Intelligence Artificielle : Comment ne pas rester à quai

Le temps de la prospective est révolu. L’Intelligence Artificielle n’est plus une idée pleine d’avenir, mais une réalité. De nouveaux métiers commencent à émerger, tels que le Chief AI Officer (CAIO). 37% des entreprises de la planète l’ont déjà mise en œuvre d’une manière ou d’une autre. Et pour cause : on estime à 90 milliards de dollars les bénéfices générés par l’IA dès 2025 dans le monde, et à 40% l’augmentation de la productivité mondiale d’ici 2035.

Eleonore-Redreau-Suricats
Eléonore Rédréau
12 Novembre - Lecture 3 min.

Pourtant, son développement à vitesse grand V peut déstabiliser et les obstacles peuvent être nombreux et protéiformes pour les entreprises : manque d’expertise et de compétences en interne, complexité de la mise en œuvre de projets IA, coût des solutions (49 % des dirigeants voient dans le coût de l’IA un frein aux initiatives), résistance au changement… Selon une étude de McKinsey datée de janvier 2017, A future that works: automation, employment & productivity, au moins 30 % des tâches sont automatisables pour plus de 60 % des fonctions.

Mais ces résistances sont fréquentes lors de l’apparition d’une nouvelle technologie, et si 91% des décideurs s’attendent à rencontrer ce type d’obstacles, seulement 20% s’inquiètent de l’impact de l’IA et de l’automatisation sur le moral des employés*.

* AI Paris, 2018 : L’entreprise face au défi de l’IA

Alors comment attraper le train de l’IA déjà lancé à bonne allure, sans rester à quai ?

Premièrement, en intégrant ses enjeux. L’IA est une véritable boîte à outils qui renforce les capacités de l’entreprise, dans tous les domaines : intégration de robots intelligents pour éviter l’exécution de tâches pénibles voire dangereuses, optimisation des processus internes, algorithmes de machine learning pour l’analyse de données, prédictif et amélioration de l’expérience client, systèmes de sécurité informatique, etc.

Ainsi, Leroy Merlin a décidé de miser sur Vekia et sa solution IA pour optimiser sa supply chain : le groupe aurait ainsi réussi à baisser de 8% ses stocks de manière durable, tout en augmentant son chiffre d’affaires.

Quant à BNP Paribas, elle trouve son bonheur auprès de C-Radar dont les solutions permettent d’une part d’identifier le potentiel d’un segment de marché et d’autre part de prioriser ses prospects (à ce sujet, nous nous étions penché sur l’IA dans le secteur bancaire via un article à lire ici : Conseillers bancaires, et si l’IA était votre prochain collègue?).

 

Deuxièmement, en validant quelques étapes incontournables :

  • Impliquer les équipes dirigeantes : ce sont elles qui doivent dessiner le cadre de cette intégration, et le modifier si besoin ;
  • S’assurer de l’adhésion des collaborateurs par des formations/accompagnements : l’IA est un outil de complément et non de substitution ;
  • Identifier les cas d’usage : cela permet d’avoir une meilleure visibilité sur la faisabilité du projet et de son ROI ;
  • Observer la concurrence et mettre en place une veille technologique : il y a toujours à apprendre de l’expérience d’intégration des autres. Cultivez un état d’esprit curieux ;
  • Anticiper l’impact sur le marché de l’emploi : La fonction RH doit être proche du terrain et prête à faire face à une révolution des compétences. L’entreprise doit évoluer vers des notions de compétences et de talents. Ces derniers sont convoités car ils constituent un atout décisif pour se différencier demain. Sans cette révolution, il y a un double risque : être distancé par ses concurrents au niveau de la performance marché, et prendre un retard irrémédiable dans la course aux nouveaux talents.

Enfin, il est important de ne pas brûler les étapes. Il est d’abord primordial d’être mature en matière d’exploitation des données. Si beaucoup d’entreprises connaissent l’importance de collecter et d’analyser la data, peu savent vraiment la traiter et l’utiliser. D’après une étude de PwC France en 2018 : Du Big data à l’IA, le défi des entreprises françaises, 65% des collaborateurs évaluent leur entreprise pas ou peu mature en matière d’exploitation des données. C’est pourtant là que réside le secret d’une intégration optimale de l’IA dans les produits et services d’une entreprise.

Une fois le ticket de votre transformation « data-driven » composté, il est alors temps de s’asseoir en 1ère classe dans le TGV de l’IA !


Vous avez identifié des cas d’usage et vous souhaitez avoir votre siège dans le train de l’IA, mais vous ne savez pas comment lancer votre démarche ?

Contactez-nous pour monter à bord !

Eleonore-Redreau-Suricats
Eléonore Rédréau
Notre Tchou Tchou de l'IA
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