L’intelligence artificielle (IA) est un mot à la mode dans le monde des affaires depuis des années, promettant des avantages transformateurs. Cependant, les recherches indiquent que de nombreuses entreprises ont du mal à exploiter tout leur potentiel. Selon le Data Maturity Index de Carruthers et Jackson, 87 % des responsables des données signalent une utilisation limitée de l'IA au sein de leur organisation, et seulement 5 % d'entre eux ont atteint une maturité élevée en matière d'IA. Malgré ces défis, il y a de l’espoir à l’horizon, car les experts proposent des solutions pour surmonter l’inertie de l’IA.
L’état de l’adoption de l’IA
Ces dernières années, l’IA a changé la donne pour les entreprises . Son potentiel d’automatisation, d’analyse de données et de prise de décision a suscité un immense intérêt. Cependant, la réalité sur le terrain raconte une tout autre histoire. Selon le Data Maturity Index de Carruthers et Jackson, 87 % des responsables des données révèlent que l'IA est peu ou pas utilisée du tout au sein de leur organisation.
Ce problème omniprésent a été surnommé « paralysie induite par l’IA ». Cela découle des défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles justifient, gouvernent et intègrent l’IA dans leurs opérations. Atteindre un niveau élevé de maturité en IA, créer des départements IA ou mettre en œuvre des processus d’IA clairs reste un objectif lointain pour la plupart.
Trouver un but
Caroline Carruthers, PDG de Carruthers et Jackson, suggère une voie à suivre pour les organisations qui cherchent à se libérer de l'inertie de l'IA. Elle met l’accent sur quatre priorités clés :
1. Commencer par un objectif
Carruthers souligne l’importance d’avoir un objectif clair lorsqu’on s’aventure dans l’IA. Les organisations doivent dent les problèmes spécifiques qu’elles souhaitent résoudre, les opportunités qu’elles souhaitent saisir et ce qui les passionne dans l’IA. Sans but, ils risquent de errer sans but.
2. Se concentrer sur les résultats ciblés
Plutôt que de tenter de relever des défis grandioses, Carruthers conseille aux organisations de commencer par des problèmes plus modestes et gérables. En se concentrant sur la plus petite partie de leur objectif où ils peuvent faire la différence, ils peuvent ouvrir la voie à de futurs succès.
3. Célébrer les réussites
L’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA est la réticence des professionnels des données à vanter leurs réalisations. Carruthers encourage les organisations à changer ce discours. Ils doivent promouvoir activement les résultats positifs de leurs initiatives en matière d’IA au sein de l’entreprise, en invitant d’autres personnes à se joindre à cette aventure.
4. Prouver le cas avec des données
Pour obtenir l’adhésion à une plus grande adoption de l’IA, les organisations doivent fournir des preuves concrètes de leur réussite. Carruthers préconise de présenter les résultats des projets d'IA , démontrant leur efficacité et leur valeur. Cette approche basée sur les données contribue à plaider en faveur de l’expansion des initiatives d’IA.
Les défis de l’adoption de l’IA
Deux obstacles importants freinent l’adoption généralisée de l’IA dans les organisations :
1. Le problème des personnes
L’un des principaux défis liés à l’adoption de l’IA consiste à convaincre les employés à tous les niveaux de sa valeur. Beaucoup associent l’IA à la suppression d’emplois, craignant son impact sur la main-d’œuvre. Surmonter cette résistance inhérente n’est pas une tâche facile, même face à la croissance rapide des technologies de l’IA.
2. Le lien réglementaire
Les préoccupations réglementaires jouent également un rôle important dans l’hésitation à adopter pleinement l’IA. L’étude de Carruthers et Jackson indique que les dirigeants sont, à juste titre, préoccupés par l’éthique des données et par les lois potentielles, encore non defi , sur les données. Cette incertitude réglementaire conduit de nombreuses entreprises à adopter une approche attentiste, reportant ainsi leur engagement total dans l’IA.
Construire des fondations solides
Les résultats de la recherche soulignent la nécessité d’établir des bases tron pour l’adoption de l’IA. Une stratégie de données solide et un cadre de gouvernance des données sont des éléments cruciaux pour comprendre les implications et les avantages de l’adoption de l’IA.
Malgré les défis, certaines organisations progressent dans leur préparation à l’adoption de l’IA. Andy Moore, directeur des données chez Bentley Motors, fait partie de ceux qui ouvrent la voie. Il a élaboré une stratégie de données à l'échelle de l'entreprise ancrée dans quatre piliers principaux :
1. Gouvernance
Un cadre de gouvernance clair garantit que les données sont gérées efficacement, ouvrant la voie aux initiatives d’IA.
2. Nuage de données
La pile technologique de Bentley, connue sous le nom de cloud de données, fournit l'infrastructure nécessaire à la mise en œuvre de l'IA.
3. Dojo des données
Un programme interne de maîtrise des données, le data dojo, permet aux employés d'acquérir les compétences nécessaires pour naviguer dans le paysage de l'IA.
4. Activation
L'habilitation vise à faciliter la collaboration entre l'équipe de données et le reste de l'entreprise, garantissant une intégration transparente de l'IA.
Équilibrer les attentes
Moore reconnaît l’engouement pour l’IA mais souligne l’importance de fixer des attentes réalistes. Il comprend la nécessité d’établir des bases tron avant de se lancer pleinement dans les initiatives d’IA.
Alors que l’adoption de l’IA est confrontée à des défis, les organisations peuvent surmonter l’inertie en se concentrant sur leur objectif, en ciblant des résultats spécifiques, en célébrant les réussites et en présentant des preuves fondées sur des données. Résoudre le « problème des personnes » et naviguer dans le paysage réglementaire incertain sont des étapes essentielles. Il est essentiel de bâtir des fondations tron grâce à des stratégies de données et à une gouvernance. Des progrès sont possibles, comme en témoignent des entreprises comme Bentley Motors, qui ouvrent la voie à l’intégration de l’IA tout en maintenant une approche équilibrée. L’IA en est peut-être encore à ses balbutiements pour beaucoup, mais avec un objectif et une planification stratégique, les organisations peuvent libérer son potentiel de transformation.
