Navigation du déploiement de l’IA : éviter les pièges et assurer le succès

Le chemin de l’IA n’est pas un sprint – c’est un marathon, et les entreprises doivent adapter leur rythme en conséquence. Ceux qui courent avant d’avoir appris à marcher trébucheront, rejoignant le cimetière des entreprises qui ont essayé de se déplacer trop rapidement pour atteindre une sorte de ligne d’arrivée de l’IA. La vérité 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 McKinsey, 2023 a été l’année de l’IA, avec environ 79% des employés déclarant avoir eu un certain niveau d’exposition à l’IA. Cependant, les technologies de rupture ne suivent pas des chemins de développement linéaires ; ils montent et descendent, augmentent et diminuent, jusqu’à ce qu’ils fassent partie du tissu de l’entreprise. La plupart des entreprises comprennent que l’IA est un marathon et non un sprint, et c’est cela qui vaut la peine d’être pris en compte.

Prenons par exemple le Hype Cycle de Gartner. Chaque nouvelle technologie qui émerge passe par les mêmes séries de stades sur le cycle de l’hype, avec très peu d’exceptions. Ces stades sont les suivants : Innovation Trigger ; Peak of Inflated Expectations ; Trough of Disillusionment ; Slope of Enlightenment, et Plateau of Productivity. En 2023, Gartner a placé l’IA générative fermement dans le deuxième stade : le Peak of Inflated Expectations. C’est lorsque les niveaux d’hype entourant la technologie sont à leur maximum, et tandis que certaines entreprises sont capables de capitaliser dessus tôt et de s’envoler, la grande majorité lutte à travers le Trough of Disillusionment et ne parvient peut-être même pas à atteindre le Plateau of Productivity.

Tout cela signifie que les entreprises doivent marcher prudemment lorsqu’il s’agit du déploiement de l’IA. Alors que l’attrait initial de la technologie et de ses capacités peut être tentant, il est encore très en train de trouver ses pieds et ses limites sont encore en cours de test. Cela ne signifie pas que les entreprises devraient éviter l’IA, mais elles devraient reconnaître l’importance de définir 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 c’est juste le début.

En commençant petit et en définissant des jalons réalisables, les entreprises peuvent exploiter l’IA de manière mesurée et durable, en s’assurant qu’elles avancent avec la technologie au lieu de la devancer. Voici certains des pièges les plus courants que nous voyons en 2024 :

Piège 1 : Leadership de l’IA

C’est un fait : sans adhésion de la part du sommet, les initiatives d’IA échoueront. Alors que les employés peuvent découvrir des outils d’IA générative pour eux-mêmes et les intégrer dans leurs routines quotidiennes, cela expose les entreprises à des problèmes liés à la confidentialité des données, à la sécurité et à la conformité. Le déploiement de l’IA, dans toute capacité, doit provenir du sommet, et un manque d’intérêt pour l’IA de la part du sommet peut être tout aussi dangereux que de s’engager trop fort.

Prenons par exemple le secteur de l’assurance maladie aux États-Unis. Dans une enquête récente menée par ActiveOps, il a été révélé que 70% des dirigeants d’exploitation estiment que les dirigeants de l’exécutif ne sont pas intéressés par l’investissement dans l’IA, créant une barrière importante à l’innovation. Alors qu’ils peuvent voir les avantages, avec près de 8 sur 10 qui estiment que l’IA pourrait aider à améliorer considérablement les performances opérationnelles, le manque de soutien de la part du sommet s’avère être une barrière frustrante au progrès.

Lorsque l’IA est utilisée, l’adhésion organisationnelle 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 de progrès transparents et des discussions sur les défis et les opportunités aideront à maintenir la direction engagée et informée. Lorsque les dirigeants sont bien versés dans le parcours de l’IA et ses jalons, ils sont plus susceptibles de fournir le soutien continu nécessaire pour naviguer à travers les complexités et les problèmes imprévus.

Piège 2 : Qualité et intégrité des données

Utiliser des données de mauvaise qualité avec l’IA est comme mettre du diesel dans une voiture à essence. Vous obtiendrez de mauvaises performances, des pièces cassées et une facture coûteuse pour les réparer. Les systèmes d’IA reposent sur d’énormes quantités de données pour apprendre, s’adapter et faire des prédictions précises. Si les données alimentées dans ces systèmes sont défectueuses, incomplètes, mal classées ou biaisées, les résultats seront inévitablement peu fiables. Cela ne porte pas seulement atteinte à l’efficacité des solutions d’IA, mais peut également entraîner des retards importants et une méfiance à l’égard des capacités de l’IA.

Nos recherches révèlent que 90% des dirigeants d’exploitation estiment que trop d’efforts sont nécessaires pour extraire des informations de leurs données opérationnelles – trop d’entre elles sont cloisonnées et fragmentées sur plusieurs systèmes, et remplies d’incohérences. C’est un autre piège que les entreprises rencontrent lorsqu’elles envisagent l’IA – leurs données ne sont simplement pas prêtes.

Pour remédier à cela et améliorer leur hygiène des données, les entreprises doivent investir dans des cadres de gouvernance des données robustes. Cela inclut l’établissement de normes de données claires, la garantie que les données sont régulièrement nettoyées et validées, et la mise en œuvre de systèmes de surveillance 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 le chemin de l’IA.

Piège 3 : Littératie de l’IA

L’IA est un outil, et les outils ne sont efficaces que lorsqu’ils sont utilisés par les bonnes mains. Le succès des initiatives d’IA repose non seulement sur la technologie, mais également sur les personnes qui l’utilisent, et ces personnes sont en nombre insuffisant. Selon Salesforce, près des deux tiers (60%) des professionnels de l’informatique ont identifié un manque de compétences en IA comme leur principal obstacle au déploiement de l’IA. Cela ressemble à des entreprises qui ne sont simplement pas prêtes pour l’IA, et qui ont besoin de commencer à combler ce fossé de compétences avant d’investir dans la technologie d’IA.

Cela ne signifie pas nécessairement qu’il faille lancer une campagne de recrutement. Des programmes de formation peuvent être mis en place pour perfectionner la main-d’œuvre actuelle, en s’assurant qu’elle a les capacités pour utiliser efficacement l’IA. La construction de ce type de littératie de l’IA au sein de l’organisation implique la création d’un environnement dans lequel l’apprentissage continu est encouragé – des ateliers, des cours en ligne et des projets pratiques peuvent aider à démystifier l’IA et à la rendre plus accessible aux employés à tous les niveaux, jetant les bases d’un déploiement plus rapide et de bénéfices plus tangibles.

Que faire ensuite ?

L’adoption réussie de l’IA nécessite plus que juste un investissement dans la technologie ; elle nécessite une approche stratégique bien rythmée qui obtient l’adhésion des employés et le soutien de la direction. Elle nécessite également que les entreprises soient conscientes et sensibles au fait que la technologie a des limites – alors que l’intérêt pour l’IA est en plein essor et que l’adoption est à un niveau sans précédent, il y a de fortes chances que la bulle de l’IA éclate avant de se corriger et de devenir l’outil fiable et stable dont les entreprises ont besoin. Rappelez-vous, nous sommes maintenant à la Peak of Inflated Expectations, et le Trough of Disillusionment doit encore être affronté. Les entreprises qui souhaitent investir dans l’IA peuvent se préparer à la tempête à venir en préparant leurs employés, en établissant des politiques d’utilisation de l’IA et en s’assurant que leurs données sont propres, bien organisées et correctement classées et intégrées dans leur entreprise.