L’IA s’impose de plus en plus dans les entreprises

 L’IA va sauver le monde. Ou l’IA va prendre le contrôle de l’humanité. Entre ces deux extrêmes dont nous abreuvent les médias en tous genres, il est une réalité. La présence de l’intelligence artificielle dans les entreprises ne cesse de croître. 

L’engouement pour ces outils se justifie au-delà du phénomène de mode. Ils offrent un réel retour sur investissement. Un facteur d’économie de un sur dix n’est pas rare.

Il est donc naturel que les chefs d’entreprise se posent la question de l’opportunité d’adoption d’outils d’IA. Ils se heurtent cependant à un manque de connaissance des outils disponibles et de leur utilisation. Au mieux ils les ignorent. Au pire ils en ont une idée fausse. Prendre dans ces conditions l’initiative de démarrer un projet en IA s’apparente à un grand saut dans le vide, sans parachute. Ils font face à deux défis : (1) décider de l’utilisation d’un outil dont ils ignorent parfois même l’existence, et (2) gérer le projet pour en optimiser les chances de réussite, avec souvent une méconnaissance des risques réels.

UN CADRE DE RÉFLEXION

Fort de mes années d’expériences a soutenir les entreprises dans leur effort d’adoption des nouvelles technologies, j’ai mis au point un cadre de réflexion. Il consiste en une série d’étapes qui visent à produire un plan d’adoption de l’IA dans le temps.

La première étape, simple, consiste en une segmentation de l’entreprise par départements de responsabilités, souvent de manière identique a ce qui existe déjà : opérations, marketing, ressources humaine, légal, finances, etc.

La deuxième étape consiste à identifier, pour chaque département, toutes les décisions qui demandent à être prise de manière régulière et qui présentent un défi dû à l’incertitude de l’évolution du contexte, dû à l’incertitude du futur. L’objectif de ces décisions doit toujours un gain pour l’entreprise ; un gain en qualité, en temps ou en coût. L’objectif d’un projet en IA est donc de prendre une meilleure décision éduquée afin de faire mieux, plus vite et moins cher.

Une fois ce travail fait, je préconise d’utiliser un tableau qui, pour chaque décision identifiée, met en perspective l’objectif poursuivi, le savoir nécessaire a une meilleure décision, le modèle prédictif nécessaire à l’acquisition de ce savoir, et les résultats attendus.

Décision

Savoir nécessaire

Solution IA

Résultats attendus

Quelle est la décision à prendre ?

Où réside l’incertitude ?

Quel savoir aiderait à prendre une meilleure décision ?

Compte tenu de la prédiction attendue, quel type de modèle devrons nous utiliser ?

Quel est le résultat escompté ?

L’ensemble de ces tableaux, chacun identifiant une opportunité d’utilisation de l’IA, peut être résumé au sein d’un « quadrant magique », en fonction de la complexité et du retour attendu.

Ce quadrant va permettre de prioriser les projets en commençant par des projets simples, mais avec un résultat visible.

« L’objectif d’un projet en IA est donc de prendre une meilleure décision éduquée afin de faire mieux, plus vite et moins cher. » – Roger Vandomme

N’oubliez pas d’inclure dans votre planification une dimension « gestion du changement », qui sera favorisée par de petites victoires initiales et des preuves de concept.

L’objectif de cet exercice est d’obtenir une feuille de route indiquant clairement les projets et les étapes, leur échelonnement dans le temps, et les investissements nécessaires.

 

Roger Vandomme

Ce texte fait partie d’une série d’articles écrits par Roger Vandomme, associé principal et directeur en analyse des données au Groupe NEOS, visant à démystifier l’IA aux différents secteurs économiques en appliquant des modèles mathématiques, l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle. 

 

 

 

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