IA et croissance économique : comment l'automatisation aide les entreprises à surmonter les difficultés conjoncturelles

Les entreprises ont donc besoin d'une approche plus démocratisée qui permet aux experts d'un secteur d'apprendre à automatiser les processus et à utiliser l'analytique à la place d'outils obsolètes tels que les tableurs.

Aujourd'hui, toutes les entreprises, tous secteurs confondus, ainsi que les collaborateurs doivent produire plus et encore plus vite. Dans le même temps, nous avons de plus en plus besoin d'automatisation et de ressources pour collecter des informations à partir des données. Auparavant, afin de répondre à ces défis, les entreprises recrutaient des développeurs et des data scientists. Néanmoins, les changements se succèdent à une telle rapidité que les équipes internes n’arrivent plus à suivre le rythme. Les entreprises ont donc besoin d'une approche plus démocratisée qui permet aux experts d’un secteur (qu'il s'agisse d’experts dans la finance, de responsables marketing ou supply chain) d’apprendre à automatiser les processus et à utiliser l’analytique à la place d’outils obsolètes tels que les tableurs.

À tous les niveaux de séniorité, les collaborateurs qui maîtrisant l’analyse des données génèrent de meilleurs résultats quasi-immédiatement. Avec une croissance exponentielle du volume de données créées et collectées chaque jour, la maitrise de ces compétences peut aider les entreprises à survivre à des périodes de crise. Toutefois, l'absence de ces capacités analytiques représentera une menace. À mesure que la concurrence adopte ces technologies et se forme à leur usage, la survie d'une entreprise dépendra de la présence d'une main-d'œuvre compétente en matière de données ainsi que des technologies modernes pour analyser et automatiser les processus.

Aujourd'hui, les décisions les plus intelligentes et les plus importantes se basent sur les données. Cela permet aux entreprises de réagir rapidement (en quelques minutes – au lieu de quelques jours) et de façon plus efficace aux perturbations et aux changements. Cependant, le traitement de ces données (collecte, nettoyage, préparation, importation dans l’outil d’automatisation...) représente un défi de taille.

La pandémie a poussé les entreprises à accélérer leur transformation numérique et à multiplier les investissements dans des technologies telles que l'IA. Les entreprises qui perdaient des jours voire des semaines à répéter manuellement des processus fastidieux et chronophages se tournent désormais vers la data science et les algorithmes alimentés par l'IA pour réduire le temps et les efforts nécessaires à la prise de décisions, permettant ainsi à l’entreprise de rester compétitive.

Selon une étude commandée par Alteryx et publiée par IDC en octobre 2022, d'ici 2027, la moitié des entreprises françaises veulent qu'au moins un tiers de leurs décisions commerciales essentielles soient prises par l'IA et l'automatisation. Cependant, les compétences nécessaires pour y parvenir sont peu nombreuses.

L'automatisation au cœur de la résilience des entreprises

Malgré une volonté évidente d’adopter l'IA pour une meilleure prise de décision, de nombreuses entreprises ont encore du mal à tirer parti de tout le potentiel de cette technologie. Par ailleurs, si l'avantage des décisions plus intelligentes est évident, encore faut-il sélectionner le projet IA le plus adéquat et adapté aux besoins de son entreprise.

Chaque modèle d'IA est conçu sur mesure et alimenté par des données uniques pour créer des décisions pertinentes. Cette approche nécessite une base solide de connaissances du secteur et un esprit analytique. Même avec une équipe de data science hautement qualifiée, la contribution des collaborateurs est essentielle.

Les programmes d'IA peuvent accélérer les efforts des entreprises, mais sans les bonnes personnes capables d'affiner les données brutes pour en tirer des informations utiles, ces mêmes projets peuvent également les freiner. Un bon exemple se trouve dans le secteur de la supply chain : l'utilisation des données relatives aux délais d'expédition en temps réel a permis d’ajuster automatiquement les niveaux de stock et les points de réapprovisionnement. La combinaison de l'IA, de l'automatisation et de l'expertise du secteur a également permis aux entreprises de réaliser d’importantes économies tout en contribuant à la stabilisation des supply chain.

Former les équipes aux modèles d'IA

Les utilisateurs entrainent le modèle d'IA en l’alimentant de données, puis lui demandent de prédire des résultats sur la base de ces mêmes données. Si l'automatisation et l'IA sont des outils puissants permettant de fournir les informations nécessaires à une prise de décision rapide et stratégique, ces technologies ne deviennent des ressources précieuses que lorsqu'elles sont associées à l'intelligence humaine. L'éthique et la maîtrise des données vont de pair lorsqu'il s'agit de développer et de déployer une IA digne de confiance, capable de maximiser et de compléter les capacités humaines.

Selon un rapport de Gartner, le facteur clé pour tout déploiement réussi de l'IA est un niveau élevé de gestion des données et de maturité analytique, ainsi que l’utilisation de données fiables et de qualité. Néanmoins, seule une fraction des données disponibles est analysée. L'utilisation réussie de l'IA au sein de l’entreprise nécessite une stratégie plus large, qui donne un accès plus généralisé aux données et à l'analytique à travers notamment des initiatives visant à éduquer et former les collaborateurs.

A l’avenir, le succès ou l'échec de l'IA dépendra des stratégies de recrutement et la montée en compétences. La clé du développement d'une IA réussie et éthique ne repose pas sur un petit groupe d'experts désormais difficiles à trouver, mais sur un effort continu pour créer une culture des données au sein de l'entreprise. Ce n'est qu'à ce moment-là que l’entreprise pourra mieux comprendre ce que l'IA peut lui offrir et où elle lui sera le plus bénéfique.

Les avantages des décisions basées sur l'IA

Des informations accessibles et éthiques issues de l'IA ouvrent une multitude de possibilités pour que cette technologie ne soit plus uniquement considérée comme une tendance. Il est possible de créer une IA opérationnelle et responsable - servant effectivement de pilier pour des décisions commerciales fiable et opportunes. Le succès des systèmes d'IA dépend essentiellement de la qualité des données, de la transparence des processus de gouvernance interne et des niveaux de compétence des personnes impliquées dans leur création.

Les résultats d'une approche de l'innovation basée sur la data science peuvent garantir l'avenir de l'entreprise en la rendant plus résiliente. Toutefois, pour y parvenir, il faut prioriser une stratégie centrée sur les données. Seuls ceux qui sont capables d'exploiter l'automatisation et l'IA pour apprivoiser la complexité, raffiner et analyser des téraoctets de données brutes pour la prise de décision seront en mesure d'obtenir de meilleurs résultats.