Entre prédictions, optimisation et automatisation, l’IA insuffle une autonomie inédite aux équipes et révolutionne l’expérience de travail. Cap sur la productivité et la confiance numérique ! L’heure est à l’ouverture et à l’exploitation optimale des données.
Certains pourraient encore croire que l’intelligence artificielle relève de la science-fiction et des fantasmagories d’écrivains imaginatifs. Pourtant, cette technologie transforme déjà en profondeur des secteurs d’activité aussi divers que la mode, la santé et l’agroalimentaire. L’IA automatise les tâches répétitives, met en lumière des informations métier cruciales et améliore la prise de décision. Elle confère une autonomie et des capacités nouvelles aux collaborateurs de l’entreprise. C’est à cet égard un véritable levier de croissance.
Mais ne nous y trompons pas, l’IA n’est pas la panacée. Pour en optimiser l’usage, les entreprises doivent identifier les applications les plus pertinentes, veiller à la qualité des données et collaborer autour de plateformes cloud ouvertes.
Le temps est venu d’adopter l’IA
Il est temps pour les entreprises de passer à l’IA sans attendre. Elles ont démontré une remarquable résilience face à l’incertitude macroéconomique, aux tensions commerciales et à la multiplication des réglementations. Mais elles peuvent aller plus loin. Les concurrents asiatiques, forts de leur agilité, risquent en effet de venir braconner sur leurs terres et s’approprier leurs parts de marché, avant même d’étendre leurs activités en Europe.
Dans ce contexte incertain, les responsables des départements IT et les dirigeants français sont assis sur une mine d’or potentielle. A condition d’exploiter la puissance des données collectées, dont les volumes considérables ne cessent d’augmenter. Ne disposant que d’équipes IT et de ressources limitées, beaucoup d’entreprises pensent que l’IA est une technologie réservée aux grandes multinationales. En réalité, le savoir-faire et les compétences nécessaires sont bien plus accessibles qu’il n’y paraît.
L’IA, sans attendre
Quel que soit leur secteur, l’argument commercial en faveur de l’IA est maintenant évident pour les entreprises. Correctement appliquée aux datasets, l’IA peut augmenter considérablement leur productivité, faciliter les décisions stratégiques et optimiser leurs processus.
Prenons l’exemple d’un retailer qui peine à écouler certains produits. L’IA peut analyser les historiques de vente afin d’élaborer des prévisions de la demande plus précises, permettant ainsi d’optimiser les niveaux de stock et de réduire les coûts liés au surstockage. Elle peut également analyser les habitudes d’achat des clients pour établir des recommandations personnalisées, aidant à gérer les invendus.
Dans le secteur manufacturier, l’IA peut analyser les données de capteurs ou de produits en cours d’utilisation afin d’identifier les anomalies signalant une défaillance imminente. Cette maintenance prédictive aide les fabricants à s’orienter vers la servicialisation et à générer de nouvelles sources de revenus.
L’IA générative bouscule les pratiques. Intégrée aux workflows métier existants, elle est capable de traduire automatiquement des articles, de synthétiser des notes de réunion, de générer des rapports de projet et de combler des lacunes en matière de compétences, permettant ainsi aux collaborateurs de poser des questions techniques en termes compréhensibles par tous. L’IA générative offre des applications potentielles dans presque tous les secteurs, ce qui stimule la productivité, réduit les risques métier et améliore la satisfaction client.
L’IA peut aussi ajouter de l’intelligence à l’automatisation robotisée des processus (RPA). Les collaborateurs peuvent ainsi confier aux machines un plus grand nombre de processus de bout en bout, libérant un temps précieux pour des tâches stratégiques et plus importantes pour l’entreprise.
Ouverture, intégration et confiance
Ces bénéfices ne sont pas acquis d’avance pour autant. Un certain nombre d’obstacles se dressent sur la route du succès, tels que les silos de données dans l’entreprise, les défis d’intégration ou la confiance à accorder aux résultats de l’IA. Concernant les silos, les suites applicatives type ERP détiennent environ 70 % des actifs informationnels dans la plupart des entreprises. Or, une seule entreprise peut utiliser plusieurs fournisseurs de logiciels et de multiples outils.
C’est pourquoi il est important de choisir un partenaire qui place l’ouverture et la transparence au cœur de son modèle métier, et qui offre des capacités adéquates en matière de lacs de données pour intégrer celles provenant des différents secteurs de l’entreprise, via de simples interfaces API. Dès lors que les données sont stockées en un lieu unique, la magie de l’IA peut opérer pour automatiser les processus et fournir diverses perspectives via des tableaux de bord personnalisés, en fonction des groupes de salariés et des départements concernés.
L’ouverture et l’accès en temps réel contribuent également à bâtir la confiance et la transparence à l’égard de l’IA. Il en va de même pour les fournisseurs qui proposent des contrôles spécialisés d’intégrité des données pour s’assurer de la conformité des données transitant par le lac des données. Il est aussi important de ne pas oublier l’humain lorsqu’on intègre l’IA dans un workflow. L’IA doit être perçue comme un assistant collaboratif intelligent, et non comme une technologie destinée à remplacer à terme le talent humain.
Une culture d’amélioration continue
N’oublions surtout pas que le succès avec l’IA n’est jamais garanti. Entre 70 à 80 % des projets ne dépassent jamais le stade du PoC (Proof of Concept). C’est pourquoi les entreprises ont besoin d’un partenaire qui propose non seulement des solutions clés en main, mais aussi l’expertise et le soutien nécessaires pour faire décoller des projets complexes. Les capacités requises incluent l’évaluation des données métier, le choix des cas d’usage, ainsi que la personnalisation, la supervision et la maintenance post-déploiement. Ce dernier point est particulièrement important pour s’assurer de la pertinence et de l’optimisation des résultats obtenus avec le modèle IA.
Il convient de procéder par étapes, en automatisant les petites tâches routinières et en s’assurant qu’un cadre de gouvernance approprié est mis en place dès le début. Veillez également à obtenir l’approbation de la direction de l’entreprise – ces projets sont trop importants pour être laissés dans les seules mains des équipes IT.
Ainsi, l’IA n’a rien à voir avec la science-fiction. C’est une réalité scientifique qu’il convient de prendre en compte dès maintenant pour conférer plus d’agilité, de productivité et d’autonomie à vos équipes, en intégrant un cas d’usage à la fois.
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Par Cheick Sylla, Technology & Innovation Expert, Infor
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