6 étapes pour intégrer l’intelligence artificielle en entreprise !

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans une entreprise est un processus complexe qui nécessite une planification minutieuse et une exécution stratégique. L’intégration de l’IA dans une entreprise un engagement envers l’amélioration continue des performances de l’intelligence artificielle en interne. Les entreprises qui abordent l’IA de manière réfléchie et structurée peuvent générer des résultats notables en termes de productivité, ce qui se traduit par de la génération de valeur monétaire et data. Cet investissement en innovation est un potentiel gage de compétitivité. Gwendal Cosson, consultant en intelligence artificielle, partage son expertise et sa méthodologie pour déployer les technologies d’intelligence artificielle en entreprise.

1. Définition des objectifs et des besoins IA

• Identification des problématiques pouvant être solutionnées par l’IA : pour commencer, il est crucial de définir clairement les problèmes que l’IA est censée résoudre au sein de l’entreprise. Cela peut aller de l’automatisation des processus répétitifs à l’amélioration de la prise de décision grâce à l’analyse de données. L’IA peut permettre d’accomplir de nombreuses tâches en entreprise pour décupler la productivité, toutefois la réelle valeur de l’intelligence artificielle pour une entreprise réside dans le fait qu’elle soit en mesure d’exploiter sa puissance de calcul pour analyser, exploiter et générer de la valeur avec des données propres à l’entreprise. On parle de stratégie de data au service de l’IA. Outre des tâches répétitives pouvant être résolus par des outils d’intelligence artificielles permettant aux ressources humaines de produire mieux et plus vite d’un point de vue micro, il est nécessaire de se pencher sur le cas de l’exploitation de l’IA par l’ensemble de la structure d’un point de vue macro. C’est-à-dire identifier les points forts de l’entreprise en matière de données ou mettre en place une tactique de génération de données et déployer des outils d’IA pour exploiter cette données à bon escient. Cela nécessite une étude approfondie de l’organisation en termes de moyens techniques et de structuration.
• Objectifs spécifiques pouvant être atteint par les technologies d’IA : comme toute stratégie, le déploiement de l’IA dans une entreprise nécessite d’établir des objectifs SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes, Temporellement définis) pour guider le déploiement de l’IA et mesurer son succès. Naturellement, l’investissement dans l’IA a pour objectif principal de générer plus de chiffre d’affaires. Toutefois, il faut bien comprendre que l’IA génère de la valeur en traitant de la donnée et que cette donnée génère de nouvelles données. Pour une entreprise, il est donc possible de se fier à l’indice de génération de datas. Des objectifs indirects peuvent aussi permettre d’identifier les bénéfices de l’IA comme le temps gagné ou le nombre de conversions générés.
• Identification des moyens pour avoir recours à l’IA : avant de se lancer dans l’aventure de l’IA, une entreprise doit identifier précisément les moyens financiers qu’elle est prête à investir dans l’IA. L’IA est un domaine d’activité qui nécessite des connaissances et des outils. Logiquement cela à un prix. Pour déployer l’IA au sein de l’entreprise, il est nécessaire de savoir quel budget peut être alloué pour identifier les recours les plus adaptés en fonction de cela. Les entreprises peuvent faire appel aux différents financements liés à l’IA.

2. Évaluation des ressources disponibles pour déployer l’IA

• Ressources internes pour l’IA : examiner les compétences disponibles en interne est essentiel. Cela inclut non seulement les compétences techniques nécessaires pour développer et gérer des solutions d’IA, mais aussi la capacité à intégrer ces solutions dans les processus existants. Ainsi, l’entreprise doit identifier les profils les plus à même de mener à bien le déploiement de l’IA en interne. Il peut s’agir de référents ou de techniciens.
• Ressources externes pour l’IA : pour une entreprise, il est nécessaire de s’entourer de professionnels fiables et compétents. Il est nécessaire dans un premier temps d’identifier les lacunes en compétences et déterminer s’il est préférable de former le personnel existant ou d’embaucher de nouveaux talents spécialisés en IA. Cela peut nécessiter de mettre en place une formation en intelligence artificielle ou de permettre aux ressources humaines de réaliser une veille.

3. Choix des technologies, méthodologie et des partenaires en IA

• Sélection des outils et plateformes d’IA : choisir les technologies d’IA les plus adaptées aux besoins spécifiques de l’entreprise est nécessaire pour assurer le déploiement de l’IA. Cela peut inclure des plateformes de machine learning grand public à l’image de ChatGPT ou Gemini Pro, des outils d’analyse de données, des frameworks de développement d’IA et donc des outils d’intelligence artificielle sur-mesure.
• Processus d’exploitation de l’IA : le processus d’exploitation de l’IA vise à définir les méthodes de captation, d’organisation, de traitement et de génération de datas pour alimenter les technologies d’IA.
• Collaboration avec des partenaires spécialisés en IA : envisager de travailler avec des fournisseurs de solutions d’IA, des consultants ou des instituts de recherche pour accélérer le développement et bénéficier de leur expertise peut permettre d’assurer le déploiement de l’IA au sein de l’entreprise. L’entreprise peut faire appel à un prestataire en intelligence artificielle dédié qui peut assurer différents services comme l’audit, la stratégie ou la formation IA pour assurer le déploiement de ce concept.

4. Intégration et déploiement de l’IA

• Développement itératif de l’IA : adopter une approche agile pour le développement de solutions d’IA, permettant des cycles rapides d’itération et d’amélioration en fonction des retours utilisateurs permet de vérifier la bonne adoption de l’intelligence artificielle en interne. Il est nécessaire de détecter les bénéfices et limites générées par l’IA. En effet, les premières applications de l’IA au sein d’une entreprise nécessitent toujours des mises au point pour optimiser le rendu final de l’IA.
• Gestion du changement : l’intégration et le déploiement de l’IA dans une entreprise, nécessite d’instaurer une philosophie et des automatismes en interne. Préparer l’organisation au changement en communiquant clairement sur les avantages de l’IA est nécessaire pour déployer l’IA. Cela passe indéniablement par la pédagogie envers les ressources humaines. L’intelligence artificielle n’est rien sans l’adhésion des ressources humaines. En sensibilisant, en formant les employés et en adaptant les processus opérationnels pour intégrer les nouvelles technologies, cela permet de renforcer l’efficacité des technologies et méthodologies d’IA. Une charte d’IA peut faciliter l’assimilation et l’adoption de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise.

5. Éthique et conformité de l’IA

• Considérations éthiques : s’assurer que l’utilisation de l’IA respecte les principes éthiques, notamment en matière de transparence, de justice, de respect de la vie privée et de non-discrimination est fondamental pour une entreprise. L’assistance d’un juriste est quasiment indispensable pour une entreprise qui a recours à l’IA.
• Respect des réglementations : se conformer aux lois et réglementations applicables à l’utilisation de l’IA, telles que le RGPD en Europe pour la protection des données mais aussi à l’IA Act permet d’assurer la fiabilité du projet.

6. Suivi et évaluation

• Mesure de la performance : utiliser des indicateurs clés de performance (KPIs) pour évaluer l’efficacité des solutions d’IA et leur impact sur l’entreprise permet de mener à bien un projet durable. Cela permet de challenger les ressources en charge du déploiement de l’IA pour s’assurer du retour sur investissement généré.
• Gestion de projet et suivi continue : générer une dynamique durable avec l’IA nécessite un travail de longue haleine de plusieurs mois et surtout de plusieurs années. Il faut donc assurer une gestion de projet et un suivi rigoureux pour faire de l’IA une force et non pas un boulet.