Le passage du PoC au déploiement complet
De nombreux secteurs peinent à transformer les PoC d’IA en solutions de production. Malgré des investissements importants dans les technologies de l’IA et les projets pilotes, seule une petite partie de ces initiatives dépasse la phase de conception initiale.
Le décalage est dû au fait que le passage d’un environnement contrôlé à un déploiement à grande échelle nécessite de surmonter des obstacles importants, notamment l’intégration avec les systèmes existants, l’extension de l’infrastructure et la garantie des performances dans des conditions réelles.
Raisons du décalage
L’absence de frontières numériques clairement définies constitue un obstacle majeur.
Les frontières numériques sont essentielles pour définir les problèmes que l’IA doit traiter et les contraintes dans lesquelles elle doit opérer.
Sans ces limites, les systèmes d’IA peuvent avoir des conséquences inattendues ou ne pas s’aligner sur les objectifs de l’entreprise.
Une IA conçue pour réduire les émissions de carbone pourrait suggérer l’arrêt d’opérations clés si elle n’est pas correctement encadrée.
En définissant des limites claires et exploitables, vous vous assurez que les initiatives d’IA sont orientées vers des objectifs réalisables et bénéfiques, en évitant les écueils qui peuvent faire dérailler les projets.
Employés numériques
L’intégration insuffisante des employés numériques dans les opérations organisationnelles est un autre problème important.
Les employés numériques, tels que les robots pilotés par l’IA et les outils d’automatisation, doivent travailler aux côtés du personnel humain.
L’intégration nécessite des ajustements technologiques et des changements dans les flux de travail, la formation et les pratiques de gestion.
Lorsque les employés numériques ne sont pas pleinement intégrés, leur potentiel d’amélioration de l’efficacité et de la prise de décision n’est pas exploité, ce qui conduit à des résultats sous-optimaux et à une réticence à dépasser le stade de la validation du concept.
Mauvaises données
Les problèmes persistants liés à la mauvaise qualité des données et à la nécessité de corriger les données à la source, ce qui est souvent inefficace, posent des défis majeurs.
La mauvaise qualité des données peut avoir de graves répercussions sur les performances de l’IA, car les algorithmes s’appuient sur des données exactes et complètes pour apprendre et prendre des décisions.
De nombreuses organisations pensent pouvoir résoudre les problèmes de données à la source, mais cette approche échoue souvent en raison de la complexité et du volume des données concernées.
Par conséquent, les systèmes d’IA fondés sur des données erronées produisent des résultats peu fiables, ce qui mine la confiance et retarde l’adoption à plus grande échelle.
Questions relatives aux données
Les organisations sont devenues complaisantes à l’égard des mauvaises données, croyant qu’elles seront corrigées à la source.
Cette complaisance découle de pratiques de longue date où les problèmes de données sont reportés, en supposant qu’ils seront résolus à des stades ultérieurs du traitement.
Dans le contexte de l’IA, la complaisance est inacceptable.
Pour fonctionner correctement, l’IA a besoin de données de haute qualité et bien structurées dès le départ.
La persistance de mauvaises données entraîne des modèles et des prédictions inexacts, ce qui fait échouer les initiatives d’IA et ne permet pas d’obtenir les avantages escomptés.
Décisions futures en matière d’IA
D’ici 2030, l’IA prendra 50 % des décisions commerciales, principalement dans les applications autonomes de la chaîne d’approvisionnement, ce qui présente des risques si la qualité des données est médiocre.
Alors que l’IA s’intègre de plus en plus aux processus décisionnels, les enjeux liés à la qualité des données sont plus importants que jamais.
Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des décisions erronées, perturber les opérations et causer d’importants préjudices financiers et de réputation.
L’intégrité des données est donc essentielle à l’utilisation sûre et efficace de l’IA dans les fonctions critiques de l’entreprise.
Intégration opérationnelle
Pour que l’IA fonctionne efficacement, les employés numériques doivent avoir accès à des données propres et en temps réel.
Ces entités pilotées par l’IA, qu’il s’agisse de bots, d’assistants virtuels ou de systèmes de décision automatisés, s’appuient sur des données immédiates et précises pour accomplir leurs tâches.
L’accès aux données en temps réel permet aux employés numériques de réagir rapidement à l’évolution des conditions et de prendre des décisions éclairées.
L’intégration nécessite des pipelines de données complets et une infrastructure capable de fournir des données de haute qualité en continu, en évitant les retards et les erreurs qui peuvent compromettre les performances de l’IA.
Séparation des aspects opérationnels et des aspects liés aux données
Pendant 50 ans, les entreprises ont créé une séparation entre les fonctions opérationnelles et les fonctions liées aux données, ce qui a entravé l’intégration de l’IA.
La séparation a conduit à des silos où les données opérationnelles ne sont pas facilement accessibles à des fins d’analyse.
Pour intégrer efficacement l’IA, les entreprises doivent combler ce fossé, en créant un environnement cohérent où les données circulent de manière transparente entre les systèmes opérationnels et les plateformes d’analyse de l’IA.
Un changement culturel est nécessaire, ainsi que des avancées technologiques, pour renforcer la collaboration entre les équipes informatiques et opérationnelles afin de faciliter la prise de décision fondée sur les données dans l’ensemble de l’organisation.
Solutions pour l’adoption de l’IA
L’élaboration d’un modèle opérationnel numérique est fondamentale pour réussir la mise en œuvre de l’IA dans les entreprises.
Les organisations devraient décrire numériquement les problèmes que l’IA est censée résoudre et établir des lignes directrices et des contraintes claires.
Lors de la création d’un cadre global, les organisations peuvent répondre aux besoins spécifiques et aux limites de leurs initiatives en matière d’IA, ce qui implique de cartographier les processus, les flux de données et les points de décision d’une manière que les systèmes d’IA peuvent comprendre et sur lesquels ils peuvent agir.
Un tel modèle permet non seulement de guider les actions de l’IA, mais aussi d’identifier les risques potentiels et les domaines à améliorer.
Description des limites
Il est essentiel de définir clairement les problèmes que l’IA doit ou ne doit pas résoudre.
Il est essentiel de spécifier les types de données qui doivent guider les décisions et d’identifier les données qui doivent être exclues.
Dans un contexte financier, une IA devrait utiliser les données de transaction pour détecter les fraudes, mais ne devrait pas s’appuyer sur des données de médias sociaux non pertinentes qui pourraient introduire du bruit.
Les limites empêchent l’IA de s’aventurer dans des domaines susceptibles d’entraîner des conséquences involontaires ou des dilemmes éthiques.
Des lignes directrices claires permettent de maintenir la concentration et l’efficacité, en veillant à ce que les initiatives en matière d’IA restent alignées sur les objectifs de l’entreprise.
Limites d’influence
Il est essentiel de définir ce que l’IA peut et ne peut pas influencer au sein de l’entreprise afin de garder le contrôle et de garantir des résultats positifs.
Un système d’IA conçu pour optimiser les stocks devrait avoir autorité sur les processus de commande, mais pas sur les stratégies de tarification, qui pourraient nécessiter un jugement humain.
L’établissement de ces limites d’influence permet de gérer les attentes et d’atténuer les risques.
Cela permet de s’assurer que l’IA fonctionne dans les limites de son champ d’action, en prenant des décisions qui améliorent l’efficacité sans outrepasser son mandat.
Contraintes fonctionnelles
Les solutions d’IA doivent être adaptées aux fonctions et aux règles spécifiques des départements.
Cela signifie qu’une IA développée pour le service à la clientèle fonctionnera selon des contraintes différentes de celles d’une IA conçue pour la logistique.
Chaque département a des besoins uniques et des exigences réglementaires qui doivent être prises en compte.
En limitant l’IA à des paramètres spécifiques à une fonction, les entreprises peuvent s’assurer que l’IA fonctionne efficacement dans le cadre défini.
Une approche ciblée permet d’obtenir des résultats précis et pertinents, ce qui renforce la confiance des utilisateurs départementaux dans les systèmes d’IA.
Gestion des risques
Il est essentiel de gérer efficacement l’IA dans les fonctions de l’entreprise pour réduire les risques et atténuer les cybermenaces, ce qui implique la mise en œuvre de mesures et de protocoles de sécurité complets pour protéger l’intégrité et la confidentialité des données.
Des audits réguliers et des contrôles de conformité sont nécessaires pour s’assurer que les systèmes d’IA respectent les normes réglementaires et les directives éthiques.
Les stratégies de gestion des risques doivent inclure des plans d’urgence en cas de défaillance ou de violation potentielle de l’IA, afin que l’entreprise puisse réagir rapidement et efficacement.
En se concentrant sur la réduction des risques, les organisations peuvent protéger leurs investissements dans l’IA et maintenir leur stabilité opérationnelle.
Modélisation granulaire
La modélisation des problèmes de l’entreprise au plus petit niveau de granularité permet une gestion précise des risques et la création de contrats clairs.
Une approche détaillée consiste à décomposer les processus en composants individuels, à identifier les risques spécifiques et à établir des règles explicites pour le fonctionnement de l’IA.
Dans le contexte de la chaîne d’approvisionnement, la modélisation granulaire peut impliquer un suivi détaillé des niveaux de stock, des délais de traitement des commandes et des indicateurs de performance des fournisseurs.
En traitant chaque élément séparément, les entreprises peuvent créer des systèmes d’IA plus précis et plus fiables, ce qui signifie que tous les problèmes potentiels sont pris en compte et atténués.
Changement organisationnel pour la mise à l’échelle de l’IA
Si les avancées technologiques sont importantes, le véritable obstacle réside dans l’intégration de l’IA dans le cadre commercial existant, ce qui nécessite un changement d’état d’esprit et de pratiques, en mettant l’accent sur la manière dont l’IA peut soutenir et améliorer les processus commerciaux.
Le principal défi de l’expansion de l’IA est le modèle commercial et l’adoption, et non la technologie.
Les entreprises doivent s’attaquer aux résistances culturelles, fournir une formation adéquate et aligner les initiatives en matière d’IA sur les objectifs de l’entreprise.
En donnant la priorité à l’adoption par l’entreprise, les organisations peuvent mener à bien la mise en œuvre de l’IA et récolter les avantages des technologies avancées.
