L'IA et la data, au service d'un business plus agile
Il est indéniable que l'impact de la pandémie a contribué à l'adoption massive de l'intelligence artificielle. Et pour cause : les entreprises ont accéléré dans leur virage vers le numérique, entraînant des changements radicaux dans de nombreux domaines : recherche médicale, télétravail, gestion de la supply chain, l'éducation en ligne…
La technologie est devenue essentielle car elle a permis à la société d’être résiliente. Pourtant, de nombreux défis restent encore à relever. Selon le World Economic Forum, alors que plus de 80% des organisations - tous secteurs confondus - prévoient d'accélérer leurs efforts de transformation numérique, 70 % des transformations numériques opérées n'ont pas atteint leurs objectifs.
Omniprésente au sein des organisations, l’IA a, en parallèle, infiltré nos habitudes de consommation (plateformes OTT, e-commerce, réseaux sociaux, service client…). Elle est ainsi devenue un enjeu prioritaire au cœur de la stratégie de toutes les organisations. Celles-ci doivent prendre à bras le corps ce nouvel enjeu et se doter d’une solide stratégie d’IA pour opérer et mener à bien leur transformation numérique.
L’IA reste encore un défi technologique à relever
L’IA est aujourd’hui au cœur de toutes les conversations. Cependant, la plupart des entreprises peinent encore à rendre opérationnels leurs modèles d'IA/ML et à les intégrer à leurs propres activités. Une mise en œuvre réussie est un processus par étapes. Elle commence par la compréhension de la problématique métier à résoudre. Ensuite, il est nécessaire de collecter, de nettoyer, d’enrichir et de préparer les données. Des données qui doivent impérativement provenir de sources fiables et pertinentes, afin de les utiliser pour développer des modèles d'IA/ML capables de réagir dans un environnement réel. Dans ce contexte, il est devenu donc nécessaire d’accompagner et de former les développeurs et les commerciaux à développer de nouvelles compétences et d’opérer un profond changement de culture professionnelle.
Les données ont besoin de l'IA et l'IA a besoin des données
Les données représentent le fondement et le carburant de l'IA. Disposer de données fiables et de qualité est indispensable pour former des modèles de Machine Learning. Et intégrer l'IA dans les processus métier pour obtenir de meilleurs résultats est devenu clé. Pour y parvenir, les entreprises doivent commencer par collecter leurs données, acquérir des données supplémentaires auprès de tiers et rendre les données accessibles à l'ensemble de l'organisation. Par exemple, un retailer doit avoir accès à tous les types de données, les données historiques, les données du parcours client, afin de construire un modèle d'IA/ML efficace, avec pour objectif final de piloter des programmes marketing ciblés de vente croisée et additionnelles.
Une fois les données collectées, l’automatisation et l'intégration de l'IA dans la solution de gestion des données peuvent aider les entreprises à créer et à gérer des charges de travail dans le cloud. Les organisations peuvent ainsi améliorer la transparence des données, se connecter à diverses sources de données et gérer des environnements multi-cloud de plus en plus complexes. Cette approche permet à chaque collaborateur de l'entreprise - les métiers, les data scientists et les data engineers - d'accéder rapidement et facilement à des données de qualité. Cette approche favorise l'innovation et offre un véritable avantage concurrentiel.
Stimuler la croissance et l’innovation des entreprises dans notre ère numérique, nécessite une approche qui combine les capacités du Cloud et de l’IA. Basée sur des données fiables et de qualité, elle offre aux industries : agilité, prises de décisions plus rapides et intelligentes, processus métiers optimisés et productivité améliorée.