Comment un grand groupe peut gagner un milliard d'euros grâce à l'IA ?
Beaucoup parlent de l'intelligence artificielle, mais dans les faits, son potentiel reste largement minoré par les entreprises. Avec une stratégie claire et la mise en place d'un observatoire de la valeur de l'IA, les dirigeants auraient pourtant une capacité à anticiper et à s'adapter sur un marché plus que jamais difficile. Cette chronique est co-signée par Cédric Vatier, directeur exécutif Strategy & Consulting et Youssef Harchaoui, directeur exécutif Applied Intelligence chez Accenture.
Comment un industriel, au chiffre d’affaires de 50 milliards d’euros, peut générer une hausse de son EBITDA de plus d’un milliard ? En cette période de crise sanitaire mondiale, où la capacité à rebondir lors de la reprise de l’activité est déterminante, beaucoup en rêvent !
La réponse pourrait bien se résumer à deux lettres : IA, pour intelligence artificielle. Beaucoup y pensent, beaucoup la fantasment, mais dans les faits le potentiel de l’IA reste encore trop largement minoré par les entreprises.
En effet, en dépit de l’enjeu financier, peu d’entreprises des secteurs à forte intensité capitalistique, tels que l’automobile, les équipements industriels ou le pétrole et le gaz, tirent pleinement profit de l’IA. Près de trois dirigeants sur quatre (71%) reconnaissent ainsi avoir du mal à la déployer dans l’ensemble de l’entreprise, la plupart privilégiant des tests sur certaines poches de valeur, et d’autres restant encore au stade de l’expérimentation ponctuelle, en s’appuyant sur un modèle opérationnel cloisonné, essentiellement axé sur l’IT. Or, 85% de ces mêmes dirigeants déclarent qu’ils n’atteindront pas leurs objectifs de croissance s’ils ne déploient pas l’IA à grande échelle.
Déployer l’IA à l’ensemble des fonctions de l’entreprise pour accélérer
Dans les faits, les entreprises commencent généralement par tester l’IA pour résoudre les problématiques opérationnelles les plus complexes. Et ce, alors qu’elle est reconnue pour sa capacité à créer rapidement de la valeur pour les fonctions support.
Une approche intégrée de l’IA est indispensable et doit prendre en compte le fait que sa valeur ne réside pas uniquement dans l’automatisation, mais aussi dans l’amélioration de la prise de décision, des interactions et de la confiance des collaborateurs. Les entreprises qui ont déployé massivement l’IA obtiennent en effet un ROI près de 3 fois supérieur à celui de leurs homologues moins performants en matière d’intelligence artificielle, en incluant notamment les services RH. 67% des salariés se disent d’ailleurs prêts à apprendre de nouvelles compétences dans le domaine de l’IA, soulignant le besoin impérieux que ce tournant technologique soit accompagné d’un programme de formation.
Autre démystification : l’IA peut être accessible aux petites et moyennes entreprises, grâce à une bonne intégration dans les systèmes d’information (avec la mise en place par exemple de chatbot ou voicebot pour les utilisateurs).
Créer une « tour de contrôle » de l’IA pour mieux évaluer et coordonner
Pour mettre en place une stratégie IA claire englobant toutes les fonctions, l’entreprise doit se doter d’une « tour de contrôle » de l'intelligence artificielle. L’analyse de données est en effet un élément essentiel de ce modèle opérationnel, l’IA se démocratisant à tous les niveaux de l’organisation. Or, aujourd’hui, seulement 45% des entreprises ont déployé un programme IA durable, et seulement 10% a commencé à l’exploiter à travers ses différents départements. Le défi est donc grand, mais largement relevable, tant les potentialités sont réelles.
L'intelligence artificielle permet ainsi de modifier fondamentalement les business models traditionnels, et peut servir de moteur à la collaboration et à la croissance de l’entreprise. Avec une stratégie claire et la mise en place d’un observatoire de la valeur de l’IA pour évaluer et suivre l’impact sur les résultats de l’entreprise, les chefs d’entreprise ont une capacité à anticiper et à s’adapter qui sera décisive sur un marché plus que jamais difficile.