Ce qui relie l’IA et la transformation numérique
L’intelligence artificielle (IA) est le domaine d’étude dédié à la création de machines « intelligentes ». Appliquée au domaine des affaires, cette intelligence est au cœur de la transformation numérique (DX), un processus qui consiste à transformer toutes les activités et opérations d’une organisation.
Dans intelligence artificielle, le terme intelligence fait référence à des capacités semblables à celles de l’homme, telles que le raisonnement, la résolution de problèmes, l’apprentissage du langage, la logique, l’analyse ou la reconnaissance de modèles. Ces compétences permettent aux machines d’imiter la pensée humaine. Les tâches d’IA peuvent être banales (comme percevoir et décrire une peinture, ou traduire un texte), formelles (comme aider à la gestion de projet et à l’allocation des ressources, ou résoudre un Rubik’s Cube), ou expertes (comme détecter les menaces pour la cybersécurité ou alimenter des voitures autonomes).
La transformation numérique change fondamentalement la façon dont une organisation fonctionne et fournit de la valeur, allant au-delà de la simple conversion d’informations et de processus analogiques aux formats numériques. Cela implique une refonte complète des processus de base, des flux de travail et de la gestion de l’expérience client de l’organisation. En intégrant la technologie à tous les produits, opérations et fonctions, la transformation numérique remodèle l’ensemble du paysage commercial.
« Ce parcours de “numérisation” a 100 ans », explique Prasad Akella, fondateur de Drishti, une société d’analyse vidéo basée sur l’IA. « Un processus de transformation se produit, et à chaque génération, la numérisation change un peu. Mais cela nous ramène à l’idée que l’on essaie d’automatiser beaucoup plus, et qu’il y a moins de travail humain en cours. Aux États-Unis, il y a 100 ans, 80 % de la population travaillait dans l’agriculture. Aujourd’hui, cette part ne dépasse pas les 10 %. C’est parce que la mécanisation a été la première forme de numérisation. »
La transformation numérique elle-même se transforme en permanence. L’itération actuelle ne se limite pas à la mécanisation ; elle concerne l’intégration de la technologie dans tous les aspects du fonctionnement et de l’exploitation de l’entreprise, ce qui signifie également apporter des changements fondamentaux dans la culture globale. Ses effets peuvent être observés dans la relation de l’entreprise avec ses propres données et dans la façon dont les employés travaillent individuellement, dont les équipes travaillent ensemble et dont les processus opérationnels fonctionnent globalement.
Chaque entreprise est différente, chacune aura donc une feuille de route légèrement différente vers la transformation numérique en fonction de ses besoins et objectifs individuels. Mais toutes les transformations numériques réussies ont un élément en commun : elles s’articulent autour de l’expérience client.
Mais qu’entendons-nous par transformation ? « Les entreprises modifient leur offre de base et le produit lui-même », explique Mahesh Makhija, associé et consultant chez EY India. « Prenez une entreprise comme une banque : à une époque, une banque était un endroit où vous alliez avec votre argent personnel ou pour obtenir un prêt. Mais maintenant, grâce au numérique et à l’analyse, elles vous offrent une expérience complète. Si vous êtes un consommateur, vous vivez presque une expérience de commerce électronique. Le service des hypothèques aide le consommateur à trouver un logement. Vous allez au-delà de votre offre de base, vous comprenez les besoins du client et vous développez tout un tas de nouveaux produits et services pour être en mesure de répondre aux besoins de ce client. »
Dans le cas d’une petite entreprise cliente, une banque serait traditionnellement sollicitée par la petite entreprise pour obtenir un prêt pour petite entreprise. Mais maintenant, explique Makhija, « la banque va les aider jusqu’au bout, de l’acquisition d’ordinateurs portables à l’approvisionnement, en passant par l’aide pour les déclarations fiscales et la paie… Tout cela depuis une banque. La banque elle-même offre tous ces services dans le but d’attirer et de fidéliser plus de clients. C’est ce qui se passe du point de vue de la transformation numérique. »
Les quatre dimensions de la transformation numérique sont les technologies, les activités, les limites et les objectifs. Selon un article sur le « cadre de préparation pour l’IA » publié dans la revue Business Horizons, il s’agit des quatre grandes dimensions de la vie et de la culture organisationnelles et par conséquent, des quatre grands domaines dans lesquels une organisation peut subir une transformation :
- Technologies : les nouvelles technologies numériques sont une exigence inhérente à la transformation numérique ; elles façonnent à leur tour les activités, les limites et les objectifs de l’organisation.
- Activités : les technologies peuvent influencer les actions d’une organisation susceptibles d’être optimisées, augmentées ou complètement transformées, ce qui affecte les tâches attribuées et les compétences requises. Les algorithmes d’apprentissage, par exemple, peuvent changer fondamentalement la nature de l’expertise au sein d’une organisation, en refaçonnant les frontières professionnelles.
- Limites : de nombreux types de limites peuvent changer au sein d’une organisation avec l’introduction des technologies numériques. Les produits physiques sont améliorés par des composants numériques, les espaces de travail physiques sont de plus en plus remplacés par des espaces de travail virtuels, les compétences sont considérablement remplacées et l’ensemble de la relation d’une organisation avec ses clients évolue.
- Objectifs : la transformation numérique consiste à créer de nouveaux processus, produits et, en fin de compte, de nouveaux objectifs ; elle a un impact profond sur l’identité d’une organisation. Cela est dû aux nouvelles technologies numériques.
| Dimension de la transformation numérique | Manifestée dans… |
|---|---|
| Technologies | Changements dans la technologie numérique |
| Activités | Changements dans les activités déclenchés par les changements dans la technologie numérique |
| Limites | Changements dans les limites déclenchés par les changements dans la technologie numérique |
| Objectifs | Changements dans les objectifs déclenchés par les changements dans la technologie numérique |
Vous pouvez utiliser ces quatre dimensions de la technologie numérique pour évaluer la situation et les capacités actuelles, ainsi que les attentes et les besoins futurs d’une organisation. Cela permet aux dirigeants de savoir ce qui inspire confiance à leurs employés et ce qui les laisse perplexes.
Des enquêtes citées dans le California Management Review ont permis de constater que 85 % des organisations déclaraient avoir l’intention de mettre en œuvre l’IA en 2016-2017, et 20 % des organisations déclaraient l’avoir déjà fait. Selon un rapport de Research and Markets publié plus tôt dans l’année, le marché de l’intelligence artificielle devrait avoir connu un taux de croissance annuel composé de 52 % entre 2017 et 2025.
« L’IA agit comme un catalyseur pour les initiatives de transformation numérique dans tous les secteurs », explique Babu George, éditeur de Digital Transformation in Business and Society: Theory and Cases (Transformation numérique des entreprises et de la société : théorie et cas pratiques). « Grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données, à automatiser les processus et à générer des informations, l’IA soutiendra les technologies qui stimulent la vague numérique. À l’inverse, le déluge de données issu de la transformation numérique alimente le développement de l’IA, créant un cycle vertueux. »
En quoi l’IA est-elle différente de l’automatisation ?
L’IA et l’automatisation aident toutes deux les entreprises à fonctionner plus efficacement, en réduisant les coûts, en effectuant des tâches plus rapidement et plus précisément, et en exploitant les données plus efficacement. Cependant, l’IA implique des systèmes qui peuvent apprendre, prendre des décisions et s’adapter au fil du temps, tandis que l’automatisation fait référence à la technologie programmée pour effectuer des tâches répétitives de manière cohérente.
Voici quelques différences majeures entre l’IA et l’automatisation :
- Nature du processus : automatisation fait référence au processus de création de matériel ou de logiciels qui peuvent effectuer des tâches sans intervention humaine. L’intelligence artificielle est la science de la création de technologies qui peuvent essayer d’égaler voire de rivaliser avec l’intelligence et le comportement humains.
- Quantité de données : l’automatisation fonctionne avec un ensemble fini de données clairement définies, car ces machines suivent une programmation fixe pour effectuer des tâches mécaniquement. En revanche, l’IA nécessite des quantités de données beaucoup plus importantes pour fonctionner et peut gérer un peu d’incertitude, comme le cerveau humain.
- Type de réflexion : les systèmes automatisés utilisent un ensemble fixe et linéaire d’étapes lorsqu’ils effectuent des tâches. Les systèmes d’IA tentent d’imiter la pensée et le raisonnement humains, de sorte qu’ils réagissent et reconnaissent des modèles d’information plus complexes. L’IA utilise de nombreuses technologies pour traiter rapidement d’énormes ensembles de données par le biais d’une analyse mathématique ou d’un raisonnement logique, puis tente de prendre des décisions ou de faire des prévisions.
- Supervision requise : les systèmes automatisés sont destinés à réduire le travail humain avec des tâches répétitives et ne doivent pas nécessiter de supervision. L’IA doit être plus collaborative, en particulier lorsqu’elle est introduite initialement dans une organisation ou un flux de travail.
- But de la main-d’œuvre : l’automatisation concerne les tâches répétitives ; elle n’implique pas que la machine apprenne de nouveaux processus ou doive penser par elle-même. D’autre part, les systèmes d’IA sont capables de s’adapter à de nouvelles circonstances, d’apprendre des données et de l’expérience, de répondre au contexte et de s’améliorer au fil du temps. Ils peuvent gérer des tâches complexes et non structurées susceptibles de nécessiter une compréhension et un raisonnement contextuels.
IA versus automatisation
| IA | Automatisation | |
|---|---|---|
| Nature du travail | L’IA imite l’intelligence humaine. | Les systèmes automatisés effectuent des tâches automatiquement. |
| Quantité de données | Elle nécessite de grandes quantités de données et implique une certaine incertitude. | Elle peut travailler avec des informations définies et avoir besoin d’une programmation claire. |
| Type de réflexion | Elle peut reconnaître les schémas, raisonner, prendre des décisions et formuler des prévisions. | Elle suit un ensemble fixe et linéaire d’étapes à plusieurs reprises. |
| Supervision requise | Elle nécessite de la collaboration. | Elle ne doit pas nécessiter de collaboration, ce qui permet de gagner du temps pour superviser. |
| Finalité du travail | Elle tire des enseignements de l’expérience, s’adapte aux nouvelles circonstances et répond au contexte. | Elle répète le même ensemble de tâches. |
Pourquoi l’IA est-elle importante pour la transformation numérique ?
Alors que les entreprises continuent de s’adapter à l’évolution du paysage numérique et que le secteur de l’intelligence artificielle se développe, l’IA devient essentielle pour la réussite des stratégies de transformation numérique. L’adoption de l’IA peut améliorer la rentabilité et l’expérience client, mais aussi renforcer les capacités de prise de décision des chefs d’entreprise.
« L’IA est déjà devenue essentielle à la transformation numérique pour l’avenir proche en raison de sa capacité à augmenter les capacités humaines tout au long de la chaîne de valeur », explique George. « Les principaux avantages comprennent l’hyper-automatisation, qui réduit les coûts, l’analyse avancée pour des décisions plus intelligentes et l’automatisation intelligente des processus, qui améliore la productivité. De plus, l’IA permet de mettre en place des modèles d’affaires innovants tels que la maintenance prédictive, la tarification dynamique et l’hyper-personnalisation, ce qui se traduit finalement par une rentabilité plus élevée et des avantages concurrentiels. »
- De meilleures analyses : l’IA permet aux organisations de traiter plus de données plus rapidement, ce qui les aide à voir de nouvelles connexions et de nouveaux schémas et à faire de meilleures prévisions. Par exemple, lorsqu’elle est supervisée de manière appropriée, l’IA peut aider les entreprises d’analyse de la santé à identifier de nouveaux groupes de patients à risque. De la même manière, une entreprise de marketing peut bénéficier de l’analyse par l’IA des données de commerce électronique sur les sites Web pour mieux cibler ses campagnes.
- Prise de décision améliorée : en traitant plus de données plus rapidement, l’IA permet aux organisations de prendre des décisions plus éclairées en fonction des schémas qu’elle identifie et des connexions qu’elle établit. Cela donne aux entreprises des informations exploitables qu’elles peuvent utiliser pour rester flexibles et adaptables. Par exemple, une entreprise de gestion financière peut utiliser l’IA pour identifier de nouvelles opportunités et de nouveaux risques, puis utiliser ces informations pour mieux conseiller ses clients.
- Augmentation de la rentabilité : de la réduction des coûts à la réduction des déchets, l’IA peut aider à améliorer les marges bénéficiaires en optimisant les processus et en améliorant la logistique. Par exemple, une entreprise de fabrication peut utiliser l’IA pour aider à l’entretien de l’équipement, ou un service automobile ou hôtelier peut l’utiliser pour aider à établir des tarifs dynamiques.
- Profil client amélioré : en utilisant plus de données, l’IA peut aider à créer des profils de clients plus clairs et plus détaillés que les entreprises peuvent utiliser pour mieux comprendre les besoins de leurs clients. Une banque, par exemple, peut utiliser l’IA pour analyser les habitudes de dépenses et aider à concevoir des offres personnalisées, telles que des prêts ou des portefeuilles spécifiques.
- Amélioration de l’expérience client : l’IA peut également aider les entreprises à améliorer l’expérience client globale. Les entreprises et les systèmes plus traditionnels disposeront d’une quantité fixe de connaissances et de cas d’utilisation à partir desquels apprendre, tandis que l’IA peut aider à prévoir les problèmes auxquels les clients n’ont pas encore été confrontés.
Cas d’utilisation de l’IA pour la transformation numérique
L’IA peut être adaptée de manière créative à un certain nombre de fins commerciales. Différents secteurs sont susceptibles d’utiliser plusieurs types de solutions d’IA pour diverses raisons, mais la plupart des solutions peuvent être appliquées à tous les secteurs.
Vous trouverez ci-dessous quelques cas d’utilisation réels de l’IA déployée par les entreprises, notamment sur l’
expérience client, où les moteurs alimentés par l’IA peuvent utiliser les données sur les achats des clients, les demandes de renseignements, l’activité sur les réseaux sociaux et l’emplacement pour aider les entreprises à adapter leurs offres et leurs recommandations. Par exemple, Booking.com utilise des modèles en apprentissage machine pour fournir aux clients des recommandations ciblées pour les hôtels et les vols en fonction de leur activité, et son planificateur de voyages IA répond aux questions des clients lorsqu’ils planifient leurs propres voyages. Erica, l’assistante virtuelle de Bank of America, fournit des conseils financiers aux clients et les aide à effectuer des transactions en toute transparence.
- Prévention de la fraude : la prévention de la fraude nécessite souvent de traiter rapidement de grandes quantités de données et de reconnaître les modèles afin d’identifier les anomalies, ce qui fait de l’IA un outil puissant à cette fin. Une étude d’IBM de 2021 a révélé que l’automatisation de la sécurité et l’IA ont permis aux entreprises de réduire de manière importante les coûts de violation. Celles qui n’utilisaient pas l’IA ont payé plus de deux fois plus que celles qui l’avaient adoptée. Le marché de l’analyse des fraudes se développe rapidement et a presque doublé entre 2021 et 2023. PayPal utilise des outils d’IA pour analyser les données des transactions et attribuer un score de risque pour chaque transaction afin de faire la différence entre les transactions légitimes et frauduleuses.
- Conception générative : la technologie de l’IA peut générer de nombreuses options de conception de produits à l’aide de paramètres fixes et d’algorithmes avancés pour aider les ingénieurs, les concepteurs et les architectes à développer leurs produits plus rapidement à partir des prototypes immédiatement disponibles. Par exemple, le fabricant d’avions Airbus a utilisé la conception générative pour créer une structure à « partition bionique » qui pourrait aider à réduire les émissions de dioxyde de carbone.
- Automatisation robotisée des processus : l’automatisation robotisée des processus (RPA) peut rendre les entreprises plus efficaces et rationalisées en automatisant leurs tâches routinières et leurs flux de travail manuels, ce qui réduit la pression sur les employés. Par exemple, IBM a beaucoup utilisé la RPA dans son service RH. Pendant le processus d’intégration, le logiciel de RPA effectue toute la numérisation et la validation des documents et se charge de la saisie des données de base sur les nouveaux employés. Cela permet au personnel des RH de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques, telles que l’engagement des employés. Les compagnies d’assurance sont un autre exemple. En utilisant la RPA et l’analyse des données, ces entreprises peuvent valider et traiter rapidement les informations dans les formulaires de réclamation, ce qui améliore la satisfaction des clients.
- Analyse des sentiments : le traitement du langage naturel (NLP) peut aider les systèmes à analyser les interactions avec les clients et à obtenir un aperçu de leur situation et de leurs émotions afin de faciliter les campagnes de vente et de marketing. L’analyse des sentiments des utilisateurs consiste à comprendre la réflexion et la motivation émotionnelle derrière ce que votre audience dit en public et à transformer cette analyse en actions. Par exemple, Amazon utilise l’analyse des sentiments des avis des clients pour évaluer la satisfaction globale et améliorer les recommandations de produits.
- Optimisation de la chaîne logistique : l’IA aide les entreprises à planifier et à optimiser leur logistique, ainsi qu’à gérer leur chaîne logistique. Une étude de McKinsey datant de 2021 a révélé que la gestion de la chaîne logistique optimisée par l’IA a amélioré les coûts logistiques de 15 %, les niveaux de stock de 35 % et les niveaux de service de 65 % dans les entreprises qui ont adopté l’IA plus rapidement que les autres. La plateforme logistique ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) d’UPS, qui cartographie la majorité des itinéraires nationaux de l’entreprise et aide à résoudre les problèmes d’acheminement et de planification des véhicules, constitue un exemple de gestion de la chaîne logistique basée sur l’IA. ORION utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour analyser les schémas de circulation, les conditions météorologiques et d’autres informations en temps réel afin de générer des itinéraires de livraison optimisés pour les conducteurs d’UPS.
Étude de cas sur la transformation numérique vers l’IA
Il existe d’innombrables façons d’adapter l’IA à une organisation spécifique pour lui permettre de poursuivre son parcours de transformation numérique. La transformation numérique se produit partout autour de nous, tout le temps. Voici l’histoire d’une équipe.
Kelly Cheng est responsable du marketing chez Goldcast, une plateforme d’événements B2B qui aide les entreprises à organiser des webinaires, des sommets virtuels et toutes sortes d’événements hybrides. Selon Kelly, l’IA a fondamentalement changé la façon dont son équipe travaille et lui a fait gagner du temps. D’après elle, l’IA est cruciale à un moment comme celui-ci, où les licenciements sont nombreux et où les entreprises du monde entier se retrouvent dans l’incapacité de maintenir les revenus ou le pipeline qu’elles créent.
« Il y a eu un changement massif en termes de besoin d’efficacité », dit-elle, « mais c’est très contradictoire avec le travail de marketing parce que le travail de marketing est créatif. C’est un travail de fond. » Il peut s’écouler des mois avant que les équipes marketing telles que celle de Kelly Cheng ne créent le matériel qu’elles s’efforcent de mettre au point, mais les équipes du monde entier manquent de temps ou de ressources.
C’est là que l’IA entre en scène. « L’IA peut servir aux spécialistes du marketing en tant qu’outil vraiment efficace de brainstorming », explique Kelly. « Le marketing est l’une de ces choses qui ne sera jamais vraiment remplacée par des robots, car quand on a l’idée de départ, il faut rester authentique pour qu’elle soit efficace. Mais c’est vraiment du côté du brainstorming que le marketing peut tirer parti de l’IA pour faire plus avec moins. »
Chez Goldcast, les équipes utilisent des outils d’IA pour trouver des sujets pour les événements ou les webinaires. Goldcast organise ensuite l’événement, et le produit final est livré au format vidéo. Il s’agit du matériel original que l’équipe de Kelly Cheng utilise pour créer son contenu marketing. Avec les ressources limitées actuelles, l’équipe de Kelly s’appuie sur l’IA pour l’aider à trouver rapidement des idées de marketing dans les événements qu’elle enregistre. « Vous avez la vidéo originale et authentique, un webinaire en direct ou un panel de leaders d’opinion que vous avez capturé, mais personne ne va vraiment s’asseoir là et regarder 60 minutes de vidéo », explique-t-elle. « La façon dont les gens consomment le contenu aujourd’hui est vraiment expresse. »
La création de contenu de style TikTok ou Instagram à partir de sources aussi lourdes nécessiterait beaucoup de ressources si vous travailliez uniquement avec un éditeur vidéo. Cela impliquerait de regarder à plusieurs reprises de longs webinaires pour trouver les bons moments à utiliser. De plus, comme le souligne Kelly, « le monteur vidéo n’est pas votre expert en la matière. Il ne sait pas quelles parties couper et quelle partie votre public va vraiment, vraiment aimer. » C’est l’expertise de l’équipe marketing.
Chez Goldcast, tout le contenu (webinaires, événements, réunions internes, enregistrements Zoom et démonstrations de produits) est transféré vers un laboratoire de contenu dédié. Ensuite, son programme d’IA génère une transcription de chaque enregistrement, puis « le monde est à vous », explique Kelly. (Notre appel a été enregistré sur son programme, et la transcription générée n’a nécessité que peu de modifications de la part de l’un ou l’autre d’entre nous.) Vous avez gagné des centaines d’heures grâce à une IA qui a identifié pour vous les cinq moments clés d’une réunion ou d’un panel d’une heure.
Le programme spécifique de Goldcast coupe et crée également cinq clips vidéo clés qui peuvent être utilisés pour interagir avec les consommateurs : des personnes qui étaient dans le public lors de l’événement, qui ont manqué l’événement, qui en veulent un résumé, ou qui sont simplement en train de faire défiler des pages sur LinkedIn. « Créer de courtes vidéos à partir de vidéos longues signifie que vous pouvez faire plus avec moins, et cela prolonge vraiment la durée de vie de ces vidéos longues », explique-t-elle. « Vous pouvez vraiment élargir votre public de cette façon. »
Le Content Lab de l’entreprise peut également être invité à générer un résultat spécifique, comme rédiger du texte pour une publication LinkedIn afin d’accompagner une vidéo spécifique, créer un cadre pour un article orienté SEO à propos d’un événement, envoyer un e-mail de suivi aux participants d’un webinaire spécifique, ou encore créer des résumés ou rédiger des questions fréquentes après des réunions internes.
« Nous réfléchissons à la façon dont nous pouvons continuer à appliquer l’IA à la plateforme pour la rendre plus fonctionnelle et plus efficace pour les équipes marketing », explique-t-elle. « Mais l’IA est bien là. Elle est entièrement intégrée au produit et les gens paient pour cela. »
Pour les entreprises et les équipes qui cherchent à adopter les outils de l’IA pour leur parcours de transformation numérique, Kelly Cheng recommande de se lancer. « Mon conseil, c’est de se lancer, de commencer à créer, à utiliser, à tester et à expérimenter, et à voir ce qui fonctionne », dit-elle. « Continuez à expérimenter jusqu’à ce que vous ayez quelque chose qui peut prendre vie. Il s’agit d’un marché très précoce. De nombreuses innovations prennent forme. Si vous voulez vraiment trouver ces avantages en matière d’efficacité et de créativité, vous devez commencer maintenant. Si nous ne l’avions pas fait, il aurait fallu beaucoup de temps à nos équipes pour rattraper le retard pris par rapport aux technologies existantes. »
Comment utiliser l’IA pour faciliter la transformation numérique de votre organisation
Lorsque vous déployez un nouveau système d’IA dans votre organisation, assurez-vous d’avoir toutes les informations dont vous avez besoin et de recueillir autant de ressources que possible. Ensuite, définissez des cas d’utilisation spécifiques, créez des équipes transversales, et développez, formez et intégrez des modèles d’IA dans les systèmes existants.
Suivez ces étapes pour faciliter la transformation numérique à l’aide de l’IA :
- Identifier les objectifs et les défis
Commencez par identifier les objectifs spécifiques que vous souhaitez atteindre grâce à l’IA, ainsi que les défis que vous souhaitez relever à l’aide de cette technologie. Il peut s’agir de stimuler le changement et l’innovation pour aider votre organisation à s’orienter vers de nouveaux domaines, ou de contribuer à la poursuite des activités courantes en améliorant l’efficacité opérationnelle.
- Évaluer la préparation des données
Les systèmes d’IA ne peuvent pas fonctionner sans la bonne quantité et la bonne qualité de données. Avant de pouvoir mettre en œuvre de nouveaux systèmes d’IA, assurez-vous que l’infrastructure de données que vous avez mise en place peut les prendre en charge. Si ce n’est pas le cas, commencez par augmenter votre collecte de données et votre intégration.
- Définir des cas d’utilisation
Concentrez-vous sur des projets spécifiques dans lesquels l’impact et la valeur de l’IA peuvent être maximisés, en gardant à l’esprit les objectifs de votre organisation.
- Créer des équipes transversales
La mise en œuvre réussie de nouveaux outils d’IA dans votre organisation exige de la collaboration. Créez des équipes comprenant différents types d’experts, y compris des scientifiques des données, des développeurs, des analystes et des spécialistes de l’infrastructure informatique. L’introduction d’outils d’IA nécessite également des spécialistes, tels que des experts en gestion du changement et des agents de conformité. Vos initiatives en matière d’IA restent ainsi ciblées et toujours alignées sur les objectifs de votre entreprise.
- Développer un modèle d’IA
En fonction de vos besoins et données spécifiques, choisissez un modèle d’IA sur lequel vous appuyer. Voici quelques exemples généraux des modèles qui pourraient ajouter de la valeur à votre organisation :
- Modèle en apprentissage profond : il s’agit d’un type d’apprentissage machine qui nécessite beaucoup plus de données et de ressources de calcul pour être efficace. Les modèles en apprentissage profond sont responsables du traitement du langage naturel, qui est à l’origine des chatbots et des assistants virtuels.
- Modèle en apprentissage machine : ce type de modèle peut aider à obtenir des informations à partir des données ou à automatiser les processus. Il peut améliorer des tâches telles que la prévision des tendances, la segmentation des clients pour les campagnes de marketing ou encore l’analyse de vidéos basiques pour le contrôle de la qualité.
- Modèle d’IA symbolique : ce modèle apprend directement de l’expertise humaine plutôt que des données. Il suit des règles qui sont programmées dans le système par de vrais experts. Par exemple, ces systèmes peuvent être utilisés pour l’analyse d’images dans les domaines médicaux afin d’aider les diagnosticiens.
- Entraîner votre modèle d’IA
Une fois que vous avez décidé quel modèle d’IA utilisé, formez-le pour répondre aux cas d’utilisation spécifiques identifiés précédemment, et effectuez un test afin de l’évaluer. Faites des ajustements si nécessaire.
- Intégrer votre modèle aux systèmes existants
Intégrez votre nouvelle solution d’IA à vos flux de travail et applications actuels pour en faciliter l’adoption. Cela peut impliquer le développement d’API, de connecteurs ou d’intégrations personnalisées. Ensuite, exécutez votre mise en œuvre pilote dans un cas d’utilisation réel pour évaluer l’efficacité et la convivialité de la solution. Recueillez les commentaires de toutes les parties prenantes, y compris les employés et les utilisateurs finaux.
- Surveiller les performances
Surveillez en permanence les performances de vos modèles d’IA et utilisez les commentaires pour les affiner au fil du temps. Mettez en œuvre des mécanismes de suivi des métriques clés, de détection des anomalies et des modèles de réapprentissage si nécessaire pour maintenir leur exactitude et leur pertinence.
- Adapter à toute l’organisation
Une fois la phase pilote réussie, vous pouvez étendre vos solutions d’IA à différents services ou équipes. Tenez compte des initiatives et des exigences de chaque service, et définissez une feuille de route pour le processus de mise à l’échelle.
- Investir dans les talents
À long terme, toute organisation qui met en œuvre l’IA dans son activité a besoin d’une main-d’œuvre formée, forte des compétences et des connaissances appropriées. Envisagez de créer des capacités internes en continu dans des domaines tels que la science des données et l’IA afin de vous assurer que votre organisation dispose des ressources et de l’expertise requises pour stimuler la transformation numérique à l’avenir.
Boîte à outils pour l’IA
Télécharger la boîte à outils pour l’IA
Utilisez les ressources de cette boîte à outils gratuite d’IA pour vous aider à vous lancer dans le processus d’adoption de l’IA. Le kit comprend des guides détaillés pour évaluer votre préparation, votre stratégie et votre éthique en matière d’IA.
Dans ce kit, vous trouverez :
- Une Feuille de travail sur le cadre stratégique de l’IA pour Microsoft Word pour créer vos propres lignes directrices et bonnes pratiques qui alignent votre stratégie d’IA sur les objectifs de votre entreprise.
- Une Évaluation du niveau de préparation à l’IA pour Microsoft Word pour vous aider à évaluer la préparation de votre organisation à l’adoption de l’IA, en tenant compte de facteurs tels que l’infrastructure des données, les talents, la conformité, etc. Elle comprend une feuille de travail pour vous aider à réfléchir à des questions de démarrage ainsi qu’une liste de contrôle.
- Un lignes directrices éthiques sur l’IA (classeur de planification) pour Microsoft Word pour vous aider à rédiger vos propres lignes directrices du manuel de votre entreprise, en veillant à vous engager dans le développement et l’intégration éthiques et responsables de l’IA.
Conseils d’experts sur l’utilisation de l’IA pour la transformation numérique
La chose la plus importante à retenir est qu’investir dans la transformation numérique de votre organisation est toujours un processus continu, et l’introduction de l’IA n’est pas nécessairement un événement ponctuel. Soyez ouvert à l’expérimentation, restez agile, restez en contact avec les tendances et technologies émergentes, et encouragez une culture au sein de votre organisation qui s’efforce de s’améliorer continuellement dans ce paysage en évolution rapide.
Elias Hayek est consultant indépendant en gestion et en stratégie, et a été formateur en affaires à l’Algonquin College. Dans son article, « A Leader’s Framework for AI Application in Business » (Cadre de travail d’un leader pour l’application de l’IA dans les affaires), il identifie ce qu’il appelle la « roue de lancement de l’IA », qui commence par la première série de questions et de préoccupations que les chefs d’entreprise doivent soulever lorsqu’ils envisagent de mettre en œuvre l’IA, à savoir :
- Que peut faire l’IA pour nous aider à innover, à surpasser la concurrence et à améliorer les performances de l’entreprise ?
- L’IA est-elle bénéfique pour notre entreprise et notre secteur ? De quelles capacités avons-nous besoin pour ce type de projet ?
- Par où et comment commencer ? Le moment est-il propice au déploiement de l’IA ?
- Combien devons-nous investir et comment justifier le retour sur investissement ?
- Quel est l’impact sur notre organisation ? Qui sera affecté ?
- Quels sont les défis attendus compte tenu des controverses autour de l’IA ?
Pour organiser ces préoccupations et aider les chefs d’entreprise à prévoir les défis et à réfléchir à des solutions, Hayek a conçu le « cadre triple S ». En utilisant les principes de portée, de stratégie et de structure, le déploiement de l’IA peut être fluide et réussi.
« D’après ma propre expérience, deux problèmes majeurs surviennent lorsqu’il s’agit du déploiement de l’IA dans les organisations », a déclaré Hayek à Smartsheet. « Le premier est lié à l’incompréhension de l’utilisation de la technologie par les cadres intermédiaires. Aujourd’hui, ces personnes connaissent parfois bien les applications de l’IA, mais soit elles n’ont pas la formation adéquate, soit elles ne voient pas les avantages de l’utilisation de l’IA dans leur travail quotidien. Ces personnes sont généralement les moteurs du changement, et c’est là que de nombreux projets de transformation numérique se heurtent à un obstacle. Le deuxième défi est lié à une lacune dans le développement de la stratégie au niveau supérieur. De nombreux dirigeants veulent déployer l’IA dans leurs organisations, mais ne comprennent pas vraiment comment créer de la valeur avec l’IA. Ils comprennent mal la technologie, peut-être parce qu’elle est à la mode et que tout le monde veut y participer, et ils finissent par élaborer des stratégies de transformation numérique qui n’ont pas vraiment de portée ou de but précis. L’IA reste un mot à la mode au bureau, sans application réelle. »
Le conseil de Hayek pour contrer ces problèmes potentiels est de « relever ces défis avant même de penser à l’adoption de l’IA ». C’est là qu’intervient le « cadre triple S ». « La portée aide les dirigeants de tous les niveaux de l’organisation à se réunir et à réfléchir à la meilleure solution d’IA dans leur cas particulier. En d’autres termes, ce qu’ils veulent vraiment que l’IA accomplisse pour leur organisation », explique Hayek. « À partir de là, les dirigeants développent une stratégie qui correspond aux objectifs de l’organisation. Ce n’est qu’une fois que les objectifs et la stratégie sont clairs que l’on peut passer à la structure de l’exécution. Avec des cadres intermédiaires impliqués dans l’ensemble du processus, l’adoption est plus facile et le changement se produit plus rapidement. »
Comment mettre en œuvre l’IA pour faciliter la transformation numérique de votre organisation
La mise en œuvre de l’IA est le premier investissement et le plus important dans votre parcours de transformation numérique. L’IA peut vous aider dans presque tous les aspects de votre entreprise, mais elle exige également de la collaboration, de la maintenance et de la communication.
Comme vous pouvez l’apprendre dans ce guide téléchargeable sur la transformation numérique, la refonte des opérations numériques d’une entreprise exige une action planifiée et stratégique. Une fois que vous avez décidé d’investir dans l’IA pour la transformation numérique, gardez à l’esprit l’importance de ces étapes clés :
- Définir le problème : il s’agit de l’étape la plus importante avant la mise en œuvre d’un système d’IA. Il est essentiel de définir clairement le problème que l’IA résout. Qu’essayez-vous d’accomplir, et que fera l’IA pour vous aider à y parvenir ? Il est également important de décider de votre système d’évaluation dès le début. Avant de commencer la mise en œuvre, sachez quels facteurs ou métriques vous utiliserez pour évaluer le système d’IA.
- Formation et collaboration : les chefs d’entreprise sont chargés de s’assurer que les employés sont à l’aise avec tout système d’IA en cours de mise en œuvre et de montrer aux équipes comment intégrer avec succès l’IA dans leurs services et processus de travail. Il s’agit de déterminer quels rôles seront affectés par l’IA et comment, et de s’assurer que tout le monde est formé et qualifié au besoin.
- Encourager l’innovation : pour s’assurer que les employés se sentent à l’aise avec les nouveaux systèmes d’IA, il faut notamment leur laisser la possibilité de partager des idées et de les explorer au fur et à mesure qu’ils découvrent de nouveaux détails et apprennent à connaître la technologie. La collaboration entre les services peut créer des ponts et, en fin de compte, améliorer l’efficacité et la motivation de chacun. Les processus et les flux de travail ne sont pas les seuls à subir une transformation au sein de votre organisation : vos collaborateurs et leurs points de vue le sont également.
- Intégration : une stratégie efficace de mise en œuvre de l’IA tient toujours compte de la façon d’intégrer les nouveaux systèmes aux systèmes déjà en place. Ce processus doit être aussi fluide que possible, éviter les perturbations et améliorer la productivité. Tous les employés qui doivent utiliser le nouveau système doivent être sur la même longueur d’onde.
Les organisations peuvent exploiter l’IA pour la transformation numérique de différentes manières. Voici quelques-uns des rôles qu’elle peut aider à améliorer dans votre organisation :
- Service client : les chatbots et les assistants virtuels peuvent apporter des solutions et des recommandations personnalisées aux clients, améliorant ainsi l’engagement et la fidélité. L’IA peut également être utilisée pour analyser le comportement et les commentaires des clients, et effectuer une analyse des sentiments pour mieux comprendre leurs préférences. De plus, la capacité de l’IA à aider avec les tâches, de l’acheminement automatisé des tickets à l’assistance multilingue, permet de mettre plus facilement en relation les clients avec le bon service ou le bon agent, améliorant ainsi leur expérience globale.
- Finance et comptabilité : l’IA peut automatiser les tâches financières de routine telles que la saisie de données, la comptabilité, la facturation, la gestion des dépenses et le rapprochement. Les chatbots et les assistants virtuels peuvent également aider à répondre aux questions ou aux préoccupations financières des clients ou des employés, et certains outils d’IA se spécialisent dans la détection des transactions frauduleuses ou anormales. La modélisation prédictive et l’analyse des données peuvent également rationaliser la budgétisation et les prévisions.
- Ressources humaines : de la publication des offres d’emploi au recrutement et au filtrage en passant par l’intégration et la supervision, l’IA peut automatiser les processus des RH pour permettre aux employés de passer plus de temps à réfléchir aux talents de manière critique. Cela peut impliquer de renforcer l’engagement, de combler les lacunes en matière de compétences et d’effectuer une analyse des effectifs.
- Marketing et ventes : comme le montre Goldcast, l’IA peut rationaliser et améliorer le processus de marketing et de vente de nombreuses manières. Elle peut vous aider à effectuer des études de marché, à analyser les données clients, à prévoir les tendances, à prévoir les ventes, à créer des messages personnalisés, à condenser de grandes quantités de contenu en parties gérables, et bien plus encore.
- Opérations : l’IA peut rationaliser et optimiser les processus internes entre les services. Pour améliorer les opérations d’une organisation, l’IA peut réduire les coûts en améliorant les processus tels que la saisie des données, la planification de la maintenance, le traitement des documents et le contrôle qualité. Les outils d’IA aident également à gérer et à évaluer le personnel, à optimiser la logistique pour réduire les coûts de transport, et à surveiller les stocks.
- Développement de produits : les systèmes d’IA peuvent aider à générer ou à inspirer de nouvelles idées grâce à la recherche et aux prévisions de la demande et des nouvelles tendances. Ils peuvent également accélérer le cycle de vie du développement de produits en améliorant la conception et le prototypage.
- Recherche et développement : l’IA peut aider à analyser de grands ensembles de données et à prévoir les conséquences de différentes décisions commerciales en fonction de la modélisation prédictive. Cela peut aider à découvrir des informations, des tendances et des modèles exploitables, ainsi qu’à éclairer la planification stratégique, la gestion des risques et l’intelligence du marché. L’IA peut également être utilisée pour concevoir et mener des expériences automatiquement, en ajustant son analyse en temps réel en fonction des résultats.
- Gestion des risques et conformité : les capacités prédictives de l’IA lui permettent de détecter et de prévoir efficacement les risques et la volatilité, ainsi que d’assurer la conformité. Certains outils peuvent modéliser des scénarios de risque pour aider les entreprises à comprendre l’impact de différents événements.
Quel est l’avenir de l’IA dans la transformation numérique ?
Somme toute, l’IA promet d’être indispensable à l’avenir de la transformation numérique. Le processus d’adoption n’en est qu’à ses débuts, mais les entreprises qui commencent dès maintenant à intégrer l’IA seront mieux placées pour montrer l’exemple en matière d’innovation et d’efficacité.
La création de « plateformes hautement intuitives et sans code », rendue possible par l’IA, selon George, change la donne pour les entreprises du monde entier. Elle permet aux entreprises de développer des applications personnalisées, « rendant la transformation numérique accessible aux organisations de toutes tailles ». Qu’il s’agisse d’adapter des produits et des expériences personnalisés, ou de mettre en place des « systèmes modulaires d’auto-apprentissage qui s’adaptent en permanence » et « optimisent les processus, l’affectation des ressources et la prise de décision », l’IA changera la notion même d’agence et de leadership dans les affaires.
« Le changement le plus important », estime George, sera « la résolution prédictive et proactive de problèmes : l’IA permettra aux entreprises d’anticiper et de traiter de manière proactive les problèmes potentiels, des perturbations de la chaîne logistique au détachement de clients, en tirant parti de grandes quantités de données et d’analyses prédictives avancées ».
Accélérez votre transformation numérique vers l’IA avec Smartsheet
Donnez à vos employés les moyens de se dépasser grâce à une plateforme flexible conçue pour répondre aux besoins de votre équipe, et capable de s'adapter quand ces besoins changent. La plateforme Smartsheet facilite la planification, la capture, la gestion et la création de rapports sur le travail depuis n'importe où, ce qui permet à votre équipe d'être plus efficace et d'accomplir plus. Créez des rapports sur les métriques clés et obtenez de la visibilité en temps réel quant au travail grâce aux rapports de synthèse, aux tableaux de bord et aux flux de travail automatisés conçus afin d'aider votre équipe à rester connectée et informée. Quand les équipes bénéficient de clarté quant au travail en cours, elles peuvent accomplir bien plus dans le même temps. Essayez Smartsheet gratuitement, dès aujourd'hui.