Transformer les expériences d’IA en intelligence d’entreprise et valeur

L’IA d’entreprise n’est pas limitée par les modèles. Les entreprises peuvent lancer des programmes pilotes de test, exécuter des tâches courantes et mettre en œuvre des modèles de preuve de concept beaucoup plus rapidement qu’auparavant, mais elles échouent souvent à aller au-delà de victoires « AI » isolées.

Mais le problème n’est pas le modèle ; c’est l’environnement dans lequel ils opèrent. De nombreux défis de mise à l’échelle subsistent, notamment des données disparates et une propriété floue, en grande partie parce que ces systèmes ont été conçus avant que l’IA ne devienne une option métier centrale.

Une étude récente de Wipro and HFS Research a conclu que, bien que 90 % des dirigeants d’entreprise s’attendent à ce que les équipes humaines et l’IA deviennent une réalité d’ici trois ans, seuls 18 % repenser leurs processus pour soutenir cet avenir. De même, 87 % déclarent investir dans l’IA plus rapidement qu’ils ne peuvent démontrer la valeur obtenue. Les entreprises ne peuvent pas s’attendre à ce que l’IA transforme leur activité si elles n’ont pas donné la priorité à la mise à jour de leurs données, de leur gouvernance et de leurs processus de flux de travail.

La capacité d’IA devient rapidement omniprésente. Les avantages concurrentiels proviendront de la façon dont les organisations relient données, contexte, intelligence, gouvernance et exécution.

Pilots Tend to Stall

Même lorsqu’il existe des données précieuses à exploiter, les programmes pilotes peuvent encore échouer. Par exemple, si une petite équipe sait d’où proviennent les données d’une feuille de calcul, elle se sent généralement à l’aise pour les utiliser. Cependant, il est difficile de reproduire ce même niveau de compréhension des données à l’échelle de toute l’organisation. Avec l’IA agentique, il est facile de récupérer des informations provenant de plusieurs systèmes ou de mettre en place des flux de travail qui aboutissent à des recommandations pour les clients. Bien que l’agent IA puisse agir rapidement, il est souvent incertain que les données soient fiables. 

Lorsque les entreprises tentent de passer d’un cas d’utilisation d’IA à plusieurs, le scepticisme augmente et des problèmes peuvent survenir. Si les informations client proviennent de différents systèmes, il peut être impossible de savoir comment les informations d’origine ont été collectées et organisées. De même, des politiques de gouvernance peuvent exister, mais il n’est pas clair si ces règles ont été appliquées aux jeux de données que les agents ont récupérés.

Ainsi, bien que la mise à l’échelle de l’IA soit attrayante, les incohérences créent des pièges. Pour réellement garantir de la valeur avec l’IA agentique, les entreprises doivent mettre en place des conceptions de données et de flux de travail dès le départ, et non après. 

Build a Trusted AI Foundation

Construire une base solide prête pour l’IA signifie que les personnes et les systèmes d’IA peuvent découvrir, accéder et utiliser des données fiables grâce à un système de gouvernance adéquat. 

Concentrez‑vous sur trois capacités essentielles 

1. Il est essentiel d’adopter une approche unifiée des données et de l’IA. Les applications d’IA agentique doivent puiser leurs données dans une base solide, et non dans des systèmes disparates et déconnectés. Cela réduit considérablement la confusion due aux sources de données qui se chevauchent et facilite l’application de règles systématiques d’accès, de qualité et de conformité.
2. Intégrer la gouvernance dans le système dès le départ est crucial pour gérer l’utilisation des données. Par exemple, un agent qui recommande une action doit s’appuyer sur des informations approuvées, fonctionner dans un ensemble de permissions défini et fournir un enregistrement traçable de la façon dont il est parvenu aux résultats qu’il a livrés.
3. Utiliser l’IA autour de flux de travail et de processus réels. L’IA doit être intégrée aux flux où les employés rencontrent déjà des frictions, comme la réponse aux demandes des clients ou le dépannage des problèmes informatiques. 

Ne considérez pas l’IA comme un outil autonome. Au contraire, concentrez‑vous sur la connexion des agents, de la supervision humaine et de la prise de décision au sein d’un processus de bout en bout gouverné. La supervision humaine est essentielle, mais il s’agit davantage de disposer d’un contrôle précis pour les processus complexes. 

Putting AI Into Practice

Construire une base de données que l’IA peut exploiter est essentiel. Un exemple provient d’une opération d’approvisionnement‑à‑paiement dans une entreprise de santé grand public. Une grande organisation peut traiter d’énormes volumes de factures tout en gérant des processus d’approbation complexes. La révision manuelle de ces factures ralentissait les cycles de paiement et limitait la visibilité sur les points de défaillance. L’application de IA agentique au traitement des factures a permis une opération 70 % sans contact et un gain d’efficacité de 45 %. Le système alimenté par l’IA traite environ un million de factures par an, représentant environ 6 milliards de dollars de valeur, tout en orientant les problèmes les plus complexes vers les personnes pour révision.

L’objectif est de créer un processus gouverné dans lequel le système peut récupérer les bonnes informations, appliquer des règles approuvées, apprendre des schémas récurrents et n’escalader que lorsque cela est nécessaire. Une base de données robuste fournit aux systèmes d’IA le contexte nécessaire pour soutenir la planification, l’analyse et le reporting, avec la certitude qu’un système de gouvernance est en place.

Steps to Move Forward

Pour préparer l’entreprise à un succès à long terme, abordez l’expansion et la mise à l’échelle de l’IA avec la même diligence que celle appliquée à un programme de transformation à l’échelle de l’entreprise.

1. Données et IA : Avant de commencer, comprenez la source originale de l’information et demandez : les données étaient‑elles incomplètes ? les définitions métier étaient‑elles incohérentes ? les restrictions d’accès ont‑elles empêché le système de voir le contexte nécessaire ? les employés manquaient‑ils d’un flux de travail pour utiliser ou remettre en question les résultats de l’IA ?
2. Créer une base : Il est essentiel de construire une base de données solide qui priorise les domaines de données les plus importants pour les cas d’utilisation initiaux. Définissez la propriété et appliquez les accès avec des contrôles de qualité alignés dès le départ. L’objectif est d’obtenir des données de haute qualité, gouvernées, qui instaurent la confiance et favorisent de meilleures décisions. 
3. Identifier quelques flux de travail importants où les problèmes métier sont parfaitement clairs ; les données sont disponibles et il est facile de mesurer le succès. Créez des agents centrés sur ces flux, y compris ceux qui impliquent une intervention humaine, afin d’assurer la qualité. 

What Lies Ahead

Le prochain avantage concurrentiel ne viendra pas de l’accès à l’IA. Il résultera de la capacité à transformer les données à l’échelle de l’entreprise en intelligence d’entreprise et en résultats commerciaux mesurables à grande échelle. L’IA d’entreprise sera déterminée par la qualité de la création des modèles et des agents qui en découlent pour fonctionner de manière responsable et productive. Vivre dans un monde de données fragmentées, mal sourcées et non gérées limitera les résultats commerciaux positifs. Les entreprises qui relient les données, la gouvernance et la refonte des flux de travail peuvent transformer les expériences en valeur à long terme. La voie vers l’IA agentique commence par les bases opérationnelles et de données qui permettent une action intelligente.