Pourquoi tout le monde parle d’IA et d’analyse
L’IA et l’analytique sont désormais des éléments clés de la stratégie des entreprises modernes.
Les DSI sont soumis à une pression croissante pour intégrer l’IA, 80 % d’entre eux étant actuellement chargés de rechercher et d’évaluer les technologies d’IA.
Malgré la demande croissante, les ressources ne suivent pas.
Seuls 54 % des DSI font état d’une augmentation des budgets informatiques, alors même que les investissements dans l’IA se classent derrière les améliorations de la sécurité et l’augmentation des coûts technologiques.
Les contraintes financières obligent les organisations à être stratégiques dans leurs efforts en matière d’IA, en se concentrant sur les initiatives qui peuvent apporter une valeur commerciale tangible.
74 % des DSI collaborent étroitement avec les chefs d’entreprise pour aligner les applications d’IA sur des objectifs plus larges, ce qui souligne le besoin critique d’un travail d’équipe interfonctionnel dans les initiatives d’IA.
L’écart entre l’ambition et l’exécution est important.
Bien que de nombreuses organisations soient désireuses de déployer des modèles d’apprentissage automatique, seules 32 % d’entre elles parviennent à mettre en œuvre plus de 60 % de leurs modèles.
Plus inquiétant encore, plus de 50 % des organisations ne mesurent pas régulièrement les performances de leurs projets d’analyse.
La surveillance peut conduire à des occasions manquées et à un potentiel non exploité, laissant les organisations avec des outils qui ne produisent pas les résultats escomptés.
Les statistiques qui ouvrent les yeux et que tout DSI doit connaître
80 % des DSI sont aujourd’hui responsables de l’évaluation de l’IA, mais seulement 54 % d’entre eux ont vu leur budget augmenter pour répondre à ces nouvelles demandes.
Les investissements en matière d’IA sont souvent relégués au second plan au profit de la sécurité et d’autres préoccupations urgentes.
Le déficit d’exécution est évident.
Seules 32 % des entreprises déclarent avoir déployé avec succès plus de 60 % de leurs modèles d’apprentissage automatique, ce qui témoigne d’une difficulté généralisée à passer de l’expérimentation à l’application dans le monde réel.
Plus de 50 % des entreprises ne parviennent pas à mesurer de manière cohérente les performances de l’analyse, ce qui signifie que ces projets risquent fort de ne pas atteindre les objectifs de l’entreprise.
Comment la collaboration peut faire ou défaire votre succès en matière d’IA
La collaboration entre les chefs d’entreprise et les équipes chargées de la science des données est essentielle.
La réussite des projets d’apprentissage automatique et d’analyse dépend de l’alignement de ces technologies sur la stratégie générale de l’entreprise.
Les dirigeants d’entreprise doivent soutenir ces initiatives et comprendre le cycle de développement de l’apprentissage automatique pour s’assurer qu’elles correspondent aux objectifs de l’entreprise.
La collaboration implique une compréhension commune des objectifs, des processus et des résultats attendus.
Sans cela, même les modèles les plus avancés peuvent ne pas donner de résultats significatifs.
Les pièges cachés qui sabotent vos efforts en matière d’IA et d’analyse
Un problème courant dans les projets d’analyse et d’apprentissage automatique est leur déconnexion des flux de travail des utilisateurs finaux.
Les modèles prédictifs peuvent être techniquement valables, mais s’ils ne s’intègrent pas dans les systèmes de prise de décision, il est peu probable que les utilisateurs finaux les adoptent.
Les déconnexions sont souvent dues au fait que l’on se concentre trop sur la construction du modèle au lieu de comprendre comment il sera utilisé.
Lorsque les modèles ne sont pas conçus en tenant compte des utilisateurs finaux, ils n’ont pas l’impact escompté, ce qui entraîne des frustrations et une sous-utilisation.
Pour que l’analyse soit efficace, commencez le processus de développement du modèle par une vision claire de la manière dont l’analyse s’intégrera aux flux de travail existants ou les perturbera.
Impliquez les utilisateurs finaux dès le début pour comprendre leurs besoins et leurs défis, ce qui conduira à des taux d’adoption plus élevés et à de meilleurs résultats.
Le fossé de la collaboration qui mine vos projets d’IA
Une collaboration efficace entre les scientifiques des données et les développeurs de logiciels est essentielle pour passer du déploiement d’un modèle à la production.
Pourtant, cette collaboration échoue souvent en raison de l’absence d’un cadre approprié ou d’une communication claire.
Sans structure, le passage de la science des données au développement de logiciels devient inefficace.
Lorsque les équipes logicielles ne sont pas impliquées suffisamment tôt, elles ne disposent pas du contexte nécessaire pour prendre des décisions éclairées en matière d’intégration.
Les impliquer trop tôt peut s’avérer peu pratique si les modèles sont immatures.
Un mauvais alignement entraîne un gaspillage de ressources et des délais non respectés.
Pour combler ce fossé, créez des équipes agiles qui font appel à la bonne expertise au bon moment.
Dès le début, les spécialistes Six Sigma et UX peuvent concevoir des flux de travail qui intègrent l’analytique.
Au fur et à mesure de l’avancement du projet, les développeurs de logiciels devraient planifier l’intégration et le déploiement.
Cette approche permet de s’assurer que tous les membres de l’équipe sont alignés et travaillent à la réalisation d’un objectif commun.
L’erreur de gestion du changement que vous ne pouvez pas vous permettre de commettre
Les modèles avancés d’apprentissage automatique échoueront si les utilisateurs finaux ne les adoptent pas.
L’un des principaux obstacles à l’adoption est l’absence d’un processus solide de gestion du changement.
Introduire de nouveaux flux de travail basés sur l’IA sans préparer les équipes conduit souvent à une résistance ou à un rejet.
La gestion du changement consiste à aligner l’organisation sur la nouvelle vision.
Lorsque les équipes techniques et les chefs d’entreprise ne sont pas en phase, il est difficile d’obtenir l’adhésion des employés.
Les outils peuvent alors être perçus comme une imposition plutôt que comme une amélioration.
Une gestion du changement réussie nécessite l’implication précoce et continue de toutes les parties prenantes.
Incluez toutes les parties prenantes dans le processus d’élaboration de la vision, communiquez les avantages des nouveaux outils et offrez des possibilités de retour d’information.
En associant les employés à cette démarche, les organisations peuvent accroître l’adoption et la réussite globale des projets d’IA.
Pourquoi votre IA ne devient-elle pas plus intelligente et comment y remédier ?
Le déploiement d’un modèle d’IA n’est que le début d’un cycle continu d’apprentissage et d’amélioration.
De nombreuses organisations ne parviennent pas à établir cette boucle, ce qui conduit à des modèles stagnants qui n’évoluent pas en fonction des conditions changeantes ou des besoins des utilisateurs.
Les organisations passent à côté d’informations précieuses en ne tirant pas de leçons des expériences d’IA.
Le manque d’itération découle souvent de l’absence d’engagement avec les utilisateurs finaux après le déploiement, ce qui laisse l’IA bloquée, produisant les mêmes résultats quelles que soient les conditions changeantes.
Pour éviter cet écueil, les organisations doivent mettre en place des mécanismes de retour d’information et d’amélioration continus.
Des techniques telles que les tests A/B fournissent des données sur les performances de l’IA, tandis que les enquêtes donnent des indications sur l’expérience des utilisateurs.
S’assurer que les applications et les flux de travail sont observables facilite l’identification et la résolution des problèmes dans les itérations futures.
Le défaut d’intégration qui nuit à votre productivité
Un problème courant dans les projets d’analyse est le manque d’intégration entre les informations et les flux de travail.
Lorsque les outils d’analyse sont déconnectés des plateformes quotidiennes, ils créent davantage de travail, ce qui entraîne une baisse de la productivité et la frustration des employés.
Le coût des solutions de contournement manuelles dans l’IA
En l’absence d’automatisation et d’intégration, les employés doivent recourir à des solutions manuelles pour utiliser les informations, ce qui peut prendre du temps et entraîner des erreurs.
Cela réduit l’efficacité globale des solutions d’IA et diminue le retour sur investissement potentiel.
Pour maximiser la valeur de l’IA, donnez la priorité à l’automatisation et à l’intégration dès le départ.
Les analyses intégrées et les API permettent une intégration plus poussée, faisant de l’IA une partie intégrante des flux de travail et améliorant la productivité.
Pourquoi votre IA ne voit jamais le jour
De nombreux projets d’IA se retrouvent piégés dans des preuves de concept (POC) sans fin qui n’atteignent jamais la production.
Les POC sans fin sont souvent le signe d’un manque d’orientation stratégique ou d’un mauvais alignement entre les initiatives d’IA et les objectifs de l’entreprise.
L’échec du passage du POC à la production est souvent dû au fait que l’on ne s’appuie pas sur les actifs existants, ce qui oblige chaque POC à repartir de zéro.
Des progrès plus lents augmentent le risque d’incohérence.
Établir une stratégie claire pour passer de l’expérimentation à la production.
Créez des produits et des modèles de données réutilisables qui peuvent être utilisés dans tous les projets, garantissant ainsi la cohérence et l’efficacité.
La direction doit guider ces efforts, en donnant la priorité aux projets qui s’alignent sur les objectifs stratégiques.
La pénurie de compétences qui étouffe vos ambitions en matière d’IA
L’un des obstacles au succès de l’IA est le manque de leadership et de compétences techniques nécessaires pour naviguer dans l’IA et l’analytique.
De nombreuses organisations peinent à suivre le rythme de l’innovation en raison d’un manque de dirigeants qui comprennent à la fois la technologie et ses applications potentielles.
Il s’agit désormais d’un défi aggravé par un manque d’investissement dans la formation continue.
Les équipes de science des données et d’informatique, concentrées sur la maintenance des systèmes existants, n’ont souvent pas le temps ou les ressources nécessaires pour apprendre les nouvelles technologies d’IA, ce qui les empêche d’adopter des approches modernes.
Pour relever ce défi, investissez dans l’embauche et la formation.
Recrutez des personnes possédant les compétences nécessaires et offrez une formation continue au personnel en place.
Créez des rôles de leadership en matière d’IA pour combler le fossé entre la technologie et la stratégie d’entreprise, en alignant les projets d’IA sur les objectifs de l’entreprise.
Le schéma directeur pour transformer les défis de l’IA en succès
Dans l’effervescence qui entoure l’IA, il est facile de négliger les facteurs fondamentaux qui déterminent le succès.
En réalité, les initiatives en matière d’IA dépendent davantage des personnes, des processus et du leadership que de la seule technologie.
Les outils avancés ne sont efficaces que dans la mesure où les équipes qui les mettent en œuvre et les stratégies qui guident leur utilisation le sont également.
Pour bien comprendre les complexités de l’IA et de l’analytique, concentrez-vous sur quelques stratégies clés.
Définissez clairement les rôles des dirigeants pour assurer la responsabilité et l’alignement sur les objectifs de l’entreprise.
Établissez des priorités pour vous concentrer sur les projets ayant un impact, créez une collaboration multidisciplinaire pour apporter des compétences diverses et encouragez l’apprentissage continu pour rester en phase avec les progrès de l’IA.
En se concentrant sur ces stratégies, les organisations peuvent transformer les défis de l’IA en opportunités de croissance.
