L’économie de l’IA : tirer parti d’un arbitrage à haute vitesse

Rakesh Aerath Président, Centres d’excellence mondiaux de prestation de services, Asie-Pacifique

Dave Henderson Chef de la direction technologique

Stimuler un avantage concurrentiel basé sur la vitesse à l’ère de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) transforme l’économie de l’effort.
 

C’est une transformation de l’ordre économique, qui change la manière dont toutes les organisations génèrent de la valeur.

Depuis des décennies, la valeur d’une entreprise était mesurée par son efficacité. Son avantage, qu’il soit concurrentiel ou sociétal, provenait de son économie d’échelle, de l’efficacité de sa main-d’œuvre et de l’optimisation de ses processus de plus en plus complexes. Les organisations augmentaient leur productivité, optimisaient leurs budgets et amélioraient leurs profits principalement en réduisant le coût par transaction, par charge de travail ou par service rendu.

L’intelligence artificielle change cette équation. Le nouvel avantage économique est généré grâce à l’agilité et la vitesse.

Définir l’arbitrage à haute vitesse

Dans une économie définie par une rapidité d’exécution, une rapidité stratégique permet aux entreprises et aux gouvernements de générer bien plus de valeur que des gains d’efficacité progressifs. Il ne s’agit pas simplement de remplacer des humains par des agents. Il faut combiner le jugement humain à des agents intelligents pour accélérer les cycles de prises de décision et resserrer les délais d’innovation.

Fondamentalement, cette accélération dépend de l’accès aux connaissances d’entreprise. Dans la plupart des organisations, les perspectives essentielles sont intégrées aux données, aux bases de code, à la documentation et aux processus d’affaires. L’IA permet de puiser dans ces connaissances à grande échelle, ce qui transforme des renseignements auparavant fragmentés en une fondation exploitable pour une prise de décision et une exécution plus rapides.

Dans les environnements complexes d’entreprise, la rapidité d’exécution exigera d’évoluer plus vite, en toute sécurité, dans un environnement déjà riche en systèmes, en données et en dépendances.

En pratique, l’arbitrage à haute vitesse signifie :

• lancer des services numériques en quelques semaines, plutôt que plusieurs mois;
• moderniser des applications sans perturbations pluriannuelles;
• compresser les cycles de développement des produits;
• transformer les données en décisions en temps quasi réel;
• mettre rapidement à l’échelle les projets pilotes dans toute l’entreprise.

Dans l’ensemble des secteurs d’activité, cette transition est déjà visible. Par exemple, grâce à notre partenariat :

• les institutions financières réalisent des simulations de scénario de migration de leurs systèmes centraux, ce qui leur permet de réduire les risques et d’accélérer le déploiement de fonctionnalités numériques pour qu’il se concrétise en semaines, plutôt qu’en trimestres;
• les entreprises manufacturières combinent les jumeaux numériques et l’analyse prédictive pour optimiser en temps réel leur production, ce qui permet d’accélérer les cycles de prise de décision;
• les gouvernements tirent avantage de l’IA pour la gestion de cas et l’automatisation des processus de travail afin de réduire l’accumulation des demandes en attente et accélérer les services aux citoyens.

Dans ces cas et d’autres de différents secteurs, le levier le plus important de l’IA n’est pas seulement sa capacité d’automatisation, mais celui de stimuler le processus de découverte afin d’aider les organisations à cartographier leurs applications et leurs systèmes existants, à comprendre les dépendances cachées et à déterminer l’approche la plus efficace pour mettre en œuvre des programmes complexes de modernisation. C’est pourquoi les organisations continueront de se tourner vers des partenaires reconnus de services de TI d’entreprise pour maîtriser la complexité et mettre à profit la technologie afin de stimuler l’économie de coûts et la croissance.

D’une prestation de services basée sur l’effort à une valeur fondée sur les résultats

Depuis des années, les organisations ont réalisé des améliorations considérables de leur productivité en ce qui concerne la prestation de services de TI. Toutefois, se concentrer uniquement sur la réduction de l’effort limite le potentiel de l’IA. L’avantage économique principal réside dans la valeur fondée sur les résultats.

Les dirigeants misent sur l’efficacité, particulièrement pour libérer des fonds en vue de les réinvestir dans des initiatives de modernisation depuis longtemps planifiées. Cependant, l’efficacité n’est plus le seul objectif à atteindre de nos jours. Les organisations cherchent à produire des résultats plus rapidement en ce qui concerne la prestation de services aux clients ou aux citoyens, la génération de revenus, les cycles d’innovation, l’atténuation des risques ainsi que l’intégration et l’harmonisation des écosystèmes.

Une prestation de services axée sur les résultats est donc essentielle à l’ère de l’IA. Bien que l’IA réduise les efforts liés aux tâches, elle n’élimine pas la complexité d’une transformation, qui a évolué au cours des décennies. L’IA peut produire des résultats, mais la valeur est générée lorsque ces résultats sont exploités dans un cadre d’affaires au sein des systèmes d’entreprise, qui sont alignés sur la stratégie d’entreprise, gouvernés de manière responsable et mis à l’échelle de l’organisation.

À juste titre, les clients vont davantage privilégier les résultats mesurables. En tenant compte de cela, les modèles de prestations de services et de tarification devront évoluer vers des approches alignées sur les résultats, des services fondés sur des plateformes et des environnements d’IA gérés. Ces approches permettent aux partenaires technologiques d’industrialiser l’expertise afin de mettre en place des architectures, des accélérateurs et des modèles opérationnels éprouvés chez plusieurs clients. Il en résulte une valeur accrue par personne et par mandat, une intégration plus étroite aux activités du client ainsi que des modèles de prestation conçus pour une résilience à long terme.

La vitesse crée l’avantage, l’efficacité le maintient

Bien que la rapidité d’exécution demeure un puissant moteur d’avantage concurrentiel, l’efficacité reste tout aussi importante dans l’équation de l’économie de l’IA. L’intelligence artificielle permet aux organisations de simplifier leurs modèles de prestation, de réduire les efforts manuels pour les tâches répétitives et de redéployer l’expertise humaine dans les activités à plus grande valeur ajoutée. Ces capacités redéfinissent la manière de travailler, la structure des modèles de prestation et les coûts d’exploitation à grande échelle.

Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, les investisseurs s’attendent de plus en plus à ce que les organisations traduisent leur adoption de l’IA en gains importants en matière d’efficacité, de productivité, de marge et de levier d’exploitation dans l’ensemble de l’entreprise. Tant la vitesse que l’efficacité sont essentielles à la création de valeur pour les actionnaires.

Pour les partenaires technologiques et de conseil, cette transition renforce l’importance d’une expertise en services de conseil. Les entreprises s’appuient de plus en plus sur des partenaires de confiance pour stimuler tant leur vitesse que leur pertinence en concevant de nouveaux modèles d’exploitation, en intégrant l’IA dans des environnements complexes et en guidant la transformation de la main-d’œuvre. L’IA peut, et pourra, continuer d’accélérer cette transition, mais son utilisation générique ne permettra pas de créer la valeur recherchée par les grandes entreprises.

Le rôle humain dans un monde agentif

Tirer pleinement profit de la rapidité et de l’efficacité nécessite un investissement ciblé dans le développement de la main-d’œuvre. À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, plusieurs rôles évolueront considérablement, ce qui nécessitera de nouvelles compétences en supervision de l’IA, en gouvernance des données et en orchestration d’entreprise. Les organisations qui investiront tôt dans la requalification des compétences et dans des parcours clairs de transition de carrière seront mieux positionnées pour exploiter la pleine valeur de l’IA.

L’IA est maintenant capable de générer du code, de la documentation, des modèles de conception et des flux de travaux coordonnés. Dans plusieurs environnements, les développeurs supervisent et peaufinent de plus en plus les résultats générés par l’IA, plutôt que d’écrire tout manuellement. Cette transition n’élimine pas le besoin d’une expertise humaine; elle l’amplifie.

Dans un monde agentif, les organisations ont besoin de solutions de confiance gérées par des humains. Trois rôles humains deviennent encore plus essentiels.

• Définir le bon problème et la bonne occasion d’affaires – Les humains définissent les objectifs, les profils de risques acceptables et les ambitions à long terme.
• Préciser le contexte sectoriel et commercial propre au « casse-tête numérique » de chaque organisation – L’IA d’entreprise dépend des cadres de gestion réglementaires, des réalités opérationnelles et des contraintes uniques à chaque secteur.
• Gouverner et orchestrer la complexité – Les systèmes agentifs nécessitent une supervision lorsque plusieurs agents interagissent au sein des divers processus de travail et des couches décisionnelles.

Les experts humains agissent de plus en plus à titre d’interprètes et maîtres d’œuvre de l’environnement complexe d’une entreprise, devant concevoir des stratégies, établir des mesures de protection, valider les résultats et appliquer les exigences de conformité. La demande évolue, passant de l’exécution de tâches vers l’architecture, la supervision de l’IA, l’intégration et l’orchestration de l’entreprise.

La proximité humaine, soit la collaboration étroite avec les clients, demeure un élément différenciateur. L’IA accélère l’exécution alors que les humains offrent orientation, imputabilité et confiance.

La redéfinition de la propriété intellectuelle : une modernisation intelligente, pas seulement progressive

Plusieurs organisations travaillent avec des systèmes essentiels vieillissants mais indispensables. Au sein d’environnements réglementés comme les gouvernements, les banques, les assureurs, les services publics et les entreprises manufacturières, les organisations ne peuvent pas simplement remplacer leurs plateformes centrales du jour au lendemain. Plusieurs systèmes existants sont également des répertoires de connaissances fondamentales d’entreprise, accumulées au cours de dizaines d’années.

L’IA n’éliminera pas les systèmes centraux des grandes organisations, mais en transformera les modèles économiques. L’IA permet également aux organisations de retrouver et d’échanger leur savoir intégré, ce qui accélère la modernisation tout en préservant une perspective institutionnelle.

Afin de demeurer concurrentielle, la propriété intellectuelle d’une entreprise doit devenir intelligente, agentive, connectée aux données et en constante évolution. Les mises à jour progressives ne sont plus suffisantes.

Initialement, l’IA pourrait donner une nouvelle visibilité de l’ensemble de l’entreprise afin d’aider les organisations à comprendre, à analyser et à cartographier de nouvelles avenues pour favoriser la modernisation. Les organisations tournées vers l’avenir utiliseront alors l’IA pour simuler ces avenues, éliminer les risques liés aux décisions et accélérer la refonte des plateformes.

Par exemple, grâce à nos partenariats, les institutions financières intègrent l’IA à leurs mesures de détection de la fraude et d’octroi de prêts pour réduire les cycles décisionnels. Les gouvernements modernisent leurs systèmes d’admissibilité grâce à une gestion des règles assistée par l’IA pour améliorer les délais et la transparence des réponses. Les entreprises manufacturières intègrent l’IA à leurs plateformes de chaîne d’approvisionnement afin d’anticiper les perturbations et d’optimiser en continu leurs stratégies d’approvisionnement.

Pour les fournisseurs de technologies, l’intégration de l’IA aux efforts de modernisation ouvre la voie au développement de cadres de gestion réutilisables, d’accélérateurs sectoriels et de plateformes gérées qui génèrent une valeur cumulative d’un mandat à l’autre.

Les données : moteur d’une rapidité d’entreprise fondée sur l’IA

La valeur de l’IA dépend ultimement des données. Dans plusieurs organisations, les données représentent une vaste réserve sous-utilisée de connaissances, répandue entre différents systèmes et documents ainsi que différentes applications. C’est la capacité de l’IA d’accéder à ces renseignements, de les interpréter et de les relier à grande échelle qui permet d’atteindre une véritable rapidité d’entreprise. Sans ces données de haute qualité, interopérables et bien gérées, les initiatives d’IA stagnent et le risque augmente.

L’IA à l’échelle de l’entreprise nécessite les actifs de données suivants :

• une architecture de données sécurisée et moderne;
• des cadres de gouvernance et de responsabilisation clairs;
• une intégration dans les structures et les écosystèmes internes;
• des normes d’interopérabilité; et
• une gestion continue de la qualité des données.

Au sein des grandes organisations, ces capacités permettent aux technologues d’utiliser l’IA afin de relier des environnements technologiques et des écosystèmes complexes. Elles accélèrent l’exécution et aident les organisations à passer de l’expérimentation à une création de valeur sécurisée à l’échelle de l’entreprise.

Transformer l’économie de l’IA en valeur mesurable

Assurer un avantage concurrentiel dans cette nouvelle économie centrée sur l’IA requiert une participation de l’ensemble de l’organisation soutenue par une stratégie et une orchestration menées par l’humain, et non des initiatives isolées.

Six priorités peuvent aider les dirigeants à convertir le potentiel de l’IA en valeur mesurable :

• Passer à une prestation de services axée sur les résultats : mesurer le succès selon les résultats concrets, et non selon les heures économisées.
• Repenser avec la rapidité d’exécution en tête : accélèrer la création de valeur dans le développement de produits et la prestation de services
• Industrialiser la gouvernance de l’IA : établir des normes de sécurité et d’architecture, en plus d’assurer une surveillance des écosystèmes agentifs.
• Moderniser intelligemment les systèmes centraux : intègrer l’IA dans les plateformes essentielles à la mission de l’entreprise.
• Élever l’expertise humaine : investir dans les capacités d’architecture, de spécialisation et de supervision de l’IA.
• Exploiter en continu des environnements fondés sur l’IA : surveiller les systèmes propulsés par l’IA et les faire évoluer au fil du temps.

Ensemble, ces actions positionnent les organisations à agir plus rapidement au sein d’écosystèmes numériques complexes.

Garder le cap malgré les tendances et les promesses du moment

L’IA est transformationnelle, mais ce n’est pas une panacée. Le potentiel à lui seul ne génère pas une rapidité d’exécution ni une valeur. Seule une exploitation rigoureuse et contextualisée le permet.

Les organisations de premier plan se distinguent non pas par l’intensité avec laquelle elles promeuvent l’IA, mais par la manière dont elles l’intègrent délibérément en des modèles opérationnels cohérents ancrés dans les données, les cadres de gouvernances, une architecture résiliente et l’expertise humaine.

Dans cette nouvelle économie, une rapidité intelligente générera une valeur cumulative pour les parties prenantes. L’avantage ira aux organisations qui sauront progresser plus rapidement à travers des décennies de complexité organisationnelle pour générer des résultats probants. C’est le cas pour les entreprises et les firmes de conseil et de TI comme CGI.

Chez CGI, nous constatons une augmentation des entreprises à la recherche de partenaires capables de traduire la promesse de rapidité et d’efficacité de l’IA en résultats d’affaires mesurables et sécurisés. En combinant surveillance humaine, gouvernance de confiance et capacités de mise à l’échelle de l’IA, nous aidons nos clients à convertir les gains en rapidité ainsi qu’en efficacité de l’IA en un avantage concurrentiel et sociétal durable.