Adopter l'IA, c'est miser sur l'humain

Le marché de l'IA est en pleine croissance, avec toujours plus de perspectives de développement majeures. Selon une étude de Sopra Steria Next, le cabinet de conseil en management et transformation digitale du groupe Sopra Steria, sa valeur pourrait passer de 540 milliards à 1 270 milliards de dollars d’ici cinq ans et représentera 10 % des dépenses mondiales de l’IT. Face aux défis du déploiement à grande échelle de l'IA, il est essentiel de moderniser ses équipements mais surtout d’acculturer les équipes.

Piloter efficacement les projets d’IA

L’IA ne doit pas être déployée simplement pour son intérêt technologique, mais parce qu'elle répond à des objectifs précis alignés sur les priorités stratégiques de l’entreprise. Cela nécessite une vision claire de la part des dirigeants, qui doivent identifier les domaines où l’IA peut avoir un impact direct et mesurable : la réduction des coûts, l’optimisation des processus internes, ou encore, la création de nouveaux services.

Une vision qui doit savoir tenir compte de l’ensemble des parties de son organisation sans se limiter à un seul type de solution. Un nombre croissant d’entreprises, dont des industriels, recourt aux IA pour améliorer la gestion des stocks ou encore automatiser le remplissage de documents afin d’accélérer les flux. Investir dans des applications d’IA à différents points de la chaîne de production, logistique et administrative, en jouant sur leur complémentarité, en maximisera les bénéfices.

De l’expérimentation à l’industrialisation

Encore trop d’entreprises échouent à mettre leurs algorithmes en production, en se dispersant sur des Proof of concept (POC) à faible valeur ajoutée plutôt que d’y mettre fin. Une pratique que déplore Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next, pour qui cette "malédiction des POC" hante les entreprises. Pour réussir le passage à l’échelle de l'IA, il est indispensable de se concentrer sur des cas d’usage mûrs, capables de générer rapidement des résultats.

De même, pour déployer l’IA à grande échelle, il est essentiel de moderniser ses systèmes. L’IA a besoin d’infrastructures technologiques adaptées (bases de données, cloud computing) à la collecte et à la gestion de données massives, souvent non structurées, voire parcellaires. Un investissement essentiel aussi pour une intégration fluide des algorithmes au sein des systèmes déjà en place. L’importance de cette continuité opérationnelle s’observe dans les secteurs fortement régulés comme la santé ou la finance. Chez ces derniers, s’impose une rigoureuse traçabilité des processus afin de respecter les normes en vigueur. Pour les applications au sein du domaines de la santé, les algorithmes restent, bien entendu, soumis, à une validation humaine.

La nomination d’ambassadeurs internes, qui ont pour mission de faire le lien entre les équipes techniques et les départements opérationnels, est un moyen de faciliter l’intégration de l’IA dans les processus métier

Embarquer l’humain

Aujourd’hui, seul un algorithme sur sept devient opérationnel. Au travers de leur gouvernance, les entreprises mobilisent leurs efforts là où se trouvent la maturité technologique et les besoins prioritaires. Puisque nous ne sommes pas encore à l’ère des IA autonomes, l’humain reste un élément clef. Un projet d’IA dépend des talents qu’il mobilise. Les experts étant encore rares, les entreprises doivent non seulement recruter, mais aussi embarquer l’ensemble de leurs équipes, identifier et former les futurs talents. La nomination d’ambassadeurs internes, qui ont pour mission de faire le lien entre les équipes techniques et les départements opérationnels, est un moyen de faciliter l’intégration de l’IA dans les processus métier.

Sasha Alliel et Alexandra Bui