L’intelligence artificielle fait l’objet de nombreuses idées reçues. Certains la perçoivent comme une révolution accessible à tous, tandis que d’autres l’imaginent comme une technologie complexe et coûteuse, réservée aux grandes entreprises. La réalité est bien différente : l’IA est aujourd’hui abordable, simple à intégrer et représente un levier de performance considérable à condition de l’exploiter avec méthodologie. Gwendal Cosson, consultant et formateur en intelligence artificielle vous partage son point de vue.

L’IA ne coûte pas cher (si on sait comment l’utiliser)

Contrairement à une idée répandue, l’IA ne nécessite pas un investissement massif. Avec la démocratisation des solutions en SaaS et l’essor des outils open source, les entreprises peuvent intégrer des capacités d’intelligence artificielle sans alourdir leur budget. De même, un simple compte payant aux alentours de 20€ à un outil d’IA générative par mois peut être suffisant pour optimiser considérablement la productivité d’une entreprise.

Aujourd’hui, de nombreuses plateformes proposent des solutions accessibles permettant d’automatiser des tâches sans développement spécifique. L’IA génère rapidement un retour sur investissement en augmentant la productivité et en réduisant les tâches répétitives. Son coût dépend davantage de la stratégie d’implémentation que de la technologie elle-même. Il est notamment nécessaire de définir en amont les problématiques de productivité pouvant être résolues avec les outils d’intelligence artificielle au sein du processus de l’entreprise. C’est à l’intelligence artificielle de s’adapter au fonctionnement de l’IA et ce n’est pas à l’entreprise de s’adapter à l’IA.

En privilégiant une adoption progressive et ciblée possible grâce à des montées en compétences sur ce concept ou une prestation ponctuelle assurée par un développeur, les entreprises peuvent maximiser les bénéfices de l’IA tout en minimisant les dépenses. Chez Agence.Média par exemple, ce sont plus de 100 entreprises qui ont implémenté l’IA en interne dans leur processus avec de simples montées en compétences de quelques heures.

Une méthodologie simple et des technologies accessibles

Loin d’être réservée aux experts en data science, l’IA peut être exploitée par toute entreprise grâce à des outils intuitifs et des méthodologies adaptées. Aujourd’hui, les modèles pré-entraînés permettent d’exploiter des intelligences artificielles prêtes à l’emploi sans nécessiter de développement sur-mesure.

Une approche progressive permet d’intégrer l’IA par étapes en commençant par des projets pilotes et en l’étendant progressivement en fonction des résultats obtenus. Grâce aux solutions no-code et low-code, il est désormais possible de mettre en place des automatismes avancés sans nécessiter de compétences techniques approfondies. Il convient de développer une philosophie spécifique pour exploiter totalement le potentiel de l’IA. Il n’est donc pas nécessaire de disposer de ressources humaines expertes du domaine puique la plupart des professionnels peuvent monter en compétences rapidement. Encore une fois, une simple montée en compétences ou un audit ponctuels suivis de recommandation peuvent suffirent. Il n’est donc pas nécessaire de faire appel à des prestataires externes coûteux.

En matière d’IA, le mieux est aussi l’ennemi du bien. Il ne faut pas tout automatiser ou tout réaliser avec l’IA, il faut juste identifier les problématiques essentielles pouvant être assurées efficacement à l’aide de l’IA.

Il faut entraîner la machine pour améliorer la qualité des produits finis

Une intelligence artificielle n’est pas immédiatement performante. De même, des outils d’IA comme ChatGPT ou Mistral ne possèdent que leurs propres données parfois limitées. L’efficacité de l’IA repose sur un entraînement continu qui permet d’affiner ses prédictions et d’améliorer la qualité des résultats obtenus. Une IA bien entraînée produit des recommandations pertinentes et adaptées aux besoins spécifiques de l’entreprise. À l’inverse, une IA qui fonctionne sur des données statiques ou mal calibrées risque de générer des résultats erronés. L’apprentissage ne s’arrête jamais : plus une IA est utilisée et ajustée, plus elle gagne en précision et en efficacité. La data produite par l’entreprise pour alimenter l’IA doit être un objectif nouveau à atteindre afin de générer de la valeur ajouter avec la puissance de calcul accessible via les outils d’IA..

Il faut mettre en place une stratégie de data pour générer des données riches et fraîches

L’IA repose sur les données qu’elle exploite. Une intelligence artificielle alimentée par des informations obsolètes ou mal structurées devient inefficace. Pour garantir des résultats fiables, il est essentiel de définir une véritable stratégie de gestion des données. Cela passe par la collecte et le traitement de données de qualité, leur structuration et leur mise à jour régulière. Une IA performante doit être nourrie en continu avec des données fraîches et diversifiées, permettant ainsi d’enrichir ses analyses et d’améliorer ses performances au fil du temps. Une entreprise se doit de mettre en place une stratégie de datas pour identifier, récolter et générer de la valeur ajoutée avec ses propres données en exploitant la puissance de calcul de l’IA.

Il faut suivre l’adoption et le déploiement de l’IA en définissant des KPI pour calculer la rentabilité

L’intelligence artificielle ne doit pas être déployée sans suivi. Son efficacité doit être mesurée à travers des indicateurs de performance précis. Il est essentiel de définir des KPI pour évaluer l’impact de l’IA sur la productivité, la réduction des coûts et l’amélioration de la qualité des services ou produits. L’adoption de l’IA ne se limite pas à sa mise en place ; elle doit être accompagnée d’une évaluation continue de ses performances pour ajuster son utilisation et en maximiser les bénéfices. Suivre l’adoption et l’usage effectif de l’IA au sein de l’entreprise permet également d’identifier les freins et de mettre en place des actions correctives si nécessaire.

Il faut tester régulièrement pour trouver de nouveaux moyens d’automatisation

L’IA est une technologie en perpétuelle évolution. Les entreprises qui souhaitent en tirer le meilleur parti doivent adopter une culture du test et de l’expérimentation. Il en va de même pour la veille technologique nécessaire pour surveiller l’évolution des outils et pratiques. Tester régulièrement de nouveaux usages permet d’identifier des opportunités d’optimisation et d’automatisation qui n’étaient pas envisagées initialement. L’intelligence artificielle offre une flexibilité qui permet d’adapter en permanence son exploitation aux besoins changeants de l’entreprise. L’innovation ne se limite pas à la mise en place de l’IA, elle repose également sur sa capacité à évoluer et à s’améliorer au fil du temps.