Lors de salons, conférences, événements, livres, congrès, articles et, en réalité, dans n'importe quelle réunion d'affaires actuelle, l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) est largement discutée dans le monde de l'entreprise. Les entreprises et les dirigeants de différents secteurs sont de plus en plus convaincus que l'IA est essentielle pour maintenir leur compétitivité et leur pertinence sur le marché.
Cependant, alors que de nombreuses entreprises reconnaissent la valeur de l'IA, peu intègrent effectivement les possibilités offertes par ce type de technologie de manière stratégique et transformative. Ce que nous voyons, dans la plupart des cas, ce sont des projets pilotes ponctuels et peu impactants, qui ne capturent pas la véritable valeur que l'IA peut offrir.
Les entreprises ont généralement pour pratique, face à toute nouveauté technologique, d'adopter le modèle « piloter-évaluer-scalier-maturer » pour la mise en œuvre de projets. Et avec l'IA, de nombreuses organisations mènent en réalité des tests et des pilotes dans différents départements et types d'activités, en utilisant la même logique procédurale. Ces expériences visent généralement à améliorer l'efficacité et la productivité dans des domaines spécifiques, libérant ainsi du temps pour que les collaborateurs puissent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Bien que importantes, ces initiatives sont souvent limitées, n'impactant pas de manière significative la stratégie commerciale et, souvent, ne parvenant pas à générer de la valeur à grande échelle.
La question qui se pose est : pourquoi ces pilotes n'évoluent-ils pas vers des initiatives plus vastes et transformantes ? La réponse réside dans l'absence d'une approche stratégique pour l'IA au sein des organisations, qui doit être guidée par une vision claire et soutenue par la direction – souvent au niveau du conseil d'administration, voire plus.
Comment évoluer vers une utilisation stratégique de l'IA
Pour que l'IA soit réellement révolutionnaire au sein des entreprises, il est nécessaire que les dirigeants et les leaders repensent le rôle de cette technologie dans le contexte de leurs affaires. Cela va bien au-delà de la simple mise en œuvre d'un nouveau logiciel ou de l'automatisation de tâches spécifiques ; il s'agit de réimaginer les processus, les produits et même des modèles d'affaires entiers sous l'angle de l'IA.
Structurer un leadership pour l'IA
L’un des principaux obstacles àunL'adoption plus stratégique de l'IA est le manque de leaders compétents pour guider la transformation. Les entreprises qui progressent réellement avec l'IA disposent de dirigeants et de conseils compétents pour prendre des décisions éclairées sur cette technologie. Vice-présidences dédiées aux données et à l'IA, conseillers spécialisés et une gouvernance axée sur l'innovation sont quelques exemples de structures pouvant accélérer l'adoption de l'IA à grande échelle.
Changement de culture et formation des employés
L'IA ne concerne pas seulement la technologie, mais aussi les personnes. Pour qu'elle soit largement adoptée et intégrée, il est essentiel que les collaborateurs comprennent comment la technologie peut impacter leurs routines et leur secteur. La formation continue et la promotion d'une culture d'innovation sont essentielles pour que les collaborateurs se sentent partie prenante du changement et puissent contribuer activement.
Adopter une stratégie de données robuste
L'IA dépend des données pour fonctionner efficacement. Par conséquent, il est crucial que les entreprises disposent d'une stratégie de données solide et bien structurée. Cela inclut la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des données de manière sécurisée et éthique. Les entreprises doivent être prêtes à gérer de grands volumes de données et à exploiter des outils de machine learning et de deep learning, qui permettent d'extraire des insights précieux.
Exemples de Big Techs
Les grandes entreprises technologiques dirigent la transformation avec l'IA et servent de référence pour le secteur des entreprises. Meta, par exemple, utilise l'IA pour automatiser les processus publicitaires, maximisant la portée et l'efficacité des campagnes. Un autre exemple est Amazon, qui applique l'IA à tous les points de son opération, de la recommandation de produits à la gestion logistique. Ces cas illustrent comment l'IA, lorsqu'elle est utilisée de manière stratégique, peut transformer non seulement les processus internes, mais aussi l'expérience des clients et stimuler les résultats financiers.
Intégration aux objectifs stratégiques
Pour aller au-delà des pilotes ponctuels, il est important que les initiatives d'IA soient alignées avec les objectifs stratégiques de l'entreprise. L'IA doit être considérée comme un outil pouvant aider à atteindre ces objectifs de manière plus efficace et efficiente. Par exemple, si une entreprise souhaite augmenter la satisfaction client, elle peut exploiter l'IA pour offrir une personnalisation en temps réel ou pour prévoir les problèmes avant qu'ils ne surviennent. L'IA doit être intégrée dans tous les principaux projets constitutifs de la planification stratégique organisationnelle – et des ressources doivent être allouées à son utilisation et à sa valorisation.
Pour capturer la valeur de l'IA à grande échelle, les entreprises doivent surmonter certains défis courants, tels que la résistance au changement et la complexité technique. Ce processus exige la combinaison d'un leadership visionnaire, d'investissements dans l'infrastructure de données et d'une approche stratégique qui privilégie les résultats à long terme.
Par conséquent, aller au-delà des pilotes ponctuels avec l'IA nécessite un changement de mentalité et de structure au sein des entreprises, ce qui n'est pas trivial. Pour que l'IA ne soit pas simplement un « vol d'oiseau » passager, il est nécessaire que les dirigeants la considèrent comme un catalyseur d'une véritable transformation organisationnelle et qu'ils soient prêts à investir et à réimaginer complètement leurs opérations.
