Un guide pratique pour tirer le meilleur parti de votre investissement dans l’IA

POV : Vous avez entendu beaucoup de bruit à propos de l'IA et vous décidez donc de faire vos propres recherches. Peu importe où vous vous tournez, un expert vous explique les avantages de l'IA et son potentiel de développement commercial, et vous concluez ainsi que oui, il existe une analyse de rentabilisation à réaliser pour une solution d'IA au sein de votre entreprise.

Maintenant quoi?

L’argumentaire en faveur d’une utilisation des solutions d’IA de multiples façons différentes, depuis les outils d’apprentissage automatique qui renforcent le service client jusqu’à de meilleurs moteurs de personnalisation et de recommandation de produits pour les clients, en passant par des outils d’optimisation de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement, est fort. Lorsqu’elle est intégrée avec succès, la technologie d’IA peut générer un retour sur investissement massif, conduisant à de meilleures ventes, à des clients plus satisfaits et à des opérations rationalisées qui permettent d’économiser des milliers de dollars chaque année. Compte tenu de tout cela, il n’est pas surprenant que les investissements dans l’IA soient devrait dépasser 200 milliards de dollars d’ici 2025.

Cependant, dans de nombreux cas, les entreprises investissent dans l’IA sans disposer d’une feuille de route claire pour son déploiement. Investir dans une solution d’IA sans chemin d’intégration ou de mise en œuvre défini, c’est un peu comme acheter une voiture de sport hautes performances sans même savoir conduire un levier de vitesse.

Jetons un coup d'œil à quelques-unes des étapes que les entreprises devraient suivre après avoir investi dans l'IA pour garantir une mise en œuvre réussie, notamment les considérations relatives aux données, la formation, les meilleures pratiques et la manière dont un déploiement réussi peut améliorer l'expérience client dans son ensemble.

Le rôle essentiel des données dans la mise en œuvre de l'IA

En regardant les applications de la génération actuelle d’IA et d’apprentissage automatique, elles semblent avoir résolu un problème très spécifique : les entreprises sont submergées par des entrées de données qu’elles ne peuvent pas transformer manuellement en informations exploitables.

Mais le problème est que l’efficacité d’un moteur d’IA est déterminée par la force et l’utilité des données à partir desquelles il doit s’appuyer. Pour maximiser tout investissement en IA, les organisations doivent optimiser leurs données en termes de qualité, de quantité et de pertinence.

Une base de données solide peut être réalisée en trois phases.

La première phase consiste à développer une stratégie de données basée sur l'application spécifique du système d'IA. Au cours de cette phase, une marque définira quelles données seront collectées, comment elles seront stockées et comment elles seront utilisées pour soutenir les initiatives d'IA.

Identifier les sources de données clés signifie comprendre le rôle qu’une entreprise attend de son investissement en IA. Par exemple, tirer parti de l'IA pour créer un moteur de recommandation et de personnalisation de produits plus robuste et plus efficace nécessite de connecter les données utilisateur à partir d'un CRM et d'obtenir des données produit à partir d'un Système de gestion des informations sur les produits (PIM). Faire le point sur les données dont dispose l’entreprise et identifier les angles morts peut aider à mettre en place des initiatives de collecte de données.

À partir de là, une marque devra définir des règles de gouvernance des données et mettre en œuvre des cadres pour l’assurance qualité des données, le respect de la confidentialité et la sécurité. La marque souhaitera également évaluer l’infrastructure de stockage de données et potentiellement investir dans une solution évolutive : la mise en œuvre d’un moteur d’IA peut nécessiter de gros volumes de données.

Avec une stratégie de données solide en place, la phase suivante est l'intégration et l'initialisation des données. L'intégration des données dans les systèmes d'IA est une étape cruciale qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. L’objectif est de rationaliser les processus d’intégration des données pour permettre aux modèles d’IA d’apprendre efficacement à partir des données.

Mais avant que les données puissent être intégrées, elles doivent être prétraitées pour éliminer les incohérences ou les informations contradictoires et non pertinentes, puis formatées pour garantir la compatibilité avec les algorithmes d’IA. Ce processus peut être ardu, mais avec une planification appropriée et une bonne compréhension des données pertinentes qui seront importées, il devrait être gérable, même pour les équipes de plus petite taille.

De plus, ce processus d'initialisation ne doit être effectué qu'une seule fois. Une fois les données prétraitées, l’étape suivante consiste à automatiser les pipelines de données pour fournir au système d’IA des données pertinentes et correctement formatées de manière à minimiser les interventions manuelles. À partir de là, il suffit de surveiller la qualité du système et de l’équiper de protocoles permettant de suivre les versions des données au fil du temps.

Enfin, l’investissement dans l’IA nécessite un entretien et une optimisation constants du côté des données. En surveillant constamment les performances de l'IA et en sollicitant les commentaires des clients sur leurs interactions avec l'IA, les entreprises doivent toujours être à la recherche d'améliorations dans leur processus de mise en œuvre de l'IA et leur intégration continue. Lorsque les systèmes d’IA représentent un investissement aussi important – avec des avantages majeurs qui en découlent – ​​il est prudent de leur donner les meilleures chances de succès grâce aux meilleures pratiques en matière de données.

La maîtrise de l'IA est nécessaire à la réussite d'un projet à long terme

Si vous occupez un poste de direction, il peut être facile de voir l’IA à travers des lunettes roses. Voir le potentiel commercial peut masquer le fait qu'il peut y avoir une résistance parmi les membres de l'équipe à accepter de nouveaux systèmes et de nouvelles technologies, en particulier ceux que certains travailleurs considèrent comme une menace pour leur emploi. En fait, un Étude de recherche Pew ont montré que plus de 80 % des Américains ressentent des émotions mitigées ou négatives face à l’essor de l’IA.

Une fois qu’une entreprise a décidé d’investir dans une solution d’IA, la première étape consiste à définir clairement le rôle que jouera l’IA et à communiquer de manière transparente ce rôle aux employés. Lorsque les employés comprendront le potentiel et l’utilité de l’IA, cela éliminera les points de friction dans leur formation pour tirer le meilleur parti de la technologie.

L’adoption efficace de l’IA nécessite également une collaboration entre des équipes et des disciplines disparates. Une façon d’encourager cette collaboration consiste à former des équipes dotées de compétences diverses pour aborder les projets d’IA sous plusieurs angles. La création de forums et l'exploitation des canaux de communication existants pour partager des informations, des bonnes pratiques et des histoires de réussite en matière d'IA peuvent susciter un enthousiasme supplémentaire autour de l'initiative.

En fin de compte, cependant, tirer le meilleur parti de votre investissement en IA doit être une décision organisationnelle défendue de haut en bas. La direction exécutive doit être d’accord avec le projet et communiquer cet enthousiasme à l’ensemble de l’équipe.

Tirer le meilleur parti de votre investissement en IA

Malgré ce que disent de nombreux arguments de vente, mettre en œuvre une solution d’IA n’est pas facile. Cela nécessite de la planification, l’adhésion de l’organisation et de la formation. Toutefois, lorsqu’elle est exécutée avec succès, elle peut avoir un impact transformateur sur l’expérience utilisateur, les fonctionnalités organisationnelles et bien plus encore.

D’un point de vue pratique, tirer le meilleur parti de votre investissement en IA se résume à trois éléments clés. Avant tout, définir des objectifs clairs aidera l’organisation à planifier la mise en œuvre et à comprendre à quoi ressemble le succès de l’IA. Ensuite, rappelez-vous que tout ne doit pas nécessairement être terminé dès le premier jour. Adopter une approche itérative de mise en œuvre peut ralentir le processus et garantir que votre équipe et la technologie travaillent en synergie.

Enfin, l’IA n’est pas une panacée, surtout dès le départ. Le véritable succès de l’IA nécessite un suivi et une évaluation, en prenant ce qui fonctionne, en reproduisant ces succès et en les optimisant. L’IA est une stratégie à long terme dont la valeur peut changer la donne pour une entreprise. Une approche intelligente et mesurée peut contribuer à véritablement débloquer cet investissement majeur.