Si les premiers succès observés aujourd’hui attestent du potentiel de l’IA, notamment pour identifier des éléments pertinents parmi des contenus non structurés, il est nécessaire de les traiter dans le cadre d’une approche globale pour s’assurer que ces avancées perdurent. L’intégration de ces données produites par l’IA dans un socle de données, accompagné d’un stratégie à long terme, est la clé. Sans cela, ces réussites seront éphémères. Relier les enseignements tirées entre eux constitue un atout puissant et durable qui assure la rentabilité des investissements en IA, tout en dynamisant la croissance, la résilience et la compétitivité durablement.
Relier les informations pour une stratégie globale
Au cours des dernières années, les données métier ont changées : désormais, les courriels, les fils de discussion instantanées et les fichiers PDF remplacent les rangées et les colonnes des tableurs. Dans les entreprises, ces nouveaux formats non-structurés rendent difficiles la consultation et l’analyse des données qui y sont stockées. Dans ce cadre, l’IA offre une réponse efficace en convertissant ces contenus non structurés en informations pertinentes et exploitables. Il s’agit alors d’un « quick-win » particulièrement attractif.Pour y parvenir, les entreprises doivent s’appuyer sur des outils capables d’interroger, de collecter et de détecter les schémas itératifs propres à ces données. Ces résultats exploitables et obtenus rapidement illustrent l’efficacité de l’IA générative. Alors que les entreprises intègrent peu à peu la technologie au sein de leurs stratégies, ces résultats initiaux permettent de justifier des investissements plus élevées.
Des succès initiaux à la construction d’une vision d’ensemble
L’approche « quick wins » reste au cœur des usages actuels de l’IA. Le rapport Bloomberg Intelligence publié en 2023 indique que la part de l’IA générative dans les investissements IT pourrait atteindre 10 % d’ici 2032, contre seulement 1 % actuellement, incluant les dépenses en matériel, services logiciels, jeux vidéo et publicité. Ces données témoignent d’une attitude envers l’IA marquée par l’expérimentation plutôt qu’une adoption confiante.Si transformer des données jusqu’alors inexploitables en informations est une victoire indéniable, ces chiffres peuvent néanmoins donner l’impression d’un ralentissement dans l’évolution de l’IA. Les investissements réalisés sont en grande partie liés à une compétition à laquelle toutes les entreprises prennent part, poussés par leur conseil d’administration ou leur PDG demandant « Quelle est notre position à propos de l’IA ? »
Assurer la pérennité des bénéfices de l’IA ne sera possible que lorsque les entreprises sauront comment transitionner de la phase d’exploitation à court terme des données collectées par les chatbots à une stratégie globale et à une intégration dans
les flux de travail.
Développer une stratégie à long terme pour l’IA
Concevoir des stratégies de données fiables est un processus qui se fait sur la durée. Les entreprises nécessitent d’abord un socle de données propres et fiables, avec des fonctions de contrôle de la cohérence, de la gouvernance et de la qualité. Elles peuvent ensuite intégrer l’IA aux flux de travail afin d‘optimiser leurs opérations.Par Jacques Padioleau, Regional Vice-president EMEA South chez Qlik
