L’intelligence artificielle est en passe de devenir un différentiateur fort pour les entreprises qui savent l’utiliser. Cependant, pour que les initiatives débouchent sur des résultats probants, les équipes de directions doivent s’impliquer dans les décisions.

Pendant longtemps, les dirigeants n’ont pas eu besoin de s’intéresser à la technologie pour mener à bien leurs missions. Néanmoins, avec la percée de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning (ML), cette situation est en train de changer. Ces approches peuvent en effet avoir un impact extrêmement important, aussi bien sur le fonctionnement des entreprises que sur leurs salariés.

Pour ces raisons, les membres des comités de direction ne peuvent plus déléguer les choix technologiques à des tiers : ils doivent désormais acquérir eux-mêmes une bonne compréhension des outils numériques, afin de pouvoir prendre des décisions éclairées.

Pour savoir par où commencer, voici quatre notions clefs que les dirigeants doivent connaître pour bien cerner le potentiel de l’IA dans leur activité :

L’IA repose sur des mathématiques, non de la magie

Il n’est pas nécessaire d’avoir un doctorat en sciences informatiques pour comprendre la finalité des algorithmes d’IA. La plupart du temps, ces derniers optimisent simplement quelque chose que l’entreprise sait déjà faire. On reste bien loin de la culture populaire où l’IA est présentée sous la forme de machines omniscientes qui vont tout contrôler. Éviter de se laisser intimider par la technologie permet de mieux décider où et comment utiliser l’IA.

Les projets d’IA bien menés sont simples à comprendre

Si un projet d’intelligence artificielle semble obscur, il est très probable que sa finalité est floue ou inadaptée au contexte de l’entreprise. Les meilleurs projets d’IA sont faciles à expliquer et à comprendre. Clients, employés et managers doivent être en mesure d’appréhender clairement ce que la technologie va changer dans leur quotidien et à quelle échéance.

Inutile de se mettre à collecter des quantités de données pour générer de la valeur

Si la donnée est le pétrole qui alimente les algorithmes d’IA, il n’est pas pour autant nécessaire de calquer les géants américains de la technologie en cherchant à collecter toutes les données possibles. Non seulement c’est risqué à l’heure du RGPD, mais la plupart du temps ce n’est pas nécessaire. Des données simples issues du quotidien des entreprises peuvent suffire à générer beaucoup de valeur avec le bon algorithme de Machine Learning.

L’IA est une dépense opérationnelle (OPEX), non un investissement isolé

Pour que la mise en place de l’IA porte ses fruits, il faut régulièrement revoir les algorithmes, enrichir les modèles et ajouter de nouvelles sources de données. Inutile d’attendre des gains si l’entreprise mise tout sur un investissement unique, pour ensuite laisser la technologie tourner seule dans son coin. Sans une équipe et des ressources dédiées à l’IA, la valeur espérée ne sera pas au rendez-vous.

Source : d’après HBR

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