L’adoption de l’IA doit être axée sur les problèmes et non sur les outils
Trop d’entreprises tombent dans le piège qui consiste à choisir d’abord des outils d’IA et à déterminer ensuite ce qu’il faut en faire. C’est une erreur. La bonne méthode consiste à commencer par vos problèmes. Qu’est-ce qui ralentit votre entreprise ? Où gaspillez-vous du temps, de l’argent ou des talents ? L’IA doit être un outil pour résoudre ces problèmes, et non un ajout tape-à-l’œil sans objectif précis.
Supposons que votre équipe de service à la clientèle se noie dans les demandes de renseignements de routine. Il s’agit d’un problème spécifique et mesurable. Les chatbots ou les réponses automatisées par e-mail alimentés par l’IA pourraient absorber une grande partie de cette charge de travail, ce qui permettrait à votre équipe de se concentrer sur des cas plus complexes. En revanche, si vous adoptez l’IA uniquement parce qu’un concurrent l’utilise, vous volez à l’aveuglette. Le battage médiatique autour de l’IA est énorme, mais au bout du compte, vous avez besoin de résultats.
La plupart des entreprises, 77 % pour être exact, utilisent déjà l’IA ou l’explorent, et 80 % déclarent qu’il s’agit d’une priorité absolue. Mais priorité ne signifie pas exécution. Si vous voulez que l’IA soit réellement utile à votre entreprise, assurez-vous qu’elle s’attaque à un problème réel et bien défini.
Les programmes pilotes sont essentiels pour évaluer les solutions d’IA
Une fois que vous avez identifié un problème, ne vous lancez pas tout de suite dans la recherche d’une solution. L’IA est puissante, mais toutes les IA ne se valent pas. L’approche la plus intelligente consiste à tester avant de passer à l’échelle supérieure. Cela signifie des programmes pilotes, des tests contrôlés à petite échelle qui montrent si un outil fonctionne réellement avant d’y consacrer des ressources importantes.
Voici comment procéder : Fixez des indicateurs clés de performance (ICP) qui correspondent aux objectifs de votre entreprise. Mesurez-vous la précision ? La rapidité ? La réduction des coûts ? Quoi qu’il en soit, définissez-le avant de commencer les tests. Sans indicateurs clés de performance, vous ne ferez que deviner.
« Les indicateurs de performance clés sont inestimables pour mesurer la réussite, s’aligner sur les objectifs de l’entreprise et adapter efficacement les systèmes d’intelligence artificielle. »
Le groupe de test idéal est composé de 5 à 15 personnes. Deux équipes de sept personnes constituent une structure solide. Vous obtiendrez ainsi un retour d’information diversifié tout en gardant le processus gérable. Si l’IA produit des résultats concrets à ce stade, vous pouvez commencer à envisager une mise à l’échelle. Dans le cas contraire, passez à autre chose.
Évitez les fournisseurs qui ne soutiennent pas les programmes pilotes.
Voici une règle simple : si un fournisseur refuse de vous laisser tester son IA dans le cadre d’un programme pilote, passez votre chemin. Une entreprise qui croit vraiment en son produit ne devrait avoir aucun problème à vous laisser l’essayer avant de s’engager dans un déploiement complet.
Pourquoi cela est-il important ? Parce que la mise en œuvre de l’IA est coûteuse et prend du temps. Vous ne voulez pas investir dans quelque chose qui ne fonctionne pas comme prévu. Si un fournisseur refuse un essai, c’est qu’il n’a pas confiance en sa solution ou qu’il en cache les failles. Quoi qu’il en soit, vous ne voulez pas être son cobaye.
Prévoyez également un budget expérimental pour l’IA, c’est-à-dire un ensemble de fonds réservés spécifiquement à l’essai de différentes solutions d’IA. Vous protégez ainsi les activités essentielles de votre entreprise tout en laissant place à l’innovation. L’IA se développe rapidement. Vous voudrez disposer de la souplesse nécessaire pour tester plusieurs outils sans prendre trop tôt d’engagements financiers à long terme.
La sécurité des données et la transparence des fournisseurs sont essentielles
Lorsque vous faites appel à un fournisseur d’IA, vous lui donnez accès à des données commerciales précieuses. Si vous ne faites pas attention, ces données peuvent être utilisées à mauvais escient et mettre votre entreprise en danger.
Vos fournisseurs doivent répondre aux normes de sécurité les plus élevées, nous parlons ici de SOC 2 Type 1, SOC 2 Type 2, de conformité GDPR et de certification ISO 27001. S’ils ne le font pas, c’est qu’ils ne prennent pas au sérieux la protection de vos données.
Il y a aussi la question des données d’entraînement de l’IA. Certains fournisseurs utilisent vos données pour entraîner leurs modèles d’IA, souvent sans votre consentement explicite. Zoom a dû faire face à des réactions négatives lorsqu’elle a envisagé d’entraîner ses modèles d’IA à partir de conversations avec des clients. L’entreprise a fait marche arrière, mais cela a été un signal d’alarme. Vérifiez toujours les petits caractères. Si un fournisseur ne peut pas garantir la confidentialité de vos données, ne travaillez pas avec lui.
La solution la plus intelligente ? Désigner un responsable de la sécurité de l’IA au sein de votre entreprise, une personne chargée de s’assurer que chaque outil d’IA respecte les normes de conformité et de sécurité. Car voici la vérité : une seule violation de données peut détruire la confiance des clients du jour au lendemain. Si cela se produit, votre investissement dans l’IA ne signifiera rien.
Une approche structurée maximise la valeur de l’IA
Si vous voulez que l’IA fonctionne pour votre entreprise, la structure est essentielle. Vous avez besoin d’un processus étape par étape qui garantisse que l’IA produise réellement des résultats au lieu d’être simplement impressionnante lors des réunions du conseil d’administration. Voici à quoi cela ressemble :
- Identifiez les problèmes réels de l’entreprise avant même d’envisager des solutions d’IA.
- Tester par le biais de programmes pilotes afin de séparer le battage médiatique de la réalité.
- Éloignez-vous des vendeurs qui refusent de vous laisser faire un essai.
- Faites de la sécurité et de la transparence des éléments non négociables avant de vous engager.
- Ne développez l’IA que lorsque vous avez la preuve évidente de son efficacité.
L’IA est incroyablement puissante, mais seulement si elle est appliquée de manière stratégique. Si vous adoptez une approche structurée, axée sur la résolution des problèmes, vous parviendrez à faire en sorte que l’IA travaille pour vous, et non l’inverse.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- L’adoption du problème d’abord : Concentrez-vous sur des défis opérationnels bien définis avant de sélectionner des outils d’IA. Les dirigeants doivent s’assurer que toute solution d’IA s’attaque directement à des points douloureux opérationnels spécifiques afin de produire un impact mesurable.
- Essais pilotes et indicateurs de performance : Mettez en œuvre des projets pilotes contrôlés, à petite échelle, avec des indicateurs de performance clairs. Cette approche permet de prendre des décisions en connaissance de cause, de réduire les risques et de préparer le terrain pour des investissements évolutifs.
- Évaluation et sécurité des fournisseurs : Insistez pour que les fournisseurs soutiennent les programmes pilotes et respectent strictement la sécurité des données. Les décideurs doivent éviter les fournisseurs qui ne sont pas prêts à démontrer l’efficacité de leur solution et à protéger les données sensibles.
- Stratégie structurée en matière d’IA : Adoptez un cadre systématique qui va de l’identification des problèmes à l’évaluation et à la mise à l’échelle des solutions d’IA. Une approche disciplinée, étape par étape, maximise la valeur tout en protégeant la confiance des clients.
