Nous le savons tous : le monde évolue rapidement. Cela pousse les entreprises à être instinctivement réactives notamment lorsqu’elles sont témoins d’erreurs ou lorsqu’elles voient des opportunités s'échapper. Cependant, il y a une différence entre être réactif et faire les bons choix. En élaborant une solution réfléchie et ciblée, les organisations éviteront les investissements inutiles, perdront moins de temps et élimineront le problème en lui-même.

Dans le monde des affaires, certaines choses ne peuvent pas être contrôlées, comme l'inflation. En revanche, les entreprises peuvent adapter les flux d'informations, de travail ainsi que les processus décisionnels pour que les collaborateurs analysent et agissent de manière intelligente et non impulsive. Notamment lorsque des changements, ou des problèmes, se profilent.

L'intelligence artificielle (IA) devient un sujet incontournable auprès du grand public. Les discussions sur l'IA générative et l'IA responsable qui en découlent sont plus que justifiées. Pour aider à relever les défis, les organisations doivent comprendre comment utiliser l’IA (machine learning, deep learning, etc.) de manière responsable tout en faisant preuve de discernement.

Pourquoi intégrer des solutions d’IA dans son
entreprise ?

L’intégration d’applications logicielles basées sur l’IA dans l’infrastructure technologique d’une entreprise sert à soutenir les flux d’informations automatisés, les workflows ainsi que la prise de décision. Cela permet aux équipes terrain de fournir en temps et en heure ce que veulent les clients, tout en gérant chaque aspect de l’activité de manière efficace.

Dans un monde complexe et de plus en plus riche en données, les collaborateurs de back-office sont limités par les capacités du cerveau humain à saisir et analyser ces données de manière à prendre les décisions les plus optimales. A moins qu’ils aient accès à des outils d’IA, qui peuvent pallier ces difficultés.

L’IA pour simplifier la prise de décision des collaborateurs

Cependant, si l’activité n’est pas automatisée de bout en bout, la décision finale sur l'action à entreprendre reposera sur les épaules d’un collaborateur. Par conséquent, le résultat de ce choix dépendra de la richesse et de l'objectivité des données sur lesquelles l’individu en question s’est appuyé pour agir.

En d’autres termes, il est temps pour toutes les entreprises de s’appuyer sur l’automatisation soutenue par l’IA, quelle que soit leur maturité globale ou technologique. Startups et grandes organisations doivent faire face aux mêmes attentes clients et sont confrontées aux mêmes défis en matière de personnel et d’investissement. Par ailleurs, les systèmes low-tech constituent toujours des solutions très intelligentes et à fort impact, comme on peut le voir dans le secteur de la santé, du retail ou encore dans l'industrie manufacturière.

Les éléments clés pour réussir son implémentation d’IA

D’un point de vue consommateur, l’IA peut paraître inquiétante. C’est pourquoi il est important d’étudier cette technologie d’un point de vue commercial et professionnel afin d’agir de façon réfléchie dans le but de :
  1. Comprendre ce que signifie réellement l'automatisation des flux d'informations, de travail et de prise des décisions, ainsi que de l'analyse des données.

  2. Découvrir comment l'IA fonctionne dans le cadre de l'automatisation de technologies low-tech et high-tech, et comment elle peut apprendre à soutenir les entreprises de la manière la plus optimisée.

  3. Comprendre que l’IA fonctionne grâce aux informations dont elle dispose, grâce aux équipes mais aussi grâce à l’aide des données générées par des outils de l'internet des objets (IoT) (capteurs environnementaux, terminaux mobiles, systèmes de capture de données, caméras de vision industrielle, lecteurs RFID). Échanger avec des ingénieurs en IA, des data scientists et des chefs d’entreprises permettra d’obtenir un point de vue à la fois technique et pratique.

  4. Évaluer si des spécialistes de l'IA sont nécessaires pour tirer parti d’une capacité d’IA en particulier ou si des équipes non-spécialistes suffisent pour mettre en œuvre/gérer le composant d'IA envisagé.

  5. Vérifier s’il y a besoin d’outils supplémentaires pour rendre le logiciel accessible afin que tous les collaborateurs puissent travailler avec des solutions basées sur l’IA ou en créer.

  6. Estimer le temps nécessaire pour créer, tester et déployer des infrastructures technologiques augmentées par l’IA et ainsi résoudre efficacement les problèmes qu’elle rencontre.

  7. Se renseigner sur la législation autour de l’IA en matière de sécurité et de protection de la vie privée en fonction de son utilisation.

  8. Connaître les différences entre l'IA générative et l'IA conçue spécialement pour des applications commerciales de terrain ou de back-office.

  9. Comprendre pourquoi l’IA n’est pas une « solution miracle » malgré ses immenses capacités d'intelligence mais plutôt un élément actif dans la résolution des problèmes d’une organisation. Comme toute autre technologie, elle doit être mise en œuvre conformément aux politiques et aux procédures qui servent au mieux l'utilisateur final.
Une entreprise ne devrait pas prendre de décision fondée sur la familiarité, la commodité, le coût initial ou encore la contrainte. Elle doit examiner attentivement ce qu'il se passe, puis étudier toutes les options en se demandant constamment « pourquoi » telle ou telle décision est la meilleure (ou non).

De plus, la dette technique n’est pas quelque chose qui s’accumule uniquement en faisant les mauvais investissements. Elle arrive aussi lorsque l’on attend trop longtemps pour remplacer une technologie peu performante. Une fois certain d'avoir mis en place les logiciels adéquats, il faut consacrer les efforts nécessaires à la gestion de ce changement.

Enfin, la valeur de la technologie découle de sa capacité à aider les individus à travailler plus efficacement, à prendre de meilleures décisions et à s'adapter rapidement à l'évolution des attentes des clients et des pressions du marché. Par conséquent, pour maximiser un retour sur investissement, il faut s’assurer que cette technologie est configurée de manière à soutenir pleinement les équipes et que ces dernières comprennent comment elle peut les aider.

Par Tom Bianculli, CTO chez Zebra Technologies