La transformation IA est un processus dynamique. Les cas d’utilisation et les mises en œuvre de l’IA sont différents pour chaque entreprise. Mais avant d’entraîner et de déployer une IA, une organisation suit généralement les processus de planification suivants pour garantir l’efficacité de sa stratégie :

Collecte d’informations : à ce stade, une organisation effectue des recherches pour comprendre des outils comme l’IA générative, le machine learning, la vision par ordinateur et d’autres technologies. Au cours de cette phase exploratoire, les parties prenantes peuvent dresser la liste des problèmes métier que l’IA peut résoudre et mettre en lumière les avantages qui pourraient en être tirés. 

Évaluation des ressources et des limites actuelles : avant d’élaborer un plan complet, une organisation effectue généralement un audit de ses activités existantes, en examinant la capacité de son service informatique et ses pratiques en matière de données. 

Définition des objectifs : au cours de cette phase, l’organisation identifie les problèmes spécifiques qu’elle souhaite résoudre et comment la réussite sera mesurée pendant la mise en œuvre. 

Élaboration d’une feuille de route : lors de la création d’une feuille de route, l’organisation choisit les projets d’IA en fonction des besoins pratiques, en déterminant quel type de support pourrait être nécessaire et quels partenaires ou fournisseurs ayant une expertise spécifique en IA devraient être impliqués. 

Une fois ces phases de planification stratégique terminées, la conception, la construction, l’entraînement, la validation et le réglage d’un modèle d’IA peuvent commencer. Parmi ces étapes, certaines facilitent un déploiement responsable et efficace de l’IA : 

• Collecter et gérer les données.

• Organiser les données.

• Créer, entraîner et régler des modèles IA.

• Automatiser les workflows et ajouter l’IA aux applications.

• Intégrer l’IA dans une entreprise.

La première phase de transformation IA identifie et exploite les données brutes utilisées pour entraîner et régler une IA. Elle implique également de déterminer quelles données tierces pourraient être utilisées. Les organisations sont souvent limitées par des architectures rigides et des silos de données qui nécessitent une réorganisation de base.

Ce processus peut inclure l’extraction de données provenant de divers départements et subdivisions, la numérisation des dossiers existants ou la mise en œuvre d’un système de gestion des données plus robuste. Comme ce processus exige une maîtrise de la science des données, il peut être nécessaire d’embaucher des spécialistes ou d’améliorer les compétences des employés en interne.

La qualité des données et de solides pratiques de gouvernance des données sont la pierre angulaire d’une transformation IA réussie. Au cours du processus, une organisation s’efforce de garantir l’exactitude et la propreté de son pipeline de données, ainsi que la repérabilité et les règles qui régissent ces données. Cela implique d’automatiser certains workflows à l’aide d’outils DataOps, d’optimiser les entrepôts de données et l’infrastructure, et d’investir dans des solutions de gestion des données telles qu’un data lakehouse.

Au cours de la phase organisationnelle, les chefs d’entreprise déterminent également à qui appartiennent les données, les mesures de sécurité des données en place et les conditions d’utilisation des données. Ce processus crée un pipeline en libre-service qui rend les données accessibles aux bonnes personnes au bon moment.

À l’aide de ces données propres et organisées, une entreprise est en mesure de construire, d’entraîner, de valider et de régler ses modèles IA. Avec suffisamment de talents en ingénierie de l’IA, ce processus peut être réalisé en interne. Toutefois, de nombreuses organisations choisissent de collaborer avec des fournisseurs tiers ayant fait leurs preuves.

Au cours de cette phase, les modèles IA « apprennent » à partir de grands ensembles de données et sont affinés sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à certaines tâches. Après cette période initiale de développement et de test, les workflows de validation et de test se poursuivent, ce qui facilite la cohérence à mesure que le modèle continue d’apprendre.

Une fois prête, l’IA est intégrée dans les workflows et les applications précédemment identifiés dans l’ensemble de l’entreprise. Généralement, l’IA est utilisée avec d’autres technologies et techniques, et son déploiement implique une collaboration entre les équipes informatiques, d’ingénierie et d’infrastructure, ainsi que d’autres parties prenantes. Alors que l’IA améliore les processus métier de routine et devient partie intégrante des opérations quotidiennes d’une entreprise, une solide stratégie de gestion du changement peut s’avérer nécessaire à mesure que les rôles évoluent au sein de l’organisation.

En s’appuyant sur une automatisation robuste et des pratiques d’application intelligentes, les organisations peuvent intégrer l’IA plus profondément dans leurs activités et transformer le fonctionnement de l’entreprise. Comme les employés consacrent moins de temps aux tâches de routine, des changements à l’échelle de l’organisation peuvent être nécessaires pour encourager un travail plus créatif et plus utile de la part des collaborateurs humains. À ce niveau, les workflows plus complexes peuvent être entièrement remplacés par une combinaison d’outils basés sur l’IA.

La transformation IA peut aussi inclure une analyse des pratiques métier assistée par l’IA au niveau de l’entreprise, par exemple en fournissant des informations sur le comportement des consommateurs ou un forecasting avancé. Une fois que l’IA est pleinement intégrée à son activité, une organisation peut également automatiser le cycle de vie de l’IA, accélérer les expériences et créer des modèles spécifiques plus rapidement.

La transformation IA peut améliorer les performances dans tous les aspects d’une entreprise. Son adoption permet aux organisations d’automatiser les tâches administratives, de faciliter des expériences client hyperpersonnalisées et de moderniser les processus informatiques par la génération automatique de code.

Voici quelques exemples de cas d’utilisation : 

• Modernisation de l’informatique

• Workflow de service client

• Chaîne d'approvisionnement

• Gestion des RH et des talents 

• Ventes et marketing 

• Opérations et activités principales 

Les modèles IA présentent un grand nombre d’applications dans les processus et les opérations informatiques. L’IA peut rapidement améliorer l’agilité informatique et gérer des processus complexes tels que la modernisation des applications et l’ingénierie de plateforme.

Par exemple, l’IA générative peut générer du code, convertir du code d’un langage à un autre, effectuer une rétro-ingénierie du code et piloter la planification de la transformation.

Ces outils peuvent également fournir aux développeurs une ingénierie de la fiabilité des sites améliorée et automatiser les processus de test. Ainsi, les processus informatique s’améliorent et les employés peuvent se concentrer sur des tâches plus créatives et centrées sur l’humain.

L’IA générative peut transformer la manière dont l’expérience client est proposée, ce qui différencie l’entreprise et lui procure un avantage concurrentiel. Les outils d’IA peuvent présenter des recommandations personnalisées, gérer le support client à toute heure de la journée et créer de manière transparente du contenu personnalisé tel que des publications sur les réseaux sociaux, des messages personnalisés ou des copies de sites Web.

L’analyse de grands volumes de données et du sentiment des consommateurs permet à l’IA d’identifier des schémas pour prédire leur comportement futur. Par exemple, une banque peut fournir des services personnalisés et automatisés de gestion de portefeuille, ou un gouvernement peut traduire automatiquement les correspondances en plusieurs langues.  

Grâce à l’IA, les entreprises peuvent automatiser le processus source-to-pay et gérer les besoins en ressources, réduisant ainsi les inefficacités et le gaspillage. Par exemple, les outils d’IA peuvent effectuer un tri dans les livraisons en sélectionnant les moyens les plus rentables et les plus écoresponsables de traiter les commandes, ou en analysant les données historiques pour prévoir la demande.

Les systèmes d’intelligence des commandes pilotés par l’IA sont capables de fournir des informations rapides sur les workflows d’order management, ce qui permet aux chefs d’entreprise d’identifier les perturbations potentielles ou les problèmes avant qu’ils ne se produisent. Lorsqu’elle est associée à des jumeaux numériques qui reproduisent des processus ou des équipements réels, l’IA peut optimiser des processus tels que la maintenance et la planification pour accroître l’efficacité.

Les capacités d’IA peuvent accroître l’efficacité et l’expérience des employés tout au long du cycle RH, qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience des candidats ou de fournir des conseils personnalisés de haute qualité en matière de développement de carrière. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent automatiser les tâches répétitives mais essentielles liées à l’acquisition de talents, comme la publication des offres d’emploi et la planification des entretiens. Pour les employés actuels, l’IA peut fournir des commentaires personnalisés tels que des évaluations de performance ou gérer les demandes de congés via des chatbots, ce qui permet aux responsables RH de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur.

Dans les domaines des ventes et du marketing, l’IA peut offrir une personnalisation à grande échelle, en générant automatiquement des recommandations de produits et des communications avec les consommateurs en fonction de l’historique des achats et d’autres données. La technologie peut prévoir les tendances futures et le comportement des clients, permettant aux équipes marketing de répartir les ressources de manière plus efficace dans la chaîne d’approvisionnement de contenus et d’améliorer l’expérience client globale. Grâce à ces outils, les professionnels de la vente peuvent consacrer leur temps aux tâches à plus forte valeur, améliorant ainsi la prise de décision et augmentant la productivité.

L’adoption de l’IA au niveau de l’entreprise a la capacité de rationaliser et d’améliorer les opérations de base, et peut aider au développement de produits.

Par exemple, une entreprise du secteur de la santé peut accélérer la découverte de nouveaux médicaments à l’aide d’un modèle IA entraîné pour déterminer la structure moléculaire.

Une équipe produit peut utiliser l’IA pour tester et optimiser un produit tout au long de son cycle de vie. La technologie peut également être appliquée à la gestion des menaces et à l’aide à la décision. Ces fonctions réduisent les temps de réponse aux incidents et aident les chefs d’entreprise à planifier et à gérer les risques futurs de manière proactive. 

Un projet d’IA solide et responsable, soutenu par une méthodologie soigneusement conçue, peut améliorer les performances et procurer aux entreprises un avantage concurrentiel conséquent. Cependant, comme pour toute transformation numérique, une adoption réussie et un impact commercial tangible sont loin d’être garantis.

Selon le cabinet de conseil McKinsey, 90 % des entreprises interrogées ont entamé une forme ou une autre de transformation numérique. Cependant, seul un tiers des bénéfices escomptés en termes de revenu ont été réalisés.¹ Pour tirer pleinement parti de l’impact positif de l’IA, une organisation peut être amenée à surmonter certains défis courants, notamment ceux-ci :

La mise à l’échelle de l’IA dans une entreprise peut représenter un défi, obligeant les décideurs et les parties prenantes à investir beaucoup de temps et d’énergie pour définir comment la technologie s’intégrera dans leur organisation. Dans le cadre d’une transformation IA, les entreprises peuvent se retrouver à gérer de grands volumes de données et avoir besoin d’une puissance de calcul importante pour atteindre leurs objectifs.

Les implémentations réussies impliquent généralement des recherches approfondies pour déterminer les modèles IA adaptés à l’organisation, ainsi que des investissements importants dans l’infrastructure pour alimenter les solutions d’IA. Les entreprises se tournent de plus en plus vers des modèles de cloud hybride pour faciliter l’adoption et un déploiement à grande échelle.  

Une bonne gouvernance des données exige que l’IA soit entraînée sur des données nettoyées, cohérentes et sécurisées. De ce fait, les organisations qui envisagent d’adopter l’IA deviendront également des entreprises de données. Les entrées utilisées pour entraîner des grands modèles de langage (LLM), par exemple, doivent être correctement organisées et stockées, et provenir de sources exemptes de données biaisées ou propriétaires.

Une bonne gouvernance des données permet également de garantir que les résultats du modèle sont observables et explicables. Les entreprises qui s’efforcent de mener à bien une transformation IA surveillent généralement l’activité des données et vérifient en permanence leurs pratiques de cybersécurité. Elles chiffrent également les données sensibles conformément aux réglementations locales. Cette phase peut impliquer plusieurs processus pour renforcer la sécurité des données sur site, dans le cloud et dans les applications SaaS (Software as a Service).

L’intégration de systèmes d’IA à l’infrastructure informatique, aux workflows et aux processus métier existants peut s’avérer complexe et chronophage. L’adoption de l’IA implique des changements organisationnels et culturels importants. Les entreprises peuvent choisir d’investir dans des initiatives de gestion du changement, de travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes et de s’engager dans des partenariats avec des tiers de confiance afin de favoriser une culture de l’autonomisation et de la formation.

Les projets d’IA peuvent impliquer divers professionnels hautement qualifiés, comme les ingénieurs de données, les data scientists et les analystes de données. Certaines organisations peuvent décider d’améliorer les compétences de leurs employés existants, tandis que d’autres devront peut-être embaucher de nouveaux talents clés pour assurer une transition fluide et responsable vers l’IA. Dans ce cadre, la contribution des services de ressources humaines ou de programmes de transition soigneusement gérés s’avère utile.