Après toutes les promesses sur l’IA, beaucoup de CIO sont à la recherche de conseils pratiques. Qui, heureusement, sont de plus en plus nombreux : grâce au travail de pionnier effectué sur le sujet, vous n'aurez pas à réinventer la roue. Logiquement, ce sont surtout les entreprises aux budgets d’innovation élevés qui se concentrent sur l’IA et qui ont fait des données leur principal conseiller. Ce qui est bien, mais où se trouvent toutes ces success-stories et comment les appliquer à votre propre organisation ? Pour vous épargner du travail de recherche, dans cet article, nous discuterons de 5 leçons importantes tirées des entreprises du Fortune 1000 qui travaillent déjà sur des initiatives d’IA. Comment perçoivent-elles l’Intelligence Artificielle, quels sont leurs plus grands défis et quels sont les rôles à distribuer ?
La période est-elle propice ?
Avant de passer en revue les success-stories, opinions et conseils, commençons par ceci : le moment est-il bien choisi ? Nous pouvons imaginer qu’en tant que CIO vous préférez attendre d’en savoir assez sur l’IA avant de revoir toute votre stratégie informatique. À en croire les dirigeants interrogés par Forbes lors d’une étude récente, vous pouvez commencer en toute sérénité. 91,6 % des répondants ont indiqué que le rythme des investissements dans le Big Data et l’intelligence artificielle au sein de leur entreprise s'accélère. 87,8 % déclarent même un grand besoin d'investir. Ceci va à l’encontre d’un grand nombre d’entreprises (dont beaucoup d’entreprises importantes !), qui aujourd’hui éprouvent les plus grandes difficultés à se laisser guider par les données. Il ne s'agit donc pas tant de savoir si l’IA est prête, mais de savoir si vous l’êtes.
Leçon n° 1. Optez pour des objectifs positifs, pas pour des réductions de coûts
Ce qui est frappant dans l'étude de Forbes, c'est que 92 % des personnes interrogées se concentrent principalement sur l'IA afin de réaliser quelque chose de positif. Pensez à la transformation numérique, à plus de flexibilité ou à un avantage concurrentiel. Seulement 2 % disent qu'ils ont commencé à utiliser l'IA pour réduire leurs coûts. Ce n'est pas illogique, car la réduction des coûts en soi ne contribue guère à la rentabilité à long terme de votre entreprise. C'est ce que fait l'innovation et, en fin de compte, en plus des objectifs positifs, elle permet également de réaliser des économies.
Leçon n° 2. Vérifiez la sécurité des données, mais aussi l’éthique des données
Respecter la loi est important pour tous les répondants, mais il faut plus que ça pour assurer le succès d'une stratégie d'IA. La plupart des dirigeants indiquent qu’une motivation intrinsèque de traiter soigneusement les données personnelles est tout aussi importante. C’est la seule façon de préserver l'intégrité de votre structure informatique, tout simplement parce que vous considérez la sécurité comme la condition absolue plutôt qu’un complément. C’est l'attitude à adopter envers votre groupe cible.
Leçon n° 3. Répartissez le travail entre un CIO et un CDO
Tout CIO moderne s’occupe d’un tas de choses, qui dépassent les initiatives d’IA. Vous dirigez les personnes qui gèrent l'infrastructure informatique de l’entreprise, vous discutez des plans de transformation numérique et vous vous occupez ensuite de leur exécution. Ce n’est pas un hasard que 67 % des personnes interrogées disent disposer d’un CIO et d’un CDO dans leur entreprise. En tant que Chief Information Officer, vous supervisez la transformation numérique et tout ce qui en découle (Cloud, IdO, IA) ; le Chief Digital Officer se focalise plutôt sur ces projets spécifiques et pourra donc se concentrer sur l’implémentation de l’initiative IA. Pas de budget pour les 2 C ? Envisagez alors d’engager des renforts temporaires.
« Les problèmes de rationalisation des processus, de flexibilité et de résilience sont attribués à 95 % aux personnes et à seulement 5 % à la technologie. »
Leçon n° 4. Considérez la culture comme votre principal défi
77,1 % des cadres supérieurs interrogés ont déclaré que l'adoption de technologies de Big Data et d'intelligence artificielle représentait un énorme défi. Les problèmes de rationalisation des processus, de flexibilité et de résilience sont attribués à 95 % aux personnes et à seulement 5 % à la technologie. Cela signifie qu'en plus des connaissances et de l'expertise, vous aurez besoin du soutien de vos employés. Car même si votre projet d’IA est innovateur, s'il perturbe les activités quotidiennes de vos employés sans qu’ils reçoivent quelque chose de retour, vous n’irez pas très loin. C’est pourquoi il est important d'impliquer vos collaborateurs dès la première heure. Demandez-leur leurs commentaires, soyez accessible et surtout n’ayez pas peur de modifier vos projets si vous continuez à rencontrer de la résistance.
Leçon n° 5. Osez dépenser de l'argent pour l’innovation
91,6 % des répondants dépensent de plus en plus d'argent au Big Data et initiatives IA. Et ils donnent deux raisons à cela. Tout d’abord, les investissements sont nécessaires pour garder cette longueur d’avance sur la concurrence. Après tout, les concurrents investissent dans l’IA comme ils le font et améliorent ainsi aussi leurs produits et services. Deuxièmement, les investissements sont nécessaires pour accélérer les « objectifs positifs » déjà évoqués, tels que la transformation numérique, la vitesse et la flexibilité. Une
étude de NVP menée en 2019 démontre que plus de 55 % des cadres supérieurs interrogés dépensent plus de 50 millions de dollars par an en IA dont 21 % dépensent même plus d’un demi-milliard. Lors de vos discussions budgétaires, vous pouvez bien sûr ignorer ces chiffres, mais vous comprenez que les investissements en IA continueront de croître.
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