Comment adopter l'IA à grande échelle dans l'entreprise

L'IA s'est imposée comme un moteur essentiel de l'innovation numérique des entreprises. Cependant, et jusqu'à présent, il s'est avéré difficile d'étendre ces capacités avec succès à l'ensemble des services dans l'entreprise.

L'expression "transformation numérique" a été abordée en long et en large depuis plus de dix ans. Avec la crise sanitaire, elle a d'ailleurs été fortement accélérée, comme le souligne Gartner. Au sein de la transformation numérique, on trouve également ce que l'on appelle communément les technologies émergentes que l'on associe notamment à l'intelligence artificielle (IA), qui était perçue comme une option facultative plus qu'une solution indispensable.

Depuis, l’IA s’est imposée comme un moteur essentiel de l’innovation numérique, avec une place importante au sein des plans de transformation des entreprises. Cependant, et jusqu’à présent, il s’est avéré difficile d’étendre ces capacités avec succès à l’ensemble des services dans l’entreprise.

C’est aujourd’hui une volonté qui semble être portée par les cadres supérieurs qui s’efforcent de placer l’IA au cœur de la stratégie de leurs sociétés. D’ailleurs selon KPMG, 80% des grandes entreprises ont ainsi fait appel à des technologies d’IA pendant la pandémie pour les aider dans leurs tâches. C’était sans compter sur la méfiance des dirigeants d’entreprise qui craignent d’aller trop vite sur le terrain de l’IA, car il s’agit encore d’un concept relativement nouveau pour la plupart d’entre eux. Ces inquiétudes sont compréhensibles : il ne suffit pas d’appuyer sur un bouton ou d’installer un logiciel sur des systèmes existants pour espérer une adoption de l’IA avec succès.

L'adoption de l'IA dépend de la simplicité et du délai de rentabilisation

Il est difficile de déployer et étendre l’IA à moins que les entreprises ne trouvent un moyen de s’affranchir des difficultés qui y sont associées ; par exemple en la mettant en application dans le cadre d’une solution spécifiquement conçue pour simplifier et résoudre des problèmes. Si elles ne prennent pas le temps d'identifier ces défis et d'envisager comment l'IA peut les simplifier, les entreprises risquent de faire l'inverse, en ajoutant toujours plus de complexité pour un rendement final très faible voire inexistant.

L'automatisation des opérations système peut être l’un des cas d’utilisation les plus efficaces de l’IA car elle élimine la complexité en accélérant les processus manuels longs et fastidieux. Les demandes qui concernent les services d’assistance sur des tâches comme le remplacement d’une pièce ou d’un équipement, peuvent être traitées beaucoup plus efficacement si certaines des étapes sont automatisées. L’IA peut également permettre aider à la mise en place de portails en libre-service pour de nombreuses demandes de routine, qui soulageront les employés qui mettront leur expertise à profit d’autres actions plus qualifiées. Les assistants virtuels sous IA pourront être utilisés pour permettre aux employés de réinitialiser leurs propres mots de passe, plutôt que de demander de l’aide à l’équipe informatique, qui a bien d’autres problèmes plus importants à gérer.

Pour que l’IA facilite le travail, et non le complique, elle doit être appliquée d’une manière facile à comprendre et à mettre en œuvre au niveau global, sans avoir constamment recours à l’expertise humaine. Bien que la mise en place de telles capacités puisse prendre un temps relativement long, cela reste tout de même faisable en quelques mois lorsque les cadres et les connaissances appropriés sont bien réunis.

Humaniser l'IA est la clé de son succès

La crainte de voir les robots remplacer les humains est toujours très présente, avec en ligne de mire un scénario proche de films dystopiques comme Terminator. L’adoption de l’IA à la manière d’un big bang n’est donc pas la meilleure approche, car il peut être difficile d’obtenir l’approbation totale des employés. Les entreprises doivent travailler à l’instauration d’un climat de confiance au fil du temps sur ces questions, en passant d’une automatisation nulle à partielle, puis totale.

En s’efforçant d’instaurer cette confiance, les responsables informatiques doivent tenir compte du fait que les personnes sont beaucoup plus susceptibles d’accepter l’IA si elle est rendue aussi humaine que possible. Le traitement du langage naturel permet à l’IA d’imiter les conversations humaines et, avec le temps, elle peut même apprendre à comprendre les émotions humaines. Dans quelle mesure les employés accepteraient-ils mieux l’IA si elle commençait à faire preuve d’empathie lorsqu’ils rencontrent un problème ?

Tirer parti de l'IA pour obtenir des informations commerciales en temps réel

Une fois que les entreprises auront identifié où et comment elles vont utiliser l’IA, il est crucial de lui donner une portée aussi large que possible pour s’assurer que les avantages sont évolutifs. L’une des approches les plus courantes consiste à utiliser l’automatisation des processus robotiques, pour simplifier des tâches spécifiques au sein d’un processus commercial complexe. Cependant, cela n’est qu’une des possibilités offertes par l’IA, car tous les flux d’activité ne suivent pas une ligne droite. Ils passent d’un ensemble d’applications à un autre, signifiant que l’automatisation des processus robotiques nécessite souvent une intervention manuelle.

L’analyse des processus métier permet à l’automatisation des processus robotisés (RPA) d’atteindre son plein potentiel, en permettant aux équipes informatiques et opérationnelles de prendre des mesures proactives et efficaces en cas de menace de perturbation du flux d’activité. Si l’on prend l’exemple d’une banque, avec une équipe informatique qui utilise la RPA pour le traitement des paiements, elle ne sera pas automatiquement informée des problèmes qui surviennent dans ce flux d’activité. Si un message n’est pas transmis, un paiement peut échouer et la relation client peut s’en trouver endommagée. L’analyse des processus métier garantit que les problèmes identifiés par l’IA ne sont pas négligés, ce qui place les entreprises dans une position privilégiée pour prévoir, prévenir et remédier aux problèmes.

Les espaces de travail numériques sont la première frontière de la transformation numérique

L’IA peut également être utilisée pour rendre les espaces de travail numérique plus fluides et intelligents, ce qui s’est avéré inestimable lors de la pandémie. Les entreprises ont fait tout ce qu’elles pouvaient pour offrir la meilleure expérience utilisateur aux employés travaillant à domicile, afin d’avoir les meilleures conditions de travail à distance. Ce flux soudain de demandes a été difficile à gérer pour beaucoup, mais les échanges de services automatisés ont utilisé la puissance de l’IA pour simplifier les processus de demande, de commande et de livraison de fournitures de bureau à domicile des employés. Les équipes RH en ont également récolté les fruits. Les assistants virtuels cognitifs propulsés par l’IA allègent la charge de travail, évitant au personnel de passer du temps à répondre plusieurs fois aux mêmes questions lorsque les salariés cherchent des informations sur leurs vacances ou autres demandes administratives.

C'est maintenant ou jamais !

Si elles parviennent à relever les défis, les entreprises peuvent être assurées qu’il existe déjà d’excellents cas d’utilisation de l’IA à exploiter. Désormais, il n’y a plus aucune excuse pour ne pas mettre l’IA au cœur de la transformation numérique. Celles qui n’adoptent pas l’IA à grande échelle risquent de donner à leurs concurrents un avantage qui pourrait leur causer des dommages importants à long terme. Ceux qui l’exploitent avec succès envisageront l’avenir numérique plus sereinement, et créeront d’innombrables opportunités pour redéfinir leur secteur.