Les premiers modèles d’intelligence artificielle en entreprise sont apparus dès les années 1990. Aujourd’hui, le développement de cette technologie est exponentiel : machine learning et société de la donnée permettent de l’améliorer de jour en jour. Comment placer et intégrer son entreprise dans ce grand chantier ? Comment approcher l’ère de l’entreprise autonome ?
L’intégration de l’intelligence artificielle en entreprise n’est pas tâche facile : modification des comportements, et des processus, adhésion technologique … Nombreux sont les freins à l’adoption et au déploiement de cet outil, beaucoup plus ancien qu’il n’en a l’air. Le problème actuel étant la taille de la brique technologique que l’on souhaite intégrer aux organisations, pour la plupart d’entre elles la question demeure : par où commencer ?
La dimension humaine
Afin que l’intégration de l’IA soit réussie dans le contexte de cohabitation avec l’humain, il faut fournir aux collaborateurs, et donc aux entreprises, une fluidité d’usage. A l’instar d’une expérience utilisateur semée de bogues et de ralentissements, de processus complexes et contre-intuitifs, combien ont pu ou songé à abandonner. Il y a donc un enjeu pour les éditeurs de logiciels et de solutions ainsi que les développeurs : éviter la cassure dans l’expérience pour favoriser l’adoption et maximiser l’utilisation.
En intégrant des processus sans frictions basés sur l’intelligence artificielle, les organisations, et les utilisateurs, auront la capacité de pouvoir appréhender cette technologie de manière positive et constructive au lieu de la considérer comme un chantier confus et fastidieux. C’est en offrant aux utilisateurs une solution facile à prendre en main, intelligible et efficace que l’intelligence artificielle se démocratise rapidement (comme on a pu voir la facilité d’accès des ChatGPT ou Midjourney, aux premiers chapitres de cette vague technologique).
L’importance de la maturité data
Si l’intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner le travail des organisations, il faut garder à l’esprit qu’elle repose sur un ensemble de données existantes déjà collectées. Pour tirer parti au mieux des bénéfices de cette technologie, les organisations doivent définir l’usage et le périmètre d’utilisation en amont afin de les intégrer à leur processus.
L’efficacité et la performance de l’IA n’est rendue possible que par la maturité data. Il est vrai que la base de données est une ressource essentielle, mais elle joue également un rôle crucial dans le développement de l’IA. En effet, entraîner une intelligence artificielle à partir d’une base de données erronée ou incomplète pourrait s’avérer totalement contre-productif, voire vecteur de décroissance pour une entreprise.
L’avènement inévitable de nouvelles stratégies
La maturité data exige également dans la majorité des cas, d’enrichir et de sécuriser les données. Ceci constitue un véritable changement structurel profond pour les organisations qui doivent s’assurer en amont même de l’intégration de l’intelligence artificielle qu’elles suppriment et remettent à niveau leur architecture et désilotent les données pour un traitement amélioré et simplifié.
Pour y parvenir, les entreprises les plus complexes doivent développer des stratégies leur permettant de faire évoluer leurs processus internes et les applications de manière agile. C’est cette hyper-agilité qui conduit à l’entreprise autonome. Elle n’est possible qu’en ayant une unification technologique forte entre les différents composants qui structurent un processus de travail intelligent. Car si l’entreprise autonome repose bel et bien sur l’automatisation et l’auto-apprentissage, c’est bel et bien cette base technologique qui fait office de socle à ce château de cartes.
De nombreuses entreprises veulent passer au chapitre technologique de l’intelligence artificielle. En voulant faire trop vite ou en prenant une direction trop aléatoire, ce chantier profond peut s’avérer compliqué et contre-productif. C’est pourquoi, il est plus que nécessaire pour ces organisations de se questionner sur leur volonté d’usage de la technologie ainsi que de leur maturité technologique. Même s’il n’existe pas encore d’exemple-type d’intégration parfaite de l’IA en entreprise, il est déjà possible d’entrevoir certaines bonnes pratiques qui permettraient d’assurer un investissement temporel et économique rentable sur le moyen et long terme.
____________________________
Par Sylvain Harault, Senior Director chez Pegasystems
puis