IA : passer à l'échelle pour obtenir des résultats tangibles

Les progrès rapides de l'IA générative ont contribué à l’émergence du syndrome de la peur de rater quelque chose – plus connu sous son acronyme anglais FOMO[1], alimentant ainsi une multitude d'initiatives visant à envisager et expérimenter l'intégration de l'IA dans les processus opérationnels afin d'améliorer le service client, de rationaliser les opérations et de stimuler l'innovation. Il ne fait aucun doute que des progrès ont été réalisés, mais compte tenu de l'élan rapide de l'IA, qui fait la part belle au consommateur, les organisations sont désormais confrontées à un défi majeur : comment passer à l'échelle leurs initiatives en matière d'IA tout en obtenant des résultats tangibles.

Ce changement marque le début d'une nouvelle ère dans laquelle l'accent n'est plus simplement mis sur l'IA, mais sur les opportunités d'ingénierie et d'expansion des initiatives visant à optimiser les processus et à faire évoluer les technologies, tout en gardant une attention particulière sur les résultats business. Être capable de mettre à l'échelle représente la prochaine étape pour retirer une valeur business de l’IA et garantir que ses bénéfices sont exploités par l’organisation dans son ensemble.

Cependant, le passage à l'échelle ne consiste pas seulement à étendre l'utilisation de l'IA. Grâce à des décennies de partenariat avec les gouvernements et les entreprises, nous avons développé un cadre stratégique pour évaluer, hiérarchiser et rendre opérationnels les cas d'utilisation qui s'alignent sur les principaux objectifs des organisations.

Dans la dernière édition de notre étude « La Voix de nos Clients », l'IA figure en tête des priorités d'investissement en matière d'innovation pour les trois prochaines années. Ayant déjà réalisé ces investissements, les dirigeants ne peuvent se permettre de faire du surplace en attendant que la technologie arrive à maturité. Les organisations sont contraintes de se concentrer sur l'évolutivité à long terme de leurs investissements dans l'IA, sous peine de s'exposer à de futurs écueils- diminution des attentes de leurs clients, perte de leur avantage concurrentiel et concurrence féroce pour attirer les meilleurs talents.

Pourtant, les organisations sont souvent bloquées au moment de passer à la phase de mise en œuvre de l'IA. Elles peuvent être soit sur la réserve - elles avancent trop lentement ou s'attaquent à de petits projets sûrs qui n'apportent pas de valeur ajoutée - soit au contraire imprudentes - elles se lancent dans un trop grand nombre d'initiatives ou alors elles se lancent à corps perdu sans avoir pleinement pris en compte les risques. Pour éviter ces scénarii, les organisations doivent comprendre quels sont les éléments clés pour jeter les bases de leur stratégie et de leur technologie en matière d'IA.

Pour réussir à développer l'IA, il ne suffit pas d'appliquer une nouvelle couche de technologie sur une infrastructure obsolète, des données inadéquates ou de l'exploiter avec un manque de transparence sur les données sources utilisées pour former les modèles d'IA. Les organisations doivent également se pencher sur la culture et la gestion du changement. La mise à l'échelle et la création de valeur nécessitent d’être construits sur cinq impératifs :

• Modèle opérationnel adapté aux enjeux du futur : adopter une approche de développement centrée sur le produit avec des équipes interfonctionnelles agiles et évolutives afin de normaliser les processus et d'établir des mesures et des indicateurs clés de performance pour mesurer la qualité et la valeur des résultats. Il est également important de trouver un équilibre entre la normalisation et l'agilité qui stimule l'innovation tout en garantissant des solutions responsables, sûres et fiables. Le modèle d'exploitation doit permettre une affectation efficace des ressources et donner une idée du coût total de possession.
• Modernisation IT : mettre à jour les systèmes existants et accélérer l'adoption du cloud pour soutenir la vitesse d'innovation nécessaire à la mise à l'échelle et la pérennisation des cas d'utilisation de l'IA.
• Stratégie Data et interopérabilité : se concentrer sur l'interopérabilité des plateformes de données entre les sources cloud, SaaS et sur site ; utiliser des solutions d'IA pour améliorer la qualité des données et décloisonner les silos afin de créer des modèles efficaces et un ensemble de données fiables qui garantissent la précision et la performance des modèles d'IA.
• IA agentique et automatisation : réduire les tâches manuelles pour permettre aux équipes d'être plus efficaces et de se concentrer sur les initiatives stratégiques.
• Culture et stratégie en matière de talents : investir dans la formation continue des équipes et favoriser une culture d’entreprise où l’IA est omnisciente pour les mettre au défi. Instaurer une culture de l'innovation qui réduit le risque d'attrition et permet de conserver et d'attirer les meilleurs talents. Cela démontre que l'IA ne remplacera pas les emplois, mais que l'activation de l'IA améliorera l’environnement de travail et exploitera les compétences pour des tâches plus créatives.

Avec une base solide, les entreprises qui peuvent rapidement déployer l'IA dans toutes les strates de l’organisation sont mieux positionnées pour répondre aux changements du marché, optimiser les opérations et innover rapidement. Pour le secteur public, le déploiement de solutions d'IA à grande échelle peut accélérer les temps de réponse aux demandes de services des citoyens et améliorer la collaboration entre les agences.

Les organisations ont besoin de partenariats avec des fournisseurs de technologies de confiance qui s'engagent à développer leurs capacités d'IA afin d'obtenir des résultats fiables. Les partenaires doivent partager la vision stratégique de leurs clients et s'impliquer contractuellement dans la prestation de services et le soutien à long terme. Un partenaire expérimenté, doté d'une expertise sectorielle, peut aider à aligner les personnes, les processus et la technologie afin d'obtenir les retours sur investissement souhaités.

L'avenir de l'IA dans les entreprises réside dans l'alignement des initiatives d'IA responsables sur une gouvernance et des objectifs commerciaux clairs, dans la mise en place d'une infrastructure évolutive et dans le maintien d'une attention constante sur les résultats. Les organisations peuvent transformer l'IA pour la faire passer d'une technologie prometteuse en un puissant moteur de croissance et d'innovation pour optimiser la valeur. Si l'on s'y prend bien, nous pouvons transformer les promesses de l'IA en résultats tangibles et fiables, non seulement dans les laboratoires ou sur les lieux de travail, mais aussi dans les foyers et au sein des communautés, pour un plus grand impact sociétal.