Miser sur l’implantation de l’intelligence artificielle dans l’informatique de l’entreprise

L’avènement de l’IA est l’occasion rêvée pour les entreprises de réinventer leurs pratiques en cultivant l’intelligence et en apprenant à l’exploiter pleinement.

Les données, mais aussi la capacité à les analyser et l’exploitation de cette analyse grâce à des techniques et des technologies comme l’IA, sont vouées à jouer un rôle central dans la façon dont les entreprises se disputent les marchés et collaborent entre elles. Gartner prédit que la démocratisation de l’IA va générer d’ici 2021 une valeur commerciale de 2 900 milliards de dollars. Pourtant, la plupart des organisations ont encore du mal à comprendre comment la déployer afin de maximiser leur retour sur investissement.

Selon une récente étude, la majorité des entreprises n’ont pas intégré l’IA à leurs stratégies, 59 % de celles qui y songent étant à ce jour dans une phase de recueil d’informations sur cette technologie.

L’IA est une technologie qui se traduit déjà par une amélioration concrète de la productivité et de l’efficacité. Les projets d’IA confèrent aux organisations le superpouvoir de caractériser et de prédire les choses avec un degré de pertinence et d’efficacité que de simples mortels ne pourraient atteindre.

Dans le domaine de l’informatique d’entreprise, l’IA est notamment vouée à devenir le moteur du smart IoT et à fluidifier l’intégration des applications.

Une des premières pistes est l’expérimentation de l’IoT à la périphérie. D’ici 2022, plus de 80 % des projets IoT des organisations intègreront au moins une composante dotée d’IA, alors qu’on en compte aujourd'hui moins de 10 %. Il est généralement admis que le traitement de l’IA ne s’opère pas « à la périphérie », pas plus qu’il ne s’applique sur les appareils en fin de production comme les petits capteurs connectés par exemple. Plusieurs exemples concrets montrent que l’IA est en train de se déporter « vers la périphérie », c'est-à-dire au plus près des sources de données. C’est notamment le cas avec les Raspberry Pi, une famille de nano-ordinateurs monocarte déjà adoptée par plusieurs applications de domotique et d’automatisation industrielle reposant sur l’analyse d’images.

Un deuxième usage possible serait d’apprendre à tirer parti de l’IA pour faciliter l’intégration des applications. Gartner a récemment observé que 90 % des applications utilisées aujourd'hui seront toujours d’actualité en 2023. Or, la complexité de l’intégration d’IA dans ces applications est la clé de la transition vers des plateformes numériques. La plupart des applications utilisées seront dotées d’IA ou sauront à minima en tirer parti. 90 % des entreprises ont déjà commencé à intégrer l’IA à au moins une de leurs applications et 50 % à leurs systèmes clients.

Il est essentiel que les leaders de l’informatique continuent à concentrer leurs efforts sur les applications et projets en prise directe avec le client en mettant l’accent sur le développement d’applications avec de l’IA qui leur seront directement destinées. L’IA n’a certes pas vocation à être visible du client, mais elle doit pouvoir bonifier les applications que celui-ci utilise.

Concernant les bénéfices apportés par l’IA, ils sont proportionnels aux efforts déployés pour repenser l’entreprise.

Il faut d’abord analyser le business model pour identifier les axes d’innovation. La transition vers l’IA suppose d’examiner à la loupe le modèle économique de l’entreprise pour appréhender clairement la dynamique de son écosystème. Qui sont ses clients ? Quelle est la nature des relations qu’elle entretient avec ses clients, ses partenaires, ses fournisseurs et les autres parties prenantes ? Il faut déterminer les données clients et fournisseurs dont la collecte et l’analyse pourraient contribuer à améliorer l’écosystème. Enfin, il faut réfléchir aux applications de l’IA susceptibles de transformer en profondeur les modes de travail.

Interrogés sur les types d’applications d’IA intégrés ou en voie d’adoption dans leur entreprise, les répondants de l’étude Gartner ont indiqué accorder leur priorité à celles favorisant l’engagement client. L’IA est un atout précieux pour aider l’humain à appréhender la situation et à interpréter correctement les signaux contextuels. C’est ainsi qu’une entreprise de l’industrie chimique s’est avisée, à partir de données et d’enseignements obtenus grâce à l’IA, que ses prospects effectuaient 60 % à 70 % de leur parcours client avant même de prendre contact avec quelqu'un de l’entreprise. Aussi est-il judicieux d’utiliser l’IA non pas au premier contact, mais plus en amont du parcours client.

Il faut identifier les actions à entreprendre pour recueillir un maximum d’informations exploitables. C’est l’exemple d’une banque désireuse d’opérer une refonte de sa plateforme de paiement qui s’est dotée d’outils d’analyse prédictive et prescriptive capables d’identifier les types de paiements susceptibles d’être engrangés et la probabilité de traiter effectivement les paiements. Elle y ajoute des données générales sur les effectifs et sur les phénomènes climatiques pour obtenir des informations détaillées sur les modalités du traitement des paiements. Désormais, son directeur peut savoir, dans les trente secondes qui suivent son arrivée à la banque, si la journée va être bonne ou non concernant le traitement des paiements.

Source : Smarter With Gartner, cet article a été co-écrit par Mike Rollings, Vice-président de la recherche chez Gartner

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