8 défis de la mise oeuvre de l'IA dans les entreprises et leurs solutions

Cet article explore les principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la mise en œuvre des technologies d'IA et fournit des pistes pour surmonter ces obstacles.

L'Intelligence Artificielle (IA) s'est imposée comme une force de transformation dans le monde de l'entreprise, promettant de révolutionner les opérations commerciales, d'améliorer les expériences client et de stimuler l'innovation. Selon une étude de PricewaterhouseCoopers (PwC), le potentiel de contribution de l'IA à l'économie mondiale pourrait atteindre environ 15 700 milliards de dollars d'ici 2030. Cependant, le chemin vers une mise en œuvre réussie de l'IA est semé d'embûches. Des problèmes de qualité des données aux préoccupations éthiques, les entreprises doivent naviguer dans un paysage complexe pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA. Cet article explore les principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la mise en œuvre des technologies d'IA et fournit des pistes pour surmonter ces obstacles.

1. Qualité et confidentialité des données

L’IA repose sur les données. Et la qualité des données est cruciale pour le bon fonctionnement des systèmes d'IA. Selon un sondage réalisé par la plateforme de qualité des données open source Great Expectations, 77 % des professionnels des données estiment que leurs entreprises ont des problèmes de qualité des données, et 91 % pensent que ces problèmes nuisent à la performance de l'entreprise. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des prédictions inexactes, compromettant ainsi la fiabilité des systèmes d'IA. En outre, une mauvaise gestion des données sensibles peut entraîner une non-conformité aux lois de l'Union européenne, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), et des conséquences juridiques lourdes.

Conseil :

Mettre en œuvre des cadres de gouvernance des données complets incluant des contrôles de qualité des données, des audits réguliers et la conformité aux réglementations sur la protection des données. Cela implique des pratiques de gestion et de gouvernance appropriées pour garantir que les ensembles de données utilisés pour l'entraînement, la validation et les tests soient pertinents, suffisamment représentatifs, exempts d'erreurs et complets.
Engager les parties prenantes pour instaurer la confiance et assurer la conformité aux réglementations sur la confidentialité, telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Union Européenne, qui fournit un cadre juridique pour la protection des droits à la confidentialité et à la protection des données (GDPR, 2018).
Inclure la transparence sur l'objectif initial de la collecte des données et mettre en œuvre des mécanismes de sécurité robustes pour protéger les données sensibles. Par exemple, des techniques comme la confidentialité différentielle et l'apprentissage fédéré peuvent offrir des garanties solides en matière de confidentialité tout en préservant l'utilité des systèmes d'IA.
Investir dans des technologies d'anonymisation et de cryptage des données pour protéger les informations sensibles pour garantir que les données personnelles ne puissent pas être retracées jusqu'à des individus spécifiques, réduisant ainsi les risques de violation de la confidentialité.

2. Exigences en matière d'infrastructure et coûts associés

L'implémentation efficace de l'IA nécessite une infrastructure technologique robuste. En effet, l'IA nécessite des ressources de calcul importantes, y compris des clusters de calcul haute performance et des infrastructures cloud pour gérer les charges de travail intensives en calcul. Aussi, les logiciels d'IA doivent être capables de traiter et d'analyser de grandes quantités de données en temps réel tout en ayant une connectivité rapide et fiable pour le transfert de grandes quantités de données nécessaires à l'entraînement et à l'exécution des modèles d'IA. Cela inclut l'utilisation de logiciels de traitement de données et d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Cela peut représenter un investissement significatif, surtout pour les petites entreprises. Les coûts d'adoption de l'IA peuvent être élevés, incluant les investissements en infrastructure, l'acquisition de compétences et les frais de maintenance. Une évaluation prudente des coûts est impérative pour les entreprises. Cependant, la disponibilité croissante des solutions d'IA dans le cloud rend ces technologies plus accessibles.

Conseil :

Tirer parti des solutions d'IA basées sur le cloud pour réduire le besoin d'investissements initiaux importants dans l'infrastructure. Les services cloud tels qu'AWS, Azure et Google Cloud offrent une infrastructure évolutive et flexible pour les déploiements d'IA, réduisant ainsi le besoin d'investissements initiaux importants.
Commencer par des projets d'IA plus petits et à moindre risque pour démontrer la valeur avant de les étendre. Par exemple, les projets pilotes peuvent aider à évaluer l'efficacité des solutions d'IA et à recueillir des retours d'expérience des parties prenantes sans engager des ressources importantes dès le départ.
Explorer les options de financement telles que les subventions, les partenariats et le capital-risque pour soutenir les initiatives d'IA.

3. Pénurie de compétences

Il y a une demande croissante de compétences en IA car les entreprises ont besoin d'embaucher des data scientists et des experts en IA pour développer et maintenir les solutions d'IA.

Le rapport de Stanford sur l'Intelligence Artificielle de 2023 indique que la demande de compétences professionnelles liées à l'IA augmente dans presque tous les secteurs industriels américains, avec une augmentation des offres d'emploi liées à l'IA de 1,7 % en 2021 à 1,9 % en 2022.

Cependant de nombreuses organisations ont du mal à trouver et à retenir des talents ayant l'expertise nécessaire.

Le sujet de l’attractivité et de la compétitivité est également un défi pour les entreprises françaises. Selon le classement TIME100 AI, les meilleurs talents et chercheurs en IA travaillent principalement aux États-Unis, alors que 69 % d’entre eux sont nés à l’étranger, originaires de Chine, d'Inde, de l’UE ou encore d’Afrique.

Conseil :

Investir dans des programmes de formation et de développement pour améliorer les compétences des employés existants.
Collaborer avec des institutions éducatives pour créer des programmes de formation et des stages axés sur l'IA.
Faire appel à des consultants externes ou s'associer à des fournisseurs d'IA pour combler le déficit de compétences.

4. Intégration dans les processus métier

L'intégration de l'IA dans les opérations commerciales existantes peut être difficile et nécessite souvent une restructuration significative et un investissement dans la formation des collaborateurs amenés à adopter une nouvelle façon de travailler. Le manque à gagner que représente une implémentation inefficace est significatif pour une entreprise : selon une étude d’Accenture, une analyse a montré que l'implémentation généralisée de l'IA a conduit à une augmentation du taux de croissance annuel aux États-Unis, passant de 2,6 % à 4,6 %, ce qui s'est traduit par une production économique supplémentaire de 8,3 billions de dollars. Par exemple, Walmart utilise l'IA pour optimiser la gestion des stocks en analysant les données de vente et le comportement des clients, ce qui permet de réduire les situations de surstockage et de sous-stockage, avec des économies de coût significatives.

Conseil :

Commencer par des projets pilotes pour tester les applications de l'IA dans des domaines, départements ou cas d’usage spécifiques avant de les étendre.
Développer une feuille de route claire pour l'intégration de l'IA incluant des stratégies de gestion du changement et des programmes de formation des employés.
Avant d’investir sur des outils en interne, privilégier des partenaires fiables, prêts à être testés et déployés pour évaluer rapidement les plateformes ou agents IA, ainsi que le taux d’adoption, l’intérêt ou encore la performance.

5. Biais et équité

Les systèmes d'IA peuvent hériter des biais présents dans les données d'entraînement, entraînant des résultats injustes ou discriminatoires. Par exemple, une étude publiée par le Forum économique mondial a révélé que certains outils réduiraient de 8 % les chances des femmes de trouver un job.

Les entreprises doivent travailler en continu pour identifier et atténuer ces biais et mettre en œuvre des pratiques éthiques en matière d'IA. Une étude de Buolamwini et Gebru (2018) a révélé des biais raciaux et de genre dans les systèmes de reconnaissance faciale, mettant en évidence la nécessité de technologies d'IA plus inclusives et équitables.

Conseils :

Utiliser des ensembles de données diversifiés et représentatifs pour entraîner les modèles d'IA. Par exemple, des techniques de pré-traitement comme l'augmentation des données et la modification des données peuvent aider à corriger les biais inhérents aux ensembles de données.
Mettre en œuvre des audits réguliers pour identifier et atténuer les biais dans les algorithmes d'IA. La transparence et l'explicabilité des modèles d'IA sont essentielles pour renforcer la confiance parmi les utilisateurs, les décideurs et les organismes de réglementation.
Revoir et mettre à jour régulièrement les algorithmes d'IA pour garantir l'équité et la non-discrimination. La réglementation proposée par la Commission européenne en avril 2021 adopte une approche basée sur les risques, où les applications à faible risque sont légèrement réglementées, tandis que les applications à haut risque, comme celles utilisées par les forces de l'ordre pour le profilage criminel, sont soumises à des règles strictes.

6. Résistance au changement

L'implémentation des technologies d'IA rencontre souvent une résistance au sein de l'organisation, car elle peut nécessiter des changements dans les flux de travail et les rôles professionnels. Une étude de Gartner a révélé que la volonté des employés de soutenir le changement organisationnel a considérablement diminué au fil des ans, passant de 74 % en 2016 à seulement 38 % en 2022 (Gartner). Cette résistance peut se manifester par des sentiments de peur de l'échec ou de perte de contrôle sur leur environnement de travail.

Conseils :

Communiquer clairement les avantages de l'IA et impliquer les employés dans le processus d'implémentation de l'IA.
Fournir des voies claires pour le développement de carrière au sein de l'organisation peut également renforcer la confiance
Investir dans des programmes de formation qui équipent les employés des compétences nécessaires pour travailler aux côtés de l'IA est crucial. Cela inclut la formation en analyse de données, en principes d'apprentissage et en utilisation efficace des outils d'IA
Reconnaître et récompenser les employés qui adoptent activement la requalification et utilisent efficacement l'IA est essentiel. Cela peut inclure des primes basées sur la performance, des opportunités de promotion et l'accès à des programmes de développement spécialisés.

7. Risques de sécurité

Les systèmes d'IA peuvent être vulnérables aux menaces de cybersécurité, et les entreprises doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger leurs modèles d'IA et leurs données. En 2021, plus de 80 millions de violations de données ont été signalées en raison de botnets, et ce nombre continue d'augmenter de manière exponentielle (Artificial Intelligence in Cyber Security, 2024). Les attaques adversaires, où des intrus manipulent les entrées des modèles d'IA pour provoquer des comportements indésirables, sont particulièrement préoccupantes. Ces attaques peuvent compromettre l'intégrité des modèles d'IA et rendre les mesures de sécurité inefficaces (AI: The Future of Proactive Cybersecurity, 2024).

Conseil :

Mettre en œuvre des protocoles de cybersécurité solides, y compris le cryptage, les contrôles d'accès et les audits de sécurité réguliers. Par exemple, l'utilisation de techniques de cryptographie avancées comme la distribution de clés quantiques (QKD) peut offrir des niveaux de sécurité robustes contre les attaques modernes.
Rester informé des dernières menaces de sécurité et investir dans des technologies de sécurité avancées. Les attaques de type "zero-day" et les menaces persistantes avancées (APT) nécessitent une vigilance constante et des contre-mesures proactives pour protéger les systèmes critiques
Former le personnel en cybersécurité pour qu'il soit capable de gérer les menaces complexes et évolutives. La main-d'œuvre en cybersécurité doit acquérir des compétences non seulement techniques, mais aussi une compréhension approfondie des implications éthiques, légales et sociales de l'IA dans la cybersécurité

8. Problèmes de transparence

L’aspect "boîte noire" de certains systèmes d'IA peut rendre difficile la compréhension de la manière dont les décisions sont prises, entraînant des défis en matière de responsabilité et de confiance. Par exemple, les réseaux de neurones profonds (DNN) sont souvent qualifiés d'entités énigmatiques en raison de la difficulté à comprendre leur fonctionnement interne après l'entraînement (Introduction to Explainable AI, 2024). Cette opacité peut entraver une compréhension complète et une explication du processus de raisonnement d'un modèle, ce qui est crucial pour établir la fiabilité des prédictions d'un modèle.

Conseil :

Développer des modèles d'IA explicables qui fournissent des informations sur la manière dont les décisions sont prises. Les modèles d'IA explicables (XAI) visent à fournir des explications compréhensibles pour les résultats des modèles, allant des explications individuelles (locales) pour des résultats spécifiques aux explications collectives (globales) qui révèlent des schémas plus larges au sein des modèles opaques (Introduction to Explainable AI, 2024).
Utiliser des outils de visualisation pour rendre les processus de l'IA plus transparents et compréhensibles pour les parties prenantes. Par exemple, le cadre SHAP (SHapley Additive exPlanations) peut être utilisé pour fournir des informations sur les incertitudes du modèle et les éléments ayant un impact significatif sur les résultats (Extending Application of Explainable AI, 2024).
Adopter des principes directeurs pour la transparence. Le National Institute of Standards and Technology (NIST) propose des principes directeurs qui contribuent à la confiance dans l'IA, notamment l'équité, la responsabilité et la transparence. Ces principes sont reflétés dans diverses propositions réglementaires et cadres de conception de l'IA, tels que ceux de l'OCDE, de l'UE et des réglementations locales comme la gouvernance de l'IA au Japon.