En 2024, l'intelligence artificielle tiendra-t-elle ses promesses ?

L'intelligence artificielle s'immisce nettement dans les pratiques et activités des entreprises et leur demande, à ce titre, de repenser leurs stratégies de transformation numérique.

L’année 2023 a marqué un tournant décisif pour l’intelligence artificielle (IA). En effet, à la suite des derniers progrès et évolutions du marché, McKinsey révèle que 40 % des entreprises ont augmenté leurs investissements dans ce domaine. Cette technologie offre de nouvelles manières de gérer son activité et de travailler, et est davantage reconnue par un nombre croissant de dirigeants.

Selon la dernière édition du rapport Deloitte, 94 % des responsables de grandes entreprises reconnaissent que l’IA sera essentielle à leur réussite à l’échelle internationale au cours des cinq prochaines années. Toutefois, sa mise en œuvre n’est pas une priorité dans les stratégies de transformation numérique : la moitié des dirigeants peinent à l’intégrer dans les opérations et workflows de leurs équipes.

La difficulté principale identifiée dans la mise en œuvre de ces outils d’IA n’est pas de manquer de données mais de les interpréter afin de produire des informations exploitables. Si les données d’une entreprise souffrent d’inexactitudes, ou si ces données sont mal structurées et cloisonnées entre les services, comment mettre en œuvre des changements significatifs et utiliser l’IA à bon escient ? Quelle est l’utilité de données ne reflétant pas fidèlement le fonctionnement d’une activité ?

Les pièges de l’intelligence artificielle

Bien qu’elle soit prometteuse, l’IA n’est pas une solution magique. En effet, si les processus en place sont inadéquats, son intégration ne fera qu’aggraver les problèmes structurels existants. C’est aussi une technologie entièrement tributaire de la qualité des données qui lui sont fournies. Ainsi, des données mal structurées ou incomplètes rendront les outils obsolètes, paralysant les entreprises dans la prise de décisions stratégiques ou changements structurels.

Les programmes de transformation numérique de grande ampleur sont toujours très complexes, et se font souvent de manière généralisée - aucune entreprise ne peut se permettre de repenser sans cesse son architecture de données ou ses systèmes. Ainsi, il est largement préférable d’opter pour une approche stratégique et progressive, en adoptant un outil numérique à la fois, système par système ou département par département. C’est en effet le seul moyen d’identifier les difficultés opérationnelles, les points de blocage ou encore d’identifier les domaines où les systèmes devraient être mieux intégrés. Ces étapes sont clés, notamment s’il s’agit d’étendre ces solutions à l’ensemble d’une entreprise en vue d’obtenir un retour sur investissement positif.

A l’instar la majorité des technologies, l’IA peut être difficile à mettre en œuvre. Trop d’entreprises se laissent séduire par le dernier outil en vogue et adoptent une solution complexe presque du jour au lendemain, sans se demander quel sera son impact sur les services ou les flux de revenus. Il est parfois très tentant de se lancer tête baissée lorsqu’on voit les prouesses montrées chaque jour par les grands acteurs du marché (OpenAI, Google et Microsoft pour ne citer qu’eux). Cependant un travail d’identification des besoins doit être effectué en amont afin de choisir la solution adéquate. La complexité de la plupart des programmes de transformation numérique est liée au grand nombre d’équipes, de processus et de systèmes impliqués, mais aussi à des cloisonnements excessifs et à des difficultés de communication. Gartner montre que même si la plupart des entreprises ont commencé à utiliser des outils, tels que l’analyse de données, moins de la moitié d’entre elles ont déclaré utiliser des solutions plus avancées, à l’instar de l’analyse prédictive, afin d’améliorer leur efficacité opérationnelle. Le rapport révèle par ailleurs que l'exploitation de l'analytique et de l'IA pour des décisions stratégiques plus efficaces et plus perspicaces est l'un des plus grands défis auxquels les organisations sont confrontées cette année, en particulier dans un contexte de restrictions budgétaires.

Mettre en place un programme d’IA efficace

Avec des dépenses technologiques appelées à augmenter à court terme, aucune entreprise ne peut se permettre de repenser et remodeler sans fin ses programmes d’intelligence artificielle. Avec la baisse des budgets annoncée pour 2024, les responsables devront être en mesure de justifier les technologies choisies. Nous entrons dans une période de grande incertitude économique où seules pourront être retenues et financées les solutions technologiques à la rentabilité avérée.

Les projets de transformation numérique obligent les entreprises à repenser les relations existantes entre les personnes, les processus et les données. Qu’une technologie soit révolutionnaire ou non, la priorité doit rester d’intégrer les systèmes et de simplifier les processus afin que les données et les processus métier soient correctement structurés et pleinement optimisés. La première chose à faire est de déterminer le niveau de maturité numérique de l’organisation, défini notamment par ses méthodes de traitement et de stockage des données et par le chemin qui lui reste à faire pour aboutir à sa transformation digitale.

Avant de s’engager dans un tel projet de transformation, les dirigeants doivent impérativement commencer par analyser leur modèle opérationnel existant et faire l’état des lieux de leur activité. Cette approche leur permettra d’identifier les processus pertinents ainsi que les aspects à améliorer, et d’en tirer les conséquences concernant le niveau de service requis. Elle pourra aussi les aider à déterminer si des technologies et solutions en place méritent d’être remplacées ou si d’autres changements seraient opportuns. Ce travail permettra aux dirigeants de se faire une idée bien plus précise de la façon dont les données circulent entre leurs systèmes, leurs équipes et leurs différents départements, ce qui sera utile pour adapter leurs stratégies de mise sur le marché.

Se préparer pour l’avenir

Chaque année, une nouvelle technologie émerge en tant que grande tendance, et de nombreuses entreprises se précipitent pour l’adopter de peur de se laisser distancer par la concurrence. Cette fois, c’est l’intelligence artificielle qui a déclenché d’importants investissements, même si ses promesses n’ont pas toujours été tenues.

L’année prochaine devrait présenter de meilleurs résultats, en sachant qu’il restera important de passer régulièrement en revue le fonctionnement des opérations et l’architecture de données de chaque entreprise, afin de s’assurer que tous les systèmes sont en phase et que toutes les données sont bien prises en compte. Ce n’est qu’à cette condition que l’IA pourra réaliser son potentiel et faire passer ces entreprises à la vitesse supérieure. Si 2023 a été l’Année du bond de l’intelligence artificielle – il n’y a qu’à voir les récentes annonces d’OpenAI sur l’évolution de leurs outils pour s’en laisser convaincre - 2024 s’annonce celle où elle portera ses fruits pour les entreprises qui auront compris comment l’utiliser efficacement.