Réussir l'intégration de l'IA générative en entreprise, c'est avant tout se doter d'une stratégie data robuste !
Face à l'essor de l'IA générative, les entreprises doivent impérativement aligner leur stratégie data sur leurs objectifs business, sans oublier de renforcer la formation à l'utilisation des données.
À l’heure où l’IA générative bouleverse le monde du travail à une vitesse exponentielle, les dirigeants qui cherchent à tirer parti de la technologie au sein de leur entreprise doivent pouvoir s’appuyer sur un socle de données fiable. A ce titre, près de 80% des décideurs en France estiment que leur stratégie de gestion des données a un impact direct sur leur stratégie en matière d’IA. D’ailleurs, il n’est pas étonnant de constater que la sécurisation et la fiabilité des données sont érigées en piliers essentiels des stratégies “data” des entreprises. Un constat corroboré par le fait que seuls 33 % des chefs d'entreprise en France se disent totalement confiants dans la fiabilité de leurs données.
Pour répondre à ces enjeux, les dirigeants d’entreprise doivent plus que jamais développer une stratégie cohérente et efficace de gestion des données, ainsi qu’une culture data au sein de l’entreprise. Sans cela, les entreprises pourraient prendre des décisions business erronées qui entameraient leurs revenus, leurs coûts, leurs marges ou encore leur réputation. Explications.
La maturité “data” des entreprises, un facteur clé pour l’adoption de l'IA générative
Que ce soit pour la création de contenu ou le développement logiciel, l'IA générative offre un potentiel immense pour accélérer la prise de décision business et améliorer l'efficacité des équipes au quotidien. Pour les responsables IT, elle permet de libérer des ressources pour se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée. Un avantage non-négligeable, à l'heure où la pénurie des talents pénalise toujours les entreprises de toutes tailles et tous secteurs. Néanmoins, on constate encore une certaine frilosité des dirigeants quant à l'adoption de l'IA générative en entreprise et ce, à plusieurs égards.
Tout d’abord, parce que tirer pleinement parti de la technologie nécessite de disposer de données complètes, unifiées et de qualité. Un objectif difficile à atteindre, en raison des nombreux obstacles qui entravent la mise en oeuvre de stratégies data cohérentes et abouties, au premier rang desquels : les silos de données persistants et les architectures data obsolètes. A ce titre, trier et étiqueter les données dont disposent les entreprises est un passage obligé pour pouvoir correctement alimenter les modèles d’IA générative utilisés. En effet, sans données de qualité, les résultats fournis par l’IA générative manquent de pertinence et par conséquent, d’utilité au service du business.
Aligner sa stratégie business avec sa stratégie data, un impératif pour mieux tirer parti de ses données
Majoritairement portées par la DSI et les responsables IT, les stratégies data souffrent d’un manque d’alignement avec les objectifs business des entreprises. En effet, les responsables IT et data méconnaissent souvent la façon dont les équipes opérationnelles s’approprient les données, les utilisent ou les analysent au service du business. C’est par l’intermédiaire d’un meilleur partage des connaissances, des indicateurs de performance clés et un suivi plus régulier de ces indicateurs que l’alignement entre stratégie data et business pourra se faire. Parmi ces indicateurs, on peut citer ceux qui concernent la qualité des données, leur taux d’utilisation, le coût lié à leur gestion ou encore le retour sur investissement des initiatives data menées par l’entreprise.
Mais cela ne suffit pas. La tâche la plus complexe réside peut-être dans la manière dont les entreprises sont capables de garantir la fiabilité des données à mesure qu’elles grandissent, intègrent de nouvelles solutions ou créent de nouvelles sources de données. Par exemple, l’harmonisation des sources de données est une des clés pour améliorer l’expérience client, offrant ainsi un avantage concurrentiel significatif à l’entreprise qui en fait sa priorité.
En somme, c’est en établissant une gouvernance des données, c'est-à-dire des règles ou des politiques régissant la collecte, la gestion, le stockage, l'évaluation et la communication des informations que les entreprises peuvent poser les bases d'une bonne intégration de l'IA générative. Cela passe notamment par la définition de paramètres précis d'accès, de confidentialité, de sécurisation et de stockage des données.
La valorisation des données passe aussi par la diffusion d’une culture data en entreprise
Au-delà des solutions purement techniques, instaurer une culture data en entreprise est essentiel pour générer la confiance envers les données. Donner les moyens à toutes les équipes métiers de comprendre, visualiser et s’approprier les données, c’est l’assurance de pouvoir relever les défis business complexes auxquels les entreprises sont confrontées. Par ailleurs, c’est également un moyen pour accroître l’efficacité des équipes, prendre de meilleures décisions ou encore améliorer la qualité du service client. Pour cela, les entreprises doivent investir - et mettre les bouchées doubles ! - sur la formation et l’acculturation à l’utilisation des données.
Les dirigeants d'entreprises sont presque unanimes : l'analytique améliore la prise de décision, à condition qu'elle repose sur des données fiables et accessibles par tous. Toutefois, valoriser pleinement ces données reste un défi de taille. C'est encore plus vrai au moment où l'IA générative doit permettre aux entreprises de réaliser d'immenses gains de productivité et d'efficacité, mais aussi de transformer leurs modèles économiques. Dirigeants et responsables IT ont donc beaucoup à faire pour aligner les stratégies data et business, et cela commence par l'acculturation aux données de l'ensemble de leurs équipes. Charge à eux de s'y atteler dès maintenant.