Il semble y avoir un écart important entre la façon dont les organisations parlent de l’IA et la façon dont elles l’utilisent au sein de leurs entreprises. Bien que 90 % des entreprises bien connues investissent dans l’IA, il s’avère que seulement 35 % des entreprises l’utilisent réellement. Cela signifie que la majorité de ces entreprises pensent que l’IA est un investissement valable, mais ne font pas bon usage de cet investissement.
C’est une statistique époustouflante qui pourrait amener certains à croire que l’IA est plus grésillante que steak. En réalité, cependant, les raisons pour lesquelles si peu d’entreprises n’ont pas réussi à mettre en œuvre l’IA découlent d’inquiétudes pratiques, et non d’un manque de confiance dans la technologie elle-même.
Pourquoi les entreprises n’utilisent-elles pas les données pour les solutions d’IA ?
Il existe quatre principales raisons pour lesquelles les entreprises n’utilisent pas leurs données pour créer des solutions d’IA internes :
· Ils n’ont pas l’expertise technique nécessaire pour construire des solutions d’IA.
· Leurs données sont soit d’une qualité insuffisante, soit ne sont pas au bon format pour être utilisées dans les applications d’IA.
· Les coûts associés au développement et au déploiement de l’IA propriétaire semblent trop élevés pour être justifiés.
· Ils manquent d’objectifs et de stratégies clairs pour élaborer des stratégies de mise en œuvre réussies de l’IA.
Chacun de ces obstacles peut être une raison suffisante pour qu’une entreprise renonce à la mise en œuvre de l’IA, même si elle investit dans la technologie. En faisant cela, cependant, les entreprises donnent essentiellement à leurs concurrents un avantage dont ils pourraient profiter eux-mêmes.
Vous devez suivre la marche de l’IA
En lançant une entreprise qui aide à développer des solutions d’IA pour d’autres entreprises, j’ai non seulement vu comment les données et l’IA peuvent améliorer d’autres entreprises, mais j’ai également expérimenté la manière dont elles ont aidé notre propre entreprise. Nous avons déployé l’IA pour optimiser nos cycles de développement de produits et même construit de nouveaux modèles d’IA pour nous aider à résoudre rapidement les problèmes de notre entreprise et de nos clients.
Cette expérience nous a aidés à mieux comprendre comment les entreprises utilisent l’IA et pourquoi davantage d’organisations devraient commencer à mettre en œuvre l’IA pour elles-mêmes.
Avantages de l’adoption de l’IA
Voici quelques-uns des avantages de l’adoption de l’IA :
· Prise de décision améliorée : les entreprises peuvent utiliser leurs données et l’IA pour identifier les tendances, découvrir les corrélations et détecter les anomalies. Cela les aide à prendre de meilleures décisions et à s’adapter plus facilement aux changements du marché et à l’évolution des demandes des clients.
· Processus automatisés : l’IA peut automatiser les tâches fastidieuses et répétitives, libérant ainsi du temps pour les employés pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
· Efficacité accrue : l’IA peut analyser les opérations et les processus des entreprises et trouver des moyens de les améliorer. Cela peut se traduire par une plus grande efficacité, moins d’erreurs et des économies de coûts importantes.
· Expériences client améliorées : les entreprises peuvent utiliser l’IA pour offrir des expériences personnalisées aux clients, ce qui se traduit par des relations clients plus solides et une fidélité accrue.
· Nouvelles informations : l’IA révèle des informations et des modèles qu’il serait difficile de découvrir manuellement, ce qui permet aux entreprises de tirer parti de nouvelles opportunités et leur donne un avantage concurrentiel.
Si vous investissez dans l’IA mais que vous ne l’appliquez pas à votre entreprise, voici les avantages que vous laissez sur la table.
Cependant, bien que tout cela puisse sembler agréable en théorie, les aspects pratiques de l’intégration de l’IA dans votre entreprise peuvent être intimidants, en particulier si vous êtes confronté à certains des défis mentionnés ci-dessus. Dans cet esprit, voici trois étapes qui peuvent servir de guide de mise en œuvre de l’IA :
1. Commencez par une stratégie.
Développez une stratégie claire de mise en œuvre de l’IA avec votre équipe. Cela devrait décrire les buts, les objectifs et les délais nécessaires pour intégrer les solutions d’IA dans votre entreprise. La création de ce plan à l’avance aidera à garantir que tout le monde est sur la même longueur d’onde, ce qui est particulièrement important lorsqu’il s’agit de la mise en œuvre de l’IA.
2. Confiance dans la science des données.
Utilisez la science des données pour créer des modèles et des algorithmes capables d’interpréter, d’analyser et de prédire les données. Cela vous aidera à mieux comprendre les comportements et les tendances des clients, ce qui, à son tour, peut vous permettre de mieux comprendre votre entreprise et de prendre des décisions plus éclairées.
Gardez à l’esprit que même si vous avez déjà un scientifique des données dans votre équipe, ce n’est pas nécessairement la bonne personne pour traiter les données liées à l’IA.
Vous devez vous assurer d’avoir un scientifique des données axé uniquement sur l’obtention de résultats pragmatiques, dépourvu de politique et de culture d’entreprise. Dans de nombreux cas, il est préférable que cela provienne d’un tiers.
3. Évaluer, surveiller et mettre à jour.
Le monde est dynamique, et votre entreprise aussi. L’idée traditionnelle de mettre à jour un modèle d’IA une fois par an, par trimestre ou même une fois par mois est révolue depuis longtemps. En fait, toute entreprise faisant encore cela ferait probablement mieux de désactiver complètement ses modèles d’IA. Les modèles d’apprentissage automatique sont comme du pain : excellents lorsqu’ils sont fraîchement cuits, mais destinés à devenir rassis avec le temps.
Une fois que vous avez mis en œuvre une solution d’IA, il est important d’évaluer et de surveiller les performances du système pour vous assurer qu’il fonctionne comme prévu et fournit les résultats souhaités.
Assurez-vous de revoir régulièrement vos données de performance et de faire les ajustements nécessaires. De nombreuses organisations modernes – celles qui font des sauts dans leurs industries – utiliseront même l’IA pour surveiller et mettre à jour leurs modèles d’IA existants.
L’essentiel
L’utilisation de vos propres données pour créer des solutions d’IA significatives renforce votre avantage concurrentiel, améliore la satisfaction des clients et contribue à réduire les coûts tout en augmentant les revenus. Avec vos données et vos solutions d’IA travaillant ensemble, vous pouvez prendre des décisions éclairées qui vous aideront à naviguer dans le présent et à vous adapter à l’avenir.
Damien Mingle
Président et PDG de LogicPlum
Damian Mingle est président et chef de la direction de LogicPlum, une plate-forme d’apprentissage automatique qui crée et cogère des solutions d’intelligence artificielle adaptées à la vision, à la mission et aux objectifs financiers de votre entreprise. Damian est également un scientifique en chef des données qui aide les organisations à résoudre des problèmes et à créer de nouvelles solutions aux problèmes hérités.
