Comment s’assurer que les solutions IA développées seront utilisées ? Comment passer à l’échelle et garantir l’adoption de l’IA au sein de l’entreprise ? Comment préparer les étapes suivantes et permettre la scalabilité ? Nous faisons le point sur ces questions dans cet article.
Voilà plusieurs années que l’intelligence artificielle (IA) s’invite aux réunions d’entreprise. Si les proof of concept et projets pilotes ne manquent pas, le passage à l’échelle s’apparente pour beaucoup à un saut dans le vide. Pourtant, les bénéfices pour ceux qui parviennent à bien déployer l’IA à l’échelle sont réels. Accenture constate un retour sur investissement multiplié par trois dans le cadre d’un passage à l’échelle stratégique.
L’étape délicate du passage à l’échelle
La grande majorité des entreprises accepte dorénavant d’intégrer l’intelligence artificielle à leur mode de fonctionnement. Selon la dernière étude de Capgemini sur le sujet, publiée en juillet 2020, 60% des organisations françaises ont déjà franchi le stade du proof of concept ou projet pilote. Pour trois quarts d'entre elles, les résultats obtenus sont conformes ou dépassent les attentes.
Néanmoins, passer l'étape du proof of concept et mettre à l’échelle de l’entreprise reste encore difficile pour beaucoup. Pour éviter les écueils classiques à ce stade, nous vous recommandons de consulter notre article : « Réaliser un bon Proof of Concept en Big Data ».
La clé pour le passage à l’échelle réside dans la mise en place et la communication d’une stratégie orientée production dès le départ.
Adopter une logique de production dès le proof of concept
Beaucoup de projets pilotes n’atteindront jamais la phase de production. C’est tout à fait normal. Néanmoins, une entreprise doit tenir compte d’un éventuel passage à l’échelle dès la conception.
Les contraintes en termes de ressources, d’infrastructures, de personnel ou de temps doivent être communiquées et connues. Une approche multilatérale en amont impliquant les différents acteurs concernés au sein de l’organisation garantira une efficacité dès le stade du proof of concept.
Passer à l’échelle avec succès : quelques clés
De nombreux cabinets de conseil — dont Capgemini et Accenture — s’efforcent d’identifier les caractéristiques d’un passage à l’échelle réussi. Dans ce cadre, Accenture évoque le concept de « passage à l’échelle stratégique ».
On observe généralement certaines constantes auprès des entreprises qui tirent un bénéfice de l’IA :
- une stratégie claire et ciblée ;
- une bonne compréhension des données et de la valeur qui peut en être extraite ;
- des responsables IA compétents et visionnaires qui intègrent les questions éthiques dans leur démarche ;
- un effort collectif au niveau de l’organisation dans son ensemble.
Nous vous détaillons ces différents éléments dans les paragraphes suivants.
Une stratégie claire et ciblée
Pour passer à l’échelle dans l’IA, connaître les objectifs poursuivis est impératif. Le déploiement de l’intelligence artificielle n’a de sens que si elle a une valeur ajoutée.
Si pour beaucoup d’organisations cette phase de réflexion peut sembler superflue, elle permettra par la suite des gains de temps, d’argent et de ressources considérables.
Posez-vous les questions suivantes :
- Quels moyens suis-je prêt à allouer à l’IA ?
- Quels objectifs voudrais-je atteindre grâce à l’IA ?
- Quels sont mes impératifs et priorités (vitesse, budget, design, etc.) ?
- Quels sont les projets sur lesquels je souhaite me concentrer ?
- Comment vais-je contrôler mon IA une fois mise à l’échelle et mesurer les performances (ou bénéfices) ?
- Quelles étapes du processus de production, de la chaîne logistique ou marketing suis-je prêt à automatiser ?
- Que font mes concurrents et quel avantage compétitif voudrais-je obtenir ?
- Quelles cellules l’IA impacte-t-elle au sein de mon entreprise ?
De plus, une bonne stratégie en matière d’intelligence artificielle impliquera presque toujours une bonne stratégie dans le domaine de la gouvernance des données.
Une bonne compréhension des données
À la base de toute application d’intelligence artificielle, il y a les données. La qualité ainsi que la fiabilité des données se présentent comme des éléments prépondérants afin de permettre une mise à l’échelle optimale. La gouvernance des données prend de l’ampleur au sein des organisations.
Dans ce cadre, la distinction entre données utilisables et données utilisées s'avère fondamentale. Beaucoup pensent qu’une quantité de données importante garantit le bon fonctionnement de l’intelligence artificielle. C’est une idée reçue. En pratique, c’est la pertinence et la qualité des données qui prime. Une IA doit pouvoir extraire de la valeur des données dans un but défini. Cela implique une réflexion sur la nature des données à fournir à l’intelligence artificielle afin de lui permettre d’obtenir des résultats.
Un staff IA compétent et une vision éthique
Au départ d’une entreprise qui gagne, il y a une équipe qui gagne. Les profils compétents en intelligence artificielle sont très courtisés. Selon Capgemini, 70% des organisations déplorent la pénurie de talents dans le domaine. Les personnes chargées de l’IA doivent également avoir les capacités pour développer une vision globale mais surtout se montrer pragmatiques.
Plus surprenant, on constate aussi que la prise en compte des questions éthiques par les responsables IA permet un passage à l’échelle plus efficace. La maîtrise des sujets éthiques vis-à-vis des clients ou des employés susciterait une confiance accrue et une meilleure adoption des applications IA.
Un effort collectif au niveau de l’entreprise
Que l’on parle de big data, de machine learning ou d’intelligence artificielle, un travail d’équipe et une vision collective au niveau de l’entreprise garantiront souvent un passage à l’échelle harmonieux et efficace.
L’ensemble de l’organisation doit être concerné par la transition. L’approche pluridisciplinaire est de mise. Il ne faut pas négliger les différences de perspective générationnelles. Une entreprise voulant réussir son passage à l’échelle doit également allouer des ressources à un effort de formation et de communication.
L'idée est que les employés apprennent à considérer l’intelligence artificielle comme un atout et non comme une menace. De plus, il importe de leur fournir des outils faciles à utiliser et intuitifs afin qu’ils puissent se familiariser avec les applications d’intelligence artificielle et comprendre leur fonctionnement.
Une plateforme de data science : un véritable atout
Certains outils existent pour faciliter le passage à l’échelle. Parmi ceux-ci, la plateforme de data science devient incontournable. Cet outil de modélisation graphique permet à n’importe quelle organisation de déployer ses applications d’IA de façon intuitive.
L’usage d’une plateforme de data science simplifie également les questions liées à la scalabilité des applications après leur passage à l’échelle.
Ryax propose une plateforme de data science open source qui donne à votre organisation l’agilité dont elle a besoin. Grâce à notre framework unifié, vous pouvez passer de la phase de conception à la phase de mise en production de manière plus efficace.
Le passage à l’échelle de l’intelligence artificielle s’en retrouve facilité et l’adoption par les différents employés s'effectue plus naturellement. N’attendez plus pour contacter notre équipe ou télécharger notre fiche produit.
La Ryax Team.