Dans les foires, conférences, événements, livres, congrès, articles et, en effet, dans n'importe quel cercle d'affaires actuel, l'adoption de l'Intelligence Artificielle (IA) est largement discutée dans le monde de l'entreprise. Les entreprises et les leaders de différents secteurs sont de plus en plus convaincus que l'IA est essentielle pour maintenir leur compétitivité et leur pertinence sur le marché.
Cependant, tandis que de nombreuses entreprises reconnaissent la valeur de l'IA, peu d'entre elles intègrent effectivement les possibilités offertes par ce type de technologie de manière stratégique et transformative. Ce que nous voyons, dans la plupart des cas, ce sont des projets pilotes ponctuels et à faible impact, qui ne capturent pas la véritable valeur que l'IA peut offrir.
Les entreprises ont généralement pour pratique, face à toute nouveauté technologique, adopter le modèle "piloter-évaluer-étendre-maturer" pour la mise en œuvre de projets. Et avec l'IA, de nombreuses organisations sont, en effet, réalisant des tests et des pilotes dans différents départements et types d'activités, en utilisant la même logique procédurale. Ces expériences, en général, ils recherchent des gains d'efficacité et de productivité dans des domaines spécifiques, libérer du temps pour que les collaborateurs puissent se concentrer sur des activités à plus forte valeur. Bien que importants, ces initiatives sont souvent limitées, n'impactant pas de manière significative la stratégie commerciale et, souvent, cessant de générer de la valeur à grande échelle.
La question qui se pose est : pourquoi ces pilotes n'évoluent-ils pas vers des initiatives plus larges et transformantes? La réponse réside dans l'absence d'une approche stratégique pour l'IA au sein des organisations, qui doit être guidée par une vision claire et soutenue par le leadership – souvent au niveau du conseil d'administration, inclusif.
Comment évoluer vers une utilisation stratégique de l'IA
Pour que l'IA soit vraiment révolutionnaire au sein des entreprises, il est nécessaire que les dirigeants et les leaders repensent le rôle de cette technologie dans le contexte de leurs affaires. Cela va bien au-delà de la mise en œuvre d'un nouveau logiciel ou de l'automatisation de tâches spécifiques; c'est une question de réimaginer les processus, produits et même des modèles commerciaux entiers sous l'angle de l'IA.
Structurer un leadership pour l'IA
L’un des principaux obstacles àunl'adoption plus stratégique de l'IA est le manque de leaders qualifiés pour orienter la transformation. Les entreprises qui avancent réellement avec l'IA disposent de dirigeants et de conseils qualifiés pour prendre des décisions éclairées sur cette technologie. Vice-présidences dédiées aux données et à l'IA, des conseillers spécialisés et une gouvernance axée sur l'innovation sont quelques exemples de structures qui peuvent accélérer l'adoption de l'IA à grande échelle.
Changement de culture et formation des employés
L'IA ne concerne pas seulement la technologie, mais aussi de personnes. Pour qu'elle soit largement adoptée et intégrée, il est fondamental que les collaborateurs comprennent comment la technologie peut impacter leurs routines et leur secteur. La formation continue et la promotion d'une culture d'innovation sont essentielles pour que les collaborateurs se sentent partie prenante du changement et puissent contribuer activement.
Adopter une stratégie de données robuste
L'IA dépend de données pour fonctionner de manière efficace. Donc, il est crucial que les entreprises aient une stratégie de données robuste et bien structurée. Cela inclut la collecte, stockage, traitement et analyse des données de manière sécurisée et éthique. Les entreprises doivent être prêtes à gérer de grands volumes de données et à explorer des outils de machine learning et de deep learning, qui permettent d'extraire des insights précieux.
Exemples de Big Techs
Les grandes entreprises de technologie mènent la transformation avec l'IA et servent de référence pour le secteur corporatif. Un Meta, par exemple, utilise l'IA pour automatiser les processus publicitaires, maximiser la portée et l'efficacité des campagnes. Un autre exemple est Amazon, qui applique l'IA à tous les points de son opération, de la recommandation de produits à la gestion de la logistique. Ces cas illustrent comment l'IA, lorsqu'elle est utilisée de manière stratégique, peut transformer non seulement des processus internes, mais aussi l'expérience des clients et dynamiser les résultats financiers.
Intégration aux objectifs stratégiques
Pour aller au-delà des pilotes ponctuels, il est important que les initiatives d'IA soient alignées avec les objectifs stratégiques de l'entreprise. L'IA doit être considérée comme un outil qui peut aider à atteindre ces objectifs de manière plus efficace et efficiente. Par exemple, si une entreprise souhaite augmenter la satisfaction du client, vous pouvez exploiter l'IA pour offrir une personnalisation en temps réel ou pour prévoir des problèmes avant qu'ils ne surviennent. L'IA doit être intégrée dans tous les principaux projets constitutifs de la planification stratégique organisationnelle – les ressources doivent être allouées à leur utilisation et à leur potentialisation.
Pour capturer la valeur de l'IA à grande échelle, les entreprises doivent surmonter certains défis communs, comme résistance au changement et complexité technique. Ce processus exige une combinaison de leadership visionnaire, investissements dans l'infrastructure des données et une approche stratégique qui privilégie les résultats à long terme.
Donc, avancer au-delà des pilotes ponctuels avec l'IA nécessite un changement de mentalité et de structure au sein des entreprises, qui n'est pas trivial. Pour que l'IA ne soit pas seulement un "vol de poule" passager, il est nécessaire que les dirigeants la voient comme un catalyseur pour une véritable transformation organisationnelle et qu'ils soient prêts à investir et à réinventer complètement leurs opérations.
