Dans le deuxième volet de cette conversation du balado Parlons transition énergétique, Peter Warren est accompagné encore une fois par Joyce Solomon, cheffe de service en analyse et en science des données pour l’infrastructure de mesure avancée chez Southern Company, et Doug Leal, vice-président, Analyse de données et IA chez CGI.

Ils discutent de ce que Southern Company a appris de sa mise en œuvre de l’intelligence artificielle (IA), de l’amélioration de la qualité des données et de l’établissement des mesures de réussite, en passant par l’équilibrage de l’innovation et de la gouvernance. Ils jettent également un regard sur l’accès aux données conversationnelles, l’IA multimodale et les jumeaux numériques à mesure que les services publics s’appuient sur ces fondations.

Découvrez le premier épisode ici.

Commencer avec des données de confiance et des résultats d’affaires clairs

Pour Joyce, l’une des leçons les plus marquantes a été l’importance d’investir en amont dans la qualité des données. Les services publics dépendent de plus en plus des données pour orienter leurs décisions opérationnelles, ce qui fait de leur exactitude un élément essentiel à la valeur que peut générer l’IA.

En rétrospective, elle voit également la possibilité d’établir les conditions de réussite plus tôt dans le parcours.

« Je passerais plus de temps en amont afin d’établir les mesures de réussite et de m’assurer de la qualité des données. »
— Joyce Solomon, Southern Company

Southern Company met en œuvre l’IA et l’apprentissage machine pour améliorer le processus en soi, notamment en utilisant des données synthétiques pour combler les lacunes des données de compteurs qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle.

Doug attire l’attention sur une autre leçon : bâtir en prévision d’une réutilisation dès la conception. L’objectif est d’investir tôt dans l’infrastructure à mesure que le code, l’automatisation et les cadres de déploiement reproductibles peuvent réduire les délais et faciliter la mise en œuvre de cas d’utilisation de l’IA selon l’accélération de son adoption.

Ce ne sont pas tous les cas d’utilisation de l’IA qui génèrent des résultats aussi rapidement que prévu à l’origine. Certains nécessitent plus de temps quant aux réglages fins, à l’ingénierie de requête et aux itérations avant qu’ils puissent générer les résultats attendus. Ce qui peut être jugé comme un échec dans un premier temps peut refléter, plutôt, des attentes trop optimistes en ce qui concerne la capacité d’un cas d’utilisation de passer de la phase de concept à celle de création de valeur mesurable.

Miser sur la gouvernance pour innover en toute confiance

À mesure que l’adoption de l’IA prend de l’ampleur, équilibrer la rapidité de l’innovation avec la gouvernance et la confiance devient de plus en plus important.

« Pour nous, la rapidité et la gouvernance ne sont pas incompatibles. »
— Doug Leal, CGI

La clé est de séparer l’expérimentation de la prise de décision. Les équipes ont besoin de latitude pour mettre à l’essai des idées rapidement dans des environnements contrôlés, alors que les mesures de contrôle en milieu de production augmentent en fonction des conséquences que peuvent avoir les décisions prises par un système d’IA.

Un outil servant à résumer des documents internes, par exemple, n’engendre pas le même niveau de risque qu’un système d’IA qui influence le service à la clientèle, les opérations sur le terrain ou les mesures de sécurité.

Joyce considère la sensibilisation et la collaboration comme étant tout aussi importantes. Grâce à des données d’infrastructure de mesure avancée, aider les employés à comprendre la raison d’être des mesures de contrôle, et dans quelle mesure celles-ci contribue à une utilisation sécurisée des données, est devenu une facette en part entière de l’adoption et de la gestion du changement.

Faciliter l’accès et l’utilisation des données des services publics

Southern Company modifie également la manière dont ses employés interagissent avec ses données d’infrastructure de mesure avancée.

Dans le cadre d’un vaste effort de modernisation, l’entreprise repense sa solution de production de rapport utilisée par près de 900 employés. La nouvelle plateforme en libre-service intègre les modèles de Databricks Genie ainsi qu’un assistant de gestion des connaissances, ce qui permet aux utilisateurs d’interroger directement des données gouvernées ainsi que d’en apprendre plus sur les concepts de l’infrastructure de mesure avancée et sur les renseignements à leur disposition.

Plutôt que devoir se référer à un nouveau rapport ou tableau de bord pour chaque question, les employés peuvent interagir avec les données par l’entremise de conversations. Les interventions humaines et les rétroactions des utilisateurs offrent un moyen d’ajuster en continu l’agent et d’améliorer ses réponses.

Pour Joyce, cela permet non seulement de faciliter l’accès aux renseignements, mais aussi d’aider les employés à renforcer leurs connaissances tout au long de leur parcours professionnel.

Étendre l’IA au-delà des données traditionnelles des services publics

La prochaine occasion d’affaires est d’étendre le type de données des services publics que l’IA peut traiter.

Doug envisage un potentiel considérable dans l’IA multimodale capable d’exploiter conjointement des données tabulées, des dessins techniques, des données de système d’information géographique (SIG) et d’autres renseignements opérationnels. Cela pourrait offrir aux équipes des services publics de nouvelles méthodes pour interagir avec des renseignements complexes sans que chaque réponse ait besoin d’être répertoriée dans un rapport ou un tableau de bord traditionnel.

Joyce s’intéresse également aux jumeaux numériques qui combinent les données, les analyses et l’IA pour simuler les conditions futures du réseau électrique et soutenir des décisions davantage fondées sur des recommandations concrètes.

Concrétiser ce potentiel dépendra vraisemblablement de données de confiance, d’une technologie réutilisable, d’une gouvernance appropriée et d’une collaboration étroite entre les équipes des fonctions d’affaires et des TI.

Bâtir un écosystème énergétique intelligent fondé sur les talents

Pour Doug, l’une des leçons les plus importantes de ce parcours est que la valeur générée par l’IA peut s’amplifier au fil du temps. Les investissements dans les données de confiance, les schémas réutilisables et la gouvernance permettent le déploiement ponctuel de cas d’utilisation, mais ils peuvent aussi faciliter et accélérer la mise en œuvre du prochain cas d’utilisation.

Joyce estime que cette évolution contribuera, ultimement, à un objectif plus large du secteur de services publics : rassembler les données, l’IA et les gens pour accroître la fiabilité, en plus de favoriser une abordabilité durable pour les clients.

À mesure que les capacités en IA évoluent, ces fondations peuvent soutenir un écosystème énergétique plus intelligent, grâce à des talents qui continuent d’orienter son utilisation, sa gouvernance et son amélioration.

Écoutez d’autres balados de cette série pour en apprendre davantage sur la transition énergétique