Intelligence artificielle Le succès de l'IA est limité par une mauvaise transformation numérique

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Le succès de l’IA est limité par une mauvaise transformation numérique

La transformation numérique comporte de multiples dimensions et complexités, qui échappent parfois aux organisations. La recette pour y arriver ? Repenser les processus et la structure organisationnelle afin de générer une valeur maximale, à partir du cadre technologique.

Selon une étude de Boston Consulting Group, environ 70 % des projets de transformation numérique n’atteignent pas leurs objectifs et ce, même lorsque les priorités sont clairement définies et que le leadership semble aligné. La nécessité d’introduire l’IA dans l’organisation qui se transforme complique le challenge. Aujourd’hui, l’IA est partout et promet d’importants retours sur l’expérience client et l’efficacité organisationnelle. Ne pas investir dans l’IA est aucunement envisageable dès lors qu’un effort de transformation numérique est engagé. Néanmoins, l’investissement peut sembler être une tâche insurmontable. Pourquoi ?

Car les lacunes de la feuille de route de la transformation numérique peuvent entraver le succès des initiatives d’IA.

Les facteurs qui conduisent à l’échec des initiatives de transformation numérique agissent également comme des obstacles à la réussite des initiatives d’IA. Il s’agit notamment de :

  • L’identification des problèmes à résoudre. Sans une conception de projet appropriée et une intervention extérieure, identifier le problème et la bonne approche pour le résoudre est incroyablement difficile. C’est ici qu’une stratégie numérique mal exécutée ou une feuille de route de transformation défectueuse agira comme un goulot d’étranglement pour le succès de l’IA. La stratégie de données sous-jacente n’était pas alignée sur les besoins uniques de l’organisation en premier lieu.
  • L’absence d’une stratégie de données globale. Les entreprises doivent dorénavant avoir une idée claire du type de données dont elles ont besoin pour amorcer leur transformation. Car elles risquent d’investir dans des piles technologiques inappropriées. Une infrastructure et une stratégie de données appropriées constituent le socle sur lequel les technologies émergentes sont construites.
  • Le manque d’intégration entre les verticaux et les unités. Trop souvent, les projets de transformation numérique sont cloisonnés dans les différents départements – au lieu d’être intégrés dans l’ensemble de l’entreprise. Cette approche peut entraîner une duplication des efforts et un gaspillage des ressources. Le cloisonnement empêche les données et les idées de circuler librement entre les départements, ce qui peut rendre le déploiement de l’IA extrêmement complexe. Les entreprises dépendent fréquemment d’un petit nombre de fournisseurs pour leurs besoins en matière d’IA, ce qui peut entraîner un verrouillage des fournisseurs et une flexibilité limitée lors de l’utilisation des systèmes d’IA.
  • L’absence d’un centre d’excellence, de partage de bonnes pratiques, de cadres et d’approches appropriés. Une mauvaise initiative de transformation numérique ne crée pas le système approprié de meilleures pratiques, de centres d’excellence et de cadres pour développer, tester et améliorer les solutions numériques.
  • Une mauvaise exécution due à un manque de pollinisation croisée et de coordination globale. De nombreuses entreprises ne disposent pas de l’expertise interne nécessaire pour gérer efficacement une initiative de transformation numérique. En outre, elles peuvent manquer de processus et d’outils de gestion du changement adéquats.
  • L’absence d’une culture centrée sur l’humain et le numérique. La première étape de la création d’une culture organisationnelle commence avant tout par une transformation numérique réussie. Si celle-ci n’est pas en place, les initiatives ultérieures en matière d’IA sont vouées à l’échec.

Des systèmes connectés pour des programmes d’IA réussis

Pour surmonter ces difficultés, les organisations doivent développer des systèmes d’IA connectés à l’échelle de l’entreprise comme un maillage ou un tissu, garantissant une collaboration transparente. Cette approche nécessitera également un changement d’état d’esprit. Il ne s’agira plus de considérer l’IA comme un outil pour les différents départements, mais comme un objectif stratégique pour l’ensemble de l’organisation. Les organisations doivent adopter une architecture évolutive à l’échelle de l’entreprise, qui soit modulaire, holistique, évolutive, dé-risquée et agile. Elles disposeront ainsi d’une base solide pour l’IA, avec des outils et des processus qui gèrent le cycle de découverte à la mise en œuvre de bout en bout, tout en permettant à l’organisation de profiter pleinement des avantages que l’IA peut offrir et de façonner régulièrement son activité pour une croissance durable.

Les dimensions fondamentales d’un projet IA sont les suivantes :

  • Les architectures d’IA modulaires offrent la flexibilité nécessaire pour adapter les solutions d’IA aux besoins spécifiques de l’entreprise. Elles permettent également d’ajouter ou de supprimer facilement des fonctionnalités en fonction des besoins. Les organisations peuvent utiliser l’IA modulaire pour la déployer dans des cas d’utilisation spécifiques ; ce qui se traduit par un système et une stratégie d’IA globale plus ouverts, plus ciblés et plus abordables.
  • Une architecture d’IA holistique offre une vision globale de l’entreprise et permet de mieux comprendre comment l’IA peut être appliquée dans tous les domaines. Les entreprises peuvent ainsi adopter l’IA en toute confiance : une telle architecture fournit une assurance, un soutien sur les questions éthiques et juridiques, une protection contre les atteintes à la réputation et aux finances, une meilleure transparence du système et une atténuation des risques.
  • Une structure de données évolutive permet de créer des liens, ou des conversations, avec tous les microservices ou services d’une entreprise. Elle agit comme un langage commercial commun à l’entreprise, indépendamment des technologies, systèmes sources ou formats de données sous-jacents, et peut prendre en charge des millions de micro-bases de données, concurrentes ou virtualisées, dans une architecture distribuée, performante et cohérente.
  • Dé-risquer l’IA pour gérer les risques de réputation et de performance. L’interprétabilité des modèles d’analyse, la détection des biais et la surveillance continue des performances doivent être intégrées aux différentes étapes du cycle de vie, du développement au déploiement et à l’utilisation.
  • Une architecture d’IA agile est essentielle pour les entreprises qui doivent s’adapter rapidement à l’évolution des conditions du marché ou des besoins des clients afin de pouvoir déployer et mettre en œuvre rapidement des solutions d’IA. Les approches agiles sont reconnues depuis longtemps pour leur capacité à améliorer le travail d’équipe, à démanteler les silos et à renforcer la prise de décision et la gestion de projet, entre autres choses.

Une transformation numérique réussie nécessite l’intégration de l’IA dans tous les domaines d’une entreprise – comme un tissu et un maillage. Pour tirer pleinement parti des opportunités offertes par la transformation numérique, les entreprises doivent avoir une compréhension claire de ce qu’elle implique. Grâce à cette compréhension, elles peuvent rendre leurs efforts de transformation numérique efficaces en brisant les processus cloisonnés qui peuvent empêcher l’intégration de l’IA et une transformation numérique puissante.

Contributeur expert

Balakrishna D. R.

Bali est en charge de la section IA & Automatisation chez Infosys et aide les clients à tran

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