Où en êtes-vous dans vos rapports avec l’intelligence artificielle ?
Quelles prévisions faites-vous ?
La recherche d’un ROI oblige à dépasser l’effet de mode. L’implantation durable de l’IA dans votre organisation doit observer quatre obligations :
- Un essentiel cadrage préalable des besoins et des limites de l’outil
- Une acculturation des hommes de l’entreprise
- Une exigence absolue sur la qualité, la fiabilité, la traçabilité des données
- Une transparence sur le « mapping » des décisions associant IA et prises de décisions.
Commençons par quelques situations vécues : « J’ai des problèmes de positionnement marketing de ma gamme de produits face à un marché extrêmement touffu. Je vais lancer un projet IA qui va décider à ma place de mon positionnement produits-marché et de l’allocation de ressources qui en résulte. »
« Je suis directeur financier et, avec le contrôleur de gestion, nous devons élaborer un dossier de proposition d’investissements alternatifs (Project Appropriation Request ou PAR). Il y a trois profils d’investissements possibles, le volume de données à prendre en compte est considérable, leur fiabilité n’est pas évidente et, a fortiori, les modèles de décision associés pas très robustes pour faire un choix éclairé. Je décide de confier à l’IA le soin de me fournir des modèles de décision sans entreprendre un travail préalable de sélection et de fiabilisation des bases de données sous-jacentes. »
Si vous vous reconnaissez dans les cas de figure mentionnés ci-dessus, vous risquez d’être très déçu par le résultat obtenu faute d’un travail préalable de structuration des bénéfices (ROI) attendus et des données concernées. Au mieux, vous effectuerez un travail inutile et très consommateur de temps. Au pire, votre travail vous conduira à prendre des décisions contraires à l’intérêt de votre entreprise. Le présent dossier reprend une sélection d’articles fondés sur des expériences vécues, avec des réussites et des échecs mettant en lumière des facteurs clés de succès pour une mise en œuvre constructive de l’IA, qui deviendra un levier puissant d’aide à la prise de décision et au déploiement stratégique.
Nous reprenons ci-dessous quelques idées clés partagées par les divers contributeurs aux différents articles du dossier :
- L’intelligence artificielle doit être conçue comme un projet de transformation de l’entreprise, les changements dans l’organisation, les compétences, les métiers et les schémas d’aide à la décision clairement mis en évidence. Cette phase d’acculturation est indispensable pour un déploiement de l’IA dans l’entreprise à des fins de productivité, d’efficacité dans les prises de décision, de rationalisation du système de données sous-jacentes. À cet égard, l’article de Malgorzata Figaszewska, expliquant comment l’IA a permis d’accélérer l’intégration de systèmes d’information dans un contexte de fusion, est très éclairant.
- Les données doivent être définies comme des leviers de création de valeur ; les liens entre prise de décision, données les supportant et stratégie doivent être spécifiés, constituant de ce fait une piste d’audit régulièrement réévaluée. À cet égard, l’article de deepika.ai explicite bien ce point et rappelle qu’à ce jour, 95 % des organisations n’obtiennent pas de ROI mesurable. D’autre part, l’auteur insiste sur la nécessité de descendre à un niveau très bas, approche « bottom-up », dans la définition de la donnée pour que l’outil joue son rôle de fédérateur des besoins des métiers.
- Une mise en place réussie de l’IA se traduit par une orientation proactive des systèmes de pilotage, comme le soulignent Matthew Seguin et Frédéric Saunier, qui développent dans leurs articles les thèmes du « predictive analytics » et des « réconciliations de données », fondés sur une pratique étendue de la reprévision systématique s’appuyant sur des données fiables et déployées dans les métiers.
- En outre, comme le souligne Éléonore Favero, une gouvernance très stricte des données et des cas d’usage est indispensable à la maîtrise des risques juridiques.
Nous vous souhaitons une bonne lecture de ces articles très riches d’enseignements.
