Stratégies essentielles pour une adoption réussie de l'IA à grande échelle

Une enquête réalisée par Wavestone révèle que 90 % des entreprises ont obtenu plus de notoriété grâce à l'IA générative.

Cette technologie leur permet également d’améliorer le service et l’expérience client tout en gagnant en productivité. L'adoption de l'intelligence artificielle (IA) en entreprise est un processus complexe influencé par de multiples facteurs, et la grande complexité des données fait partie des défis importants, car les entreprises ont souvent du mal à intégrer et à gérer des ensembles d’informations vastes et diversifiés nécessaires aux applications de l'IA. Pour la plupart des entreprises, la complexité croissante des environnements informatiques représente un vrai casse-tête. Les données disponibles sont certes plus nombreuses, mais elles sont aussi souvent cloisonnées et leur interprétation nécessite l’intervention d’experts aux profils variés. Cette complexité est donc difficile à gérer par des individus, sachant qu’il serait impossible d’augmenter les ressources informatiques en proportion des volumes de données à traiter.

Ceci dit, toute entreprise souhaitant rester compétitive doit se donner les moyens de maîtriser cette complexité, ce qui implique une valorisation de l’IA à grande échelle. Or elle ne peut fonctionner sans données. L’enquête de Wavestone indique également qu’en 2024, 87 % des dirigeants déclarent avoir tiré profit de leurs investissements dans les données et les outils analytiques. Ce chiffre est en nette augmentation par rapport à 2017, où la même enquête ne recensait que 48 % des dirigeants de cet avis.

De ce fait, un fossé se creuse entre deux types d’entreprises : celles qui parviennent à déployer l’IA avec succès et les autres, ayant plus de difficultés. En effet, même si l’IA est désormais considérée comme un outil incontournable, son déploiement se déroule rarement sans embuches. Seules 37 % des entreprises déclarent que leurs initiatives visant à améliorer la qualité des données ont été couronnées de succès. Ceci laisse entendre qu’un grand nombre de projets échouent à générer de la valeur, ou à le faire à un coût acceptable.

Déployer l'IA à grande échelle pour dégager de la valeur nécessite plusieurs étapes clés. La première consiste à s’assurer que l’entreprise dispose de données de qualité et disponibles en quantité suffisante pour entraîner ses modèles d’IA. Ensuite, il faut appliquer ces modèles à de vastes ensembles de données correspondant aux cas d’utilisation spécifiques afin de trouver des solutions, démontrer une valeur ajoutée et servir de base aux modèles suivants.

Garantir des données de haute qualité

La mise en place d’un pipeline de données de haute qualité au taux de disponibilité satisfaisant peut rencontrer différents types d’obstacles. Certains existent déjà dans de nombreuses entreprises, notamment des difficultés de collaboration entre les producteurs et les consommateurs de données, ou encore l’absence d’indicateurs de réussite chiffrés clairement définis. D’autres sont apparus avec l’avènement de l’intelligence artificielle : les pratiques et processus traditionnels de gestion des données ne sont pas toujours adaptées à ces nouvelles technologies, ce qui peut entraîner des conflits entre les différentes approches.

Pour garantir des données de haute qualité, les entreprises doivent être en mesure d’automatiser et d’orchestrer ces données dans des pipelines hétérogènes. Leur harmonisation doit en effet s’effectuer à différents niveaux : ingestion, intégration, tests de qualité, déploiement et supervision. Et cette harmonisation doit bien sûr tenir compte des métadonnées essentielles, de la gouvernance et de la sécurité.

Ainsi, les nouvelles pratiques DataOps, en appliquant l’agilité des workflows DevOps à la gestion des données, peuvent aider à atteindre ces objectifs. Avec des pipelines améliorés, les entreprises auront beaucoup plus de facilité à entraîner des modèles d’IA capable de répondre à leurs besoins.

Libérer le potentiel de l’IA

Les données et l’intelligence artificielle sont inextricablement liées. L’IA permet en effet de regrouper, mettre en contexte et traiter les données de l’entreprise en vue de les exploiter pour en savoir plus sur son activité et ses clients. Les capacités de cette technologie sont telles qu’il est possible aujourd’hui de bénéficier d’analyses d’une précision qui aurait été inimaginable il y a seulement quelques années. Cela permet in fine de prendre des décisions plus avisées qui aideront à gagner ou à garder une longueur d’avance sur la concurrence.

La plupart des entreprises ne prennent pas le risque de convertir toutes leurs activités à l’IA du jour au lendemain. Il est généralement conseillé de commencer par des projets pilotes plus modestes afin de prouver rapidement la valeur de cette technologie avant de l’appliquer à des cas d’utilisation plus ambitieux.

Certaines entreprises se tournent vers l’IA, par exemple, pour superviser leurs activités informatiques en temps réel afin de pouvoir réagir rapidement en cas de problèmes de performance et de disponibilité. Avant l’intelligence artificielle, ce type de supervision demandait beaucoup de temps et de travail, et ne servait souvent qu’à identifier les problèmes a posteriori, Désormais capables de déterminer rapidement les causes à l’origine des dysfonctionnements informatiques, mais aussi d’obtenir automatiquement des recommandations pour y remédier, les entreprises peuvent confier des tâches plus importantes et plus créatives à leurs équipes IT.

Pour rendre l’IA opérationnelle, une bonne pratique consiste à choisir des projets à forte valeur ajoutée, puis à dresser une liste d’initiatives susceptibles de porter rapidement leurs fruits. Grâce à cela, il sera ensuite possible de lancer un nombre croissant de projets en fonction des divers besoins de l’entreprise. Il est également essentiel d’adopter une stratégie composite combinant l’IA causale, prédictive et générative pour extraire le maximum de données et induire le plus grand nombre d’actions.

Ouvrir la voie à l’innovation

Une certaine prudence est de mise pour toute entreprise souhaitant exploiter le plein potentiel de l’IA à grande échelle. Dans des environnements informatiques de plus en plus complexes, il est plus important que jamais de parvenir à transformer de vastes réservoirs de données en informations exploitables. Il n’est certes pas facile de gérer et valoriser l’explosion actuelle des volumes de données disponibles, mais la voie à suivre est claire : l’optimisation de la qualité des données et l’adoption de l’intelligence artificielle sont désormais indispensables à toute entreprise désirant innover et se démarquer de la concurrence.

Le déploiement réussi de l’IA ne se limite pas à la disponibilité des données ; il nécessite une approche réfléchie de leur gestion en tirant parti des nouvelles pratiques DataOps et en favorisant la collaboration dans l’ensemble de l’écosystème des données. Dès les premiers pas dans cette nouvelle ère technologique, l'intégration de l'IA avec les données en mouvement ouvre des opportunités sans précédent en matière d'informations en temps réel et d'agilité stratégique.