous observons en 2024 :

Piège n°1 : le leadership en matière d’IA

C’est un fait : sans l’adhésion des dirigeants, les initiatives en matière d’IA échoueront. Même si les employés peuvent découvrir par eux-mêmes les outils d’IA générative et les intégrer à leur routine quotidienne, cela expose les entreprises à des problèmes de confidentialité, de sécurité et de conformité des données. Le déploiement de l’IA, à quelque titre que ce soit, doit venir d’en haut, et un manque d’intérêt pour l’IA de la part des dirigeants peut être tout aussi dangereux qu’une volonté trop forte.

Prenons par exemple le secteur de l'assurance maladie aux États-Unis. Dans une étude récente, enquête réalisée par ActiveOps, il a été révélé que 70 % des responsables opérationnels estiment que les cadres dirigeants ne sont pas intéressés par les investissements dans l'IA, ce qui constitue un obstacle important à l'innovation. Bien qu'ils puissent en voir les avantages, près de 8 sur 10 étant d'accord pour dire que l'IA pourrait contribuer à améliorer considérablement les performances opérationnelles, le manque de soutien de la part des dirigeants s'avère être un obstacle frustrant au progrès.

Lorsque l’IA est utilisée, l’adhésion de l’organisation et le soutien de la direction sont essentiels. Des canaux de communication clairs entre la direction et les équipes de projet d’IA doivent être établis. Des mises à jour régulières, des rapports d’avancement transparents et des discussions sur les défis et les opportunités aideront à maintenir la direction engagée et informée. Lorsque les dirigeants connaissent bien le parcours de l’IA et ses étapes, ils sont plus susceptibles de fournir le soutien continu nécessaire pour naviguer à travers les complexités et les problèmes imprévus.

Piège n°2 : Qualité et intégrité des données

Utiliser des données de mauvaise qualité avec l’IA, c’est comme mettre du diesel dans une voiture à essence. Vous obtiendrez de mauvaises performances, des pièces cassées et une facture de réparation onéreuse. Les systèmes d’IA s’appuient sur de vastes quantités de données pour apprendre, s’adapter et faire des prévisions précises. Si les données introduites dans ces systèmes sont erronées, incomplètes, mal classées ou biaisées, les résultats seront inévitablement peu fiables. Cela compromet non seulement l’efficacité des solutions d’IA, mais peut également entraîner des revers importants et une méfiance à l’égard des capacités de l’IA.

Notre étude révèle que 90 % des responsables opérationnels estiment qu’il faut déployer trop d’efforts pour extraire des informations de leurs données opérationnelles. En effet, une grande partie de ces données sont cloisonnées et fragmentées sur plusieurs systèmes et sont truffées d’incohérences. C’est un autre écueil auquel les entreprises sont confrontées lorsqu’elles envisagent l’IA : leurs données ne sont tout simplement pas prêtes.

Pour remédier à ce problème et améliorer l’hygiène de leurs données, les entreprises doivent investir dans des cadres de gouvernance des données robustes. Cela implique d’établir des normes de données claires, de garantir que les données sont systématiquement nettoyées et validées et de mettre en œuvre des systèmes de surveillance continue de la qualité des données. En créant une source unique de vérité, les organisations peuvent améliorer la fiabilité et l’accessibilité de leurs données, ce qui aura l’avantage supplémentaire de faciliter la voie à l’IA.

Piège n°3 : maîtrise de l’IA

L'IA est un outil, et les outils ne sont efficaces que s'ils sont maniés par les bonnes mains. Le succès des initiatives d'IA dépend non seulement de la technologie, mais aussi des personnes qui l'utilisent, et ces personnes sont rares. Selon Salesforce, près des deux tiers (60 %) des professionnels de l'informatique ont identifié le manque de compétences en IA comme leur principal obstacle au déploiement de l'IA. Cela semble indiquer que les entreprises ne sont tout simplement pas prêtes pour l'IA et qu'elles doivent commencer à chercher à combler ce manque de compétences avant ils commencent à investir dans la technologie de l'IA.

Cela ne signifie pas pour autant qu’il faille procéder à des recrutements massifs. Des programmes de formation peuvent être mis en place pour améliorer les compétences des employés actuels et leur permettre d’utiliser efficacement l’IA. Pour développer ce type de culture de l’IA au sein de l’entreprise, il faut créer un environnement qui encourage l’apprentissage continu : des ateliers, des cours en ligne et des projets pratiques peuvent contribuer à démystifier l’IA et à la rendre plus accessible aux employés à tous les niveaux, jetant ainsi les bases d’un déploiement plus rapide et d’avantages plus tangibles.

Et ensuite?

L’adoption réussie de l’IA ne se limite pas à un simple investissement dans la technologie. Elle nécessite une approche stratégique bien rythmée, qui garantit l’adhésion des employés et le soutien de la direction. Elle exige également que les entreprises soient conscientes des limites de la technologie. Si l’intérêt pour l’IA est en plein essor et que son adoption est à un niveau record, il y a de fortes chances que la bulle de l’IA éclate avant qu’elle ne se corrige et ne devienne l’outil stable et fiable dont les entreprises ont besoin. N’oubliez pas que nous sommes désormais au sommet des attentes démesurées et que le creux de la désillusion doit encore être surmonté. Les entreprises désireuses d’investir dans l’IA peuvent se préparer à la tempête qui s’annonce en préparant leurs employés, en établissant des politiques d’utilisation de l’IA et en s’assurant que leurs données sont propres, bien organisées, correctement classées et intégrées dans l’ensemble de leur entreprise.