L’intelligence artificielle, une révolution culturelle pour l’entreprise

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« L’enjeu clé de l’Intelligence Artificielle est de mettre l’entreprise en capacité de détecter les opportunités les plus profitables pour son activité » – Valérie Perhirin, Head of Artificial Intelligence, Insights & Data, Capgemini. Avec l’IA les entreprises disposent désormais d’un éventail sans précédent de solutions pour collecter toutes sortes des données, en tirer des connaissances utiles et […]

« L’enjeu clé de l’Intelligence Artificielle est de mettre l’entreprise en capacité de détecter les opportunités les plus profitables pour son activité » – Valérie Perhirin, Head of Artificial Intelligence, Insights & Data, Capgemini.

Avec l’IA les entreprises disposent désormais d’un éventail sans précédent de solutions pour collecter toutes sortes des données, en tirer des connaissances utiles et diffuser ces dernières à leurs collaborateurs, partenaires ou clients.

Grâce au deep learning, au machine learning ou au natural language processing, elles peuvent ainsi répondre à des questions complexes à tous les niveaux. Stratégique, comme chez cet acteur des ressources humaines que nous avons aidé à redéfinir sa vision de l’emploi. Tactique, à l’instar de cette enseigne de mode qui pré-lance ses collections sur le web pour ajuster sa production en fonction des réactions. Opérationnel, enfin, comme ce grand énergéticien à qui nous avons permis d’automatiser la vérification de la bonne application de ses politiques d’achat.

Une transformation qui dépasse la stricte donnée

La puissance de ces algorithmes dépassant de loin la perception et les capacités humaines, la difficulté est d’en déterminer le meilleur usage. Avec l’intelligence artificielle, le problème, ce ne sont plus les réponses mais les questions. Et l’enjeu clé est donc de mettre l’entreprise en capacité de découvrir les plus profitables pour son activité.

Le potentiel de l’IA est considérable mais, pour le démontrer, il est indispensable de commencer à petite échelle. Dans un premier temps, une phase d’expérimentation aura donc pour premier objectif d’obtenir rapidement des résultats significatifs afin de convaincre le top management et de créer une dynamique au sein de l’entreprise. Cette expérimentation est aussi l’occasion de mettre en œuvre les méthodes appropriées, et donc de développer une première expérience en la matière.

La première exigence est la pluridisciplinarité. Nécessitant une connaissance approfondie du métier, les projets d’IA requièrent la collaboration étroite de multiples compétences : architectes, exploitants et data engineers pour le chargement des données et l’infrastructure sous-jacente ; data scientists et experts métiers pour l’aspect algorithmique et applicatif ; opérationnels et data artists pour la visualisation des résultats et leur intégration aux processus. La diversité de ces profils favorise en outre les idées nouvelles et le questionnement indispensables pour sortir des sentiers battus.

Le temps du passage à l’échelle

Une fois que l’expérimentation a prouvé le potentiel de l’IA, il s’agit de la déployer et de l’industrialiser à l’échelle de l’entreprise. C’est le deuxième temps de la transformation. Ici, un sponsor fort est indispensable, par exemple le Chief Data Officer lorsqu’il existe. Une feuille de route data est élaborée pour orienter, aligner et prioriser les initiatives. Et il faut investir dans la montée en compétences des équipes qui retrouveront les enjeux de l’expérimentation, démultipliés par le contexte opérationnel : transversalité et agilité de l’équipe projet, performance, robustesse et sécurité de l’infrastructure, gestion des données, pertinence des algorithmes, visualisation et diffusion des résultats, adaptation des processus opérationnels…

À cela, il faut ajouter une nouvelle dimension qui, à cette échelle, devient impérative : la conformité. L’IA manipulant quantité de données sensibles, et souvent à caractère personnel, il est essentiel de mettre en place une véritable architecture juridique, à bâtir dès l’origine du projet avec des spécialistes, de façon à être en accord avec les textes, notamment de la nouvelle RGDP.

Pour l’entreprise, l’IA est donc un voyage au long cours qui nécessite l’apport de compétences techniques, métier, d’animation, d’encadrement, de formation et de conseil. C’est en ce sens que nous avons bâti notre offre Insights & Data, pour être en mesure d’accompagner nos clients de bout en bout et leur permettre de réorienter leur activité autour de la donnée.

 

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