Le cycle éternel des innovations et IA en entreprises

    Le cycle éternel des innovations et IA en entreprises
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    Depuis de nombreuses années, l’IA fait régulièrement la une des médias et soulève de nombreux débats. Face aux nombreux salons et expositions, il est temps désormais de mettre en place des projets concrets.

    Le potentiel créateur des Labs d’entreprises

    Au cours des cinq dernières années, beaucoup de grandes entreprises se sont équipées d’un AI Lab, d’une Digital Factory ou encore d’un Innovation Office. Autant de termes à la mode qui désignent des équipes transverses qui sont censées réussir là où la Direction des Systèmes d’Information (DSI) est réputée pour échouer : livrer de l’innovation aux métiers, la livrer rapidement et le faire en concertation avec les utilisateurs finaux. Et pour parvenir à leurs fins, ces Labs se sont équipés à la fois de personnes issues des lignes métiers et de personnes issues des divisions IT. Ensemble, ils doivent combler le chainon manquant, trop souvent montré du doigt par les employés, entre les directions métier et la DSI. Mais si leur rôle est plutôt clair dans l’organisation de l’innovation des entreprises, ces Labs parviennent-ils pour autant à remplir leur principale mission ? C’est une question qui vaut la peine d’être posée car la réponse est loin d’être évidente.

    Une culture d’entreprise à repenser

    « Et l’IA dans 5 ans, dans 10 ans, ça sera quoi ? ». Si la question n’a pas vraiment de sens, la réponse quant à elle se doit d’être très terre à terre. Au mieux, dans 5 ans, on peut souhaiter que ces projets d’IA actuellement à l’étude dans les Labs des grandes entreprises sortent enfin du tunnel et soient déployés, à large échelle, pour des centaines de milliers d’utilisateurs. Et cette réflexion vient le plus souvent des responsables de Labs eux même qui, conscients des limites de leur organisation, avouent parfois que leur plus grande faiblesse est leur capacité à réaliser leur mission dans des délais raisonnables. Il peut même arriver que ce soit toute l’organisation qui lutte : un directeur de centre d’innovation d’une grande banque française confiait il y a peu lors d’un salon FinTech qu’il pouvait lui arriver de mettre plus de six mois pour obtenir des jeux de données pertinentes afin d’entamer des expérimentations. Si six mois sont nécessaires pour entamer des tests, alors déployer une solution à l’échelle de plusieurs milliers de personnes pourrait prendre plusieurs années.En effet, entre la sécurité, la gestion du changement, la gouvernance… les
    obstacles sont multiples.

    Lieux d’innovation : les freins à une dynamique ouverte

    Si certains se dévouent corps et âmes à leur mission d’innovation, il y a un revers à la médaille. A l’heure où les technologies se sont multipliées, les fameux PoC (Proof Of Concept) se sont multipliés de manière déraisonnée. Certaines Innovation Team de grands groupes, profitant que les business model de la plupart des startups ne soient pas encore très secs, se livrent à un véritable tourisme technologique qui prouve beaucoup de concepts mais ne parvient pas à en livrer énormément entre les mains d’utilisateurs métiers.

    Cela a deux conséquences néfastes. Premièrement, cela conduit à un épuisement des fournisseurs technologiques qui doivent souvent endurer des cycles de ventes allant jusqu’à 24 mois pour des revenus parfois déconnectés de l’effort. Deuxièmement, on constate un agacement croissant des équipes métiers qui sont las d’attendre la fameuse solution “disruptive” qui doit révolutionner leur travail au quotidien. Résultat, cela amène de plus en plus souvent les directions métiers à s’équiper de référents innovations pour accélérer la marche ce qui entraine généralement la dissolution pure et simple des Labs, dont les
    membres se retrouvent dispersés dans les équipes métiers et la DSI. Finalement, le progrès est un éternel recommencement.

    Il n’y a de bonne intelligence artificielle que celle qui n’est pas là pour remplacer les femmes et les hommes des entreprises mais qui vise à les aider à mieux réaliser leur mission au quotidien. C’est peut être la clé du problème, s’intéresser davantage aux vrais enjeux de l’innovation et de l’IA pour son seul objectif noble : l’humain.