Comment élaborer une stratégie d’IA efficace

En donnant aux machines la capacité croissante d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions, l’IA a un impact sur presque tous les secteurs, de l’industrie manufacturière à l’hôtellerie, en passant par la santé et le monde universitaire. Selon une étude récente, 92 % des cadres dirigeants prévoient de numériser leurs processus et d'utiliser l'automatisation basée sur l'intelligence artificielle d'ici 2026.¹ Sans stratégie en matière d'IA, les organisations risquent de passer à côté des avantages que peut offrir l'IA.

Une stratégie d’IA aide les organisations à relever les défis complexes associés à sa mise en œuvre et à fixer ses objectifs. L'IA peut être utilisée pour effectuer des analyses de données plus approfondies, automatiser des tâches répétitives, optimiser les processus ou améliorer l'expérience client grâce à des assistants et agents IA.

Un objectif et un plan bien définis contribuent à garantir que l'adoption de l'IA s'aligne sur les objectifs commerciaux généraux. Cette harmonisation est essentielle pour tirer une valeur significative de l’IA et optimiser son impact. Une stratégie d'IA efficace fournit également une feuille de route pour développer les capacités nécessaires et garantir une application stratégique et responsable de l'IA au sein de l'organisation.

Les entreprises qui s’efforcent de comprendre l’IA dès maintenant et d’en exploiter le potentiel prospéreront à l’avenir. Une stratégie robuste en matière d’IA leur permettra de faire face à la complexité de l’intégration de l’IA, de s’adapter rapidement aux avancées technologiques et d’optimiser leurs processus, leur efficacité opérationnelle et leur croissance globale.

Une stratégie d’intelligence artificielle est un plan d’intégration de l’IA dans une organisation afin qu’elle s’aligne sur les objectifs généraux de l’entreprise et y contribue. Une stratégie efficace doit servir de feuille de route pour ce plan. En fonction des objectifs de l'organisation, une stratégie d'IA peut définir comment l'IA aide à extraire des informations plus approfondis des données, à améliorer l'efficacité, à renforcer la chaîne d'approvisionnement ou l'écosystème, ou à améliorer l'expérience des talents et des clients.

Une stratégie bien conçue devrait également contribuer à orienter l’infrastructure technologique, en veillant à ce que l’entreprise soit équipée du matériel, des logiciels et des autres ressources nécessaires à un déploiement efficace de l’IA. Étant donné que la technologie évolue très rapidement, la stratégie devrait permettre à l’organisation de s’adapter aux nouvelles technologies et aux changements sectoriels. Les considérations éthiques telles que la partialité, la transparence et les préoccupations réglementaires doivent également être abordées pour soutenir un déploiement IA responsable.

Alors que l’intelligence artificielle continue d’avoir un impact sur la quasi-totalité des secteurs d’activité, il est impératif de disposer d’une stratégie cohérente en la matière. Celle-ci peut aider les organisations à exploiter leur plein potentiel, à acquérir un avantage concurrentiel et à connaître un succès durable dans une ère numérique en constante évolution.

La mise en place d'une stratégie en matière d'IA offre de nombreux avantages aux entreprises qui intègrent l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de start-ups ou d'organisations internationales. Grâce à cette stratégie, les organisations peuvent exploiter de manière ciblée les capacités de l’IA et aligner les initiatives en la matière sur les objectifs globaux de l’entreprise. Une stratégie d’IA sert de boussole pour les contributions significatives à la réussite de l’organisation. Cela permet aux parties prenantes de choisir les projets les plus bénéfiques pour les processus importants tels que la productivité et la prise de décision, ainsi que pour les résultats financiers de l’entreprise.

Une stratégie en matière d'IA définit les étapes qui permettent aux projets d'IA de transformer des idées en solutions. Pour atteindre ces objectifs, l'entreprise doit prendre des décisions importantes en matière de données, de talents et de technologies. Une stratégie bien conçue fournit un plan de gestion, d'analyse et d'utilisation des données pour les initiatives en matière d'IA. Elle détermine les profils requis pour développer, acquérir ou conserver les compétences en science des données, en machine learning (ML) et en développement de l'IA. Elle facilite l'acquisition de matériel, de logiciels et de ressources informatiques sur le cloud pour une mise en œuvre efficace de l'IA.

Par essence, une stratégie d’IA efficace est indispensable, tant elle agit comme un soutien aux objectifs commerciaux, facilite la hiérarchisation des priorités, optimise les choix en matière de talents et de technologies et garantit une intégration organisée de l’IA qui favorisera la réussite de l’organisation.

Les étapes suivantes contribuent généralement à l’élaboration d’une stratégie efficace en matière d’intelligence artificielle :

Comprenez les différentes technologies d’IA, notamment l’IA générative et l’IA agentique (et leurs différences), le machine learning (ML), le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Étudiez les cas d'utilisation de l'IA afin de déterminer où et comment ces technologies sont appliquées dans les secteurs pertinents. Dressez la liste des problèmes que l’IA peut résoudre et des avantages qui en découlent. Observez les services qui y ont recours, leurs méthodes et les obstacles éventuels.

Comprenez l’organisation, ses priorités et ses capacités. Examinez la taille et la force du service informatique, qui mettra en œuvre et gérera les systèmes d’IA. Menez des entretiens avec les chefs de service afin d’identifier les problèmes potentiels que l’IA pourrait aider à résoudre.

Identifiez les problèmes que l’organisation doit résoudre. Quels sont les indicateurs à améliorer ? Ne partez pas du principe que l’IA est toujours la solution ; choisissez des objectifs commerciaux qui sont importants pour l’entreprise et que l’IA a l’habitude de résoudre efficacement.

Trouvez des entreprises dans le domaine de l’IA qui ont travaillé dans votre secteur d’activité. Créez une liste d’outils, de fournisseurs et de partenariats potentiels, en évaluant leur expérience, leur réputation ou leurs prix. Hiérarchisez les achats en fonction des diverses étapes et du calendrier du projet d’intégration de l’IA.

Créez une feuille de route qui privilégie les résultats rapides qui apporteront de la valeur à l’entreprise. Sélectionnez les projets en fonction des besoins pratiques identifiés. Identifiez les outils et le soutien nécessaires et organisez-les en fonction des facteurs clés du projet, en particulier :

• Données : établissez une stratégie de données en déterminant si des données ou des jeux de données nouveaux ou existants seront nécessaires pour alimenter efficacement la solution d’IA. Instaurez un cadre de gouvernance des données pour gérer les données de manière efficace.

• Algorithmes : les algorithmes sont des règles ou des instructions qui permettent aux machines d’apprendre, d’analyser les données et de prendre des décisions. Un modèle représente ce qui a été appris par un algorithme de machine learning. Définissez qui déploiera les algorithmes et concevra, développera et validera les modèles, car une expertise est indispensable à la bonne gestion de ces tâches. 

• Infrastructure : déterminez où vos systèmes d’IA seront hébergés et comment ils seront mis à l’échelle. Réfléchissez à un déploiement sur votre propre infrastructure ou sur des plateformes tierces.

• Talents et externalisation : évaluez l’état de préparation et les lacunes en matière de compétences au sein de l’organisation pour appliquer les initiatives en matière d’IA. Vérifiez la présence d’un vivier de talents pour pourvoir les postes de data scientists et de développeurs, ou si les compétences peuvent être développées en interne par le biais de la formation. Évaluez également si certaines tâches, telles que le déploiement et les opérations, devraient être externalisées.

Exposez la stratégie d’IA aux parties prenantes, en veillant à ce qu’elle s’aligne sur les objectifs de l’entreprise. Obtenez leur adhésion à la feuille de route proposée. Communiquez clairement les avantages, les coûts et les résultats escomptés. Assurez le budget nécessaire à la mise en œuvre de la stratégie.

Commencez à perfectionner les compétences des équipes d’IA ou à recruter des personnes ayant l’expertise requise en la matière. Encouragez les équipes à s’informer sur les avancées les plus récentes dans le domaine de l’IA et à explorer des méthodes innovantes de résolution des problèmes.

Comprenez les implications éthiques de l’utilisation responsable de l’IA par l’organisation. Engagez-vous en faveur d’initiatives éthiques, de modèles de gouvernance inclusifs et de directives pratiques en matière d’IA. Surveillez régulièrement les modèles IA pour détecter d’éventuels biais et mettez en œuvre des pratiques d’équité et de transparence pour répondre aux questions éthiques.

Suivez l’évolution rapide des nouveaux produits et des technologies d’IA. Adaptez la stratégie de votre organisation en matière d’IA en fonction des nouvelles connaissances et des opportunités émergentes.

En suivant ces étapes, vous pourrez créer un guide fiable pour l’intégration de l’IA dans l’organisation. Votre entreprise pourra ainsi mieux tirer parti des opportunités offertes par le monde dynamique de l’intelligence artificielle.

Plusieurs problèmes peuvent freiner l’élaboration et la mise en œuvre d’une stratégie d’IA réussie. Le risque qu’ils entravent le processus doit être évalué au plus tôt et les problèmes doivent être traités en conséquence afin d’avancer efficacement.

Où et comment se trouvent vraiment vos données ? Les modèles IA s’appuient fortement sur des jeux de données robustes ; un accès insuffisant à des données pertinentes et de qualité peut donc nuire à la stratégie et à l’efficacité des applications de l’IA.

Un manque de connaissance des capacités de l’IA et de ses utilisations potentielles peut conduire au scepticisme, à la résistance ou à une prise de décision mal informée. Cela ôte toute valeur à la stratégie et bloque l’intégration réussie de l’IA dans les processus de l’organisation.

Si les initiatives en matière d’IA ne sont pas étroitement liées aux objectifs, aux priorités et à la vision de l’organisation, cela peut entraîner des efforts vains, un manque de soutien de la direction et une incapacité à démontrer une valeur significative.

Le développement, la mise en œuvre et la gestion efficaces des initiatives en matière d’IA impliquent la présence d’experts. Une pénurie de talents en matière d’IA, tels que les data scientists ou les experts en ML, ou une résistance des employés actuels à améliorer leurs compétences, pourrait avoir un impact sur la viabilité de la stratégie.

Les récents développements de l’intelligence artificielle mettent en évidence son ampleur et son potentiel sur les entreprises et la société. Toutefois, les entreprises doivent déterminer comment structurer et gouverner ces systèmes de manière responsable afin d’éviter les biais et les erreurs, car l’évolutivité de la technologie de l’IA peut avoir des effets coûteux à la fois pour les entreprises et pour la société. Étant donné que votre organisation utilise différents jeux de données pour appliquer le machine learning et l'automatisation aux workflows, il est important de garantir la qualité, la conformité et la transparence des données au sein de vos systèmes d'IA à l'aide de garde-fous appropriés.

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