Intégrer l’intelligence artificielle dans l’entreprise : quels pré-requis ?

L’intelligence artificielle est partout : dans les médias professionnels ou grand public, dans les présentations de nombreuses start-up qui prétendent avoir doté leurs applications d’intelligence artificielle, dans le débat public avec les interrogations que l’automatisation et la robotisation entraînent sur l’emploi.

Dans l’entreprise cependant, la situation est plus contrastée.

Pour certaines, l’IA est au coeur du business-model. On pense naturellement aux GAFAM, BATX, et autres stars de la Silicon Valley. Pour Amazon, il s’agit entre autre de travailler sur la fréquence d’achat, pour Netflix sur l’engagement, pour Google sur la performance du moteur de recherche, pour Uber sur la prévision de l’adéquation entre l’offre et la demande.

La plupart des sociétés n’ont pas vocation à construire leur modèle sur les capacités de l’IA. L’intelligence artificielle touchant tous les secteurs et potentiellement toutes les entreprise, elles peuvent saisir les opportunités qu’offrent l’IA pour améliorer leur modèle économique.

Dans leur majorité, les capacités de l’IA s’appuient sur le machine learning. Or, comme celui-ci améliore sa pertinence au fur et à mesure de son usage, le cercle vertueux s’enclenche : les sociétés qui intègrent l’IA dans leur business model amélioreront leur performance dans le temps. C’est pourquoi il est urgent pour les dirigeants de s’approprier l’intelligence artificielle : mieux comprendre l’état de l’art, expérimenter, implémenter des initiatives, préparer les équipes au changement des méthodes de travail. C’est une stratégie IA qu’il convient de définir et mettre en oeuvre.

Par où commencer, quels sont les pré-requis ?

En premier lieu, les dirigeants doivent comprendre l’intelligence artificielle, son histoire et ses concepts principaux. Ce n’est qu’avec cette phase initiale de compréhension des capacités de l’IA, de ses champs d’application que l’on pourra faire le lien avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. L’IA sera alors la réunion d’outils et de méthodes apportant de la valeur à l’entreprise, au service de ses objectifs stratégiques.

La seconde phase consiste à faire un état des lieux de la faisabilité technique, tant en terme de données disponibles, de sécurisation de ces données, que de performances des solutions techniques (algorithmes, plateformes de développement IA, logiciels SaaS pré-configurés…). Les contraintes budgétaires et la mesure de la performance attendue (KPI) intégreront la réflexion.

Enfin, et peut-être surtout, la culture d’entreprise doit être testée. Comme lors de toute conduite du changement, les équipes passeront par une phase de suspicion, de doutes, voire de rejet initial. Et cela est particulièrement vrai dans le cadre de l’intelligence artificielle tant on nous rabâche les risques sur l’emploi. Il faudra donc définir un chemin de transformation impliquant dès le départ les salariés. Ils devront être informés sur les bénéfices et aussi les limites de l’IA. Ils devront être associés à la dynamique positive liée à l’intégration de l’IA. Au fond, la culture d’entreprise doit intégrer l’intelligence artificielle comme un accélérateur de croissance.

Lorsque ces pré-requis sont réunis, alors l’entreprise peut démarrer l’expérimentation de solutions IA appliquées au contexte retenu, par exemple l’amélioration de la relation client, l’identification de nouveaux segments de clientèle, la matérialisation de gains de productivité, la réductions des erreurs, l’amélioration de la qualité.