RAPPORT DE RECHERCHE

En bref

En bref

  • Notre étude révèle que trois dirigeants d'entreprise sur quatre ont saisi qu'ils doivent déployer l'IA à l’échelle de toute l'entreprise pour rester compétitif – et pour rester en lice tout court.
  • Mais beaucoup déclarent rencontrer des difficultés lors passage de la phase de validation à la production, car leur roadmap de mise en œuvre manque de clarté.
  • Pour un déploiement à l’échelle efficace, les entreprises doivent (entre autres) mettre en place une stratégie IA clairement définie et des équipes pluridisciplinaires, tout en veillant à intégrer un cadre éthique directement dans leur IA.
  • Consultez notre guide « Ready. Set. Scale. » pour en savoir plus sur ces facteurs-clés de réussite et sur la feuille de route de l'IA. Découvrez le parcours de mise en production et de valorisation de l'IA au sein de l’entreprise.


Dans les faits, les entreprises voient en l'IA une source d'innovation, mais peinent encore à y voir un gisement de valeur stratégique. Cette transition reste encore difficile pour elles. Le projet pilote (PoC) semble frappé de paralysie. Pourquoi ? Il n'existe pas jusqu'ici de plan éprouvé pour le déploiement de l'IA à l’échelle, et les entreprises peuvent rencontrer certains écueils courants. Pour commencer, elles ne disposent pas de roadmap pour l'IA, ni de parcours précis pour leur passage en production – autrement dit, pas d'étapes à suivre pour faire passer leur projet d'IA de la phase de validation à la production, efficacement et rapidement. Les projets d'IA sont différents des projets d'implémentation logicielle « classiques » que maîtrisent en général les entreprises. Quitter le statu quo exige de l'agilité, une ouverture à d'autres méthodes de travail, et la capacité à reconnaître qu'une idée fonctionne – ou que le moment est venu de l'abandonner.

Comment déployer une stratégie IA à l'échelle ?

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Deuxièmement, le paysage peu familier de l'IA signifie aussi que les entreprises peuvent être tentées de revenir à d'anciens comportements, pour réinventer la roue et partir de zéro. Grossière erreur. Il existe un grand nombre de solutions d'IA éprouvées, économiques et prêtes à utiliser sans attendre. Il est essentiel de capitaliser sur l'existant, de personnaliser ce qui a besoin de l'être pour l'entreprise et de démontrer que l'IA est créatrice de valeur – c'est la première étape d’un déploiement à l’échelle réussi.

Mais ne vous enlisez pas dans la technologie. Ayez toujours à l'esprit la stratégie métier et la vision de l'entreprise, qui vous dictera l’approche d’IA. Votre priorité est de rechercher la méthode de travail adaptée. Cela permettra le bon développement de l'IA, tout en assurant une diversification des talents - qui ne s'arrête pas aux data scientists. Pensez aussi à mettre en place la réussi.. Faites-le dès le départ, en ayant à l'esprit les résultats attendus. Appliquez ces facteurs-clés de réussite, assurez le déploiement de l'IA à l’échelle, et bénéficiez de nouvelles sources de création de valeur.

Dr. Athina Kanioura

Managing Director – Applied Intelligence


Fernando Lucini

Global Lead Data Science & ML Engineering – Applied Intelligence

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