Travaillez à rebours pour faire avancer votre organisation
Scale AI représente un changement important dans la façon dont les organisations peuvent aborder — et profiter des — technologies d’IA. L’IA a depuis longtemps dépassé le domaine réservé des spécialistes des données et des experts en TI. Nous assistons à une démocratisation de l’IA dans toute l’entreprise, ce qui a un impact sur la manière de réussir l’opérationnalisation de l’IA.
Une vision efficace de Scale AI combine les enseignements issus des données et la capacité à faire des prédictions avec la création de nouvelles solutions uniques à partir de ces données apprises — par exemple, l’IA générative et l’IA. Ensemble, ces technologies permettent de mettre en place une stratégie axée sur la valeur qui peut être déployée plus efficacement à travers votre entreprise. On considère les résultats d’affaires souhaités comme point de départ, puis on travaille à rebours pour déterminer les meilleures solutions de données et applications d’IA à adopter.
Passer d’une approche axée sur les données à une approche personnalisée axée sur les résultats ne soutient pas seulement les objectifs spécifiques de votre organisation, mais amplifie aussi la valeur commerciale et augmente le rendement de vos projets.
Une approche plus propre de la liquidité des données
Les données restent essentielles, mais l’accent a changé. Il s’agit d’extraire plus de valeur de vos données en identifiant d’abord les cas d’usage, puis en nettoyant et préparant uniquement les données pertinentes, au lieu de dépenser inutilement des ressources sur des travaux structurels liés à leur état. Ceci permet de rationaliser les investissements dans la liquidité des données et d’aligner les projets sur des objectifs d’affaires spécifiques reconnus pour leur valeur.
70 % des investissements en transformation numérique n’ont pas encore généré de valeur.
Nous savons que la qualité des données est cruciale pour tirer parti de l’IA. Pourtant, l’investissement dans les initiatives de transformation numérique s’est surtout concentré sur la modernisation de l’environnement applicatif, si bien que l’infrastructure de données n’a pas suivi le rythme et que les données demeurent en grande partie dans des architectures patrimoniales. Les DSI sont compréhensiblement prudents quant à la manière de moderniser les plateformes de façon rentable. Scale AI aide à surmonter ces défis en appliquant l’IA générative pour éviter de gaspiller temps et ressources à améliorer la qualité de données qui pourraient ne jamais être utilisées et pour accélérer le processus de liquidité des données efficacement.
L’expertise de HCLTech — associée aux technologies Microsoft — sert de tremplin à ce processus afin de générer rapidement une valeur transformationnelle et d’atteindre vos objectifs d’affaires désirés. Cette approche holistique de Scale AI combine la capacité d’ingénierie avec les technologies modernes de données et d’IA pour améliorer les résultats et offrir une valeur mesurable.
Pour vous aider à comprendre notre approche de l’opérationnalisation de la technologie Microsoft pour Scale AI, nous avons développé un modèle en trois étapes :
- Personnes : l’importance de la collaboration entre humains et machines
- Plateformes : moderniser efficacement et de façon responsable les données pour la préparation à l’IA
- Processus : changement organisationnel afin de déployer l’IA de manière optimale
Modèle en trois étapes pour opérationnaliser Scale AI
Scale AI donne l’occasion de revoir la façon d’aborder et de mettre en œuvre les technologies d’IA en commençant par les résultats d’affaires souhaités, puis en déterminant les meilleures solutions de données et applications d’IA à adopter. Trois domaines clés sont à prendre en considération.
Étape 1 : Personnes
L’IA générative de Microsoft et l’IA traditionnelle reposent sur une collaboration étroite entre les humains et les algorithmes. La technologie seule ne peut pas tout résoudre. Ce sont les personnes qui déterminent les objectifs d’affaires et les indicateurs clés de performance visés comme point de départ d’une stratégie Scale AI efficace. Elles doivent aussi explorer les considérations de responsabilité relatives à l’IA générative — et à l’IA générale émergente — et déterminer les niveaux de responsabilité, de confiance et de validation, qui sont une composante clé de l’implantation de votre IA.
8 % des défis organisationnels peuvent être relevés par la technologie, tandis que les 92 % restants touchent les personnes.
À mesure que ces technologies s’intègrent dans de nouveaux processus, les utilisateurs deviennent aussi de plus en plus polyvalents. Ceci met l’accent sur le rehaussement des compétences des employés et la création d’initiatives de littératie en IA à l’échelle de l’organisation, que l’on déploie en parallèle des nouvelles technologies Microsoft. Les humains sont la clé de votre parcours en IA ; ils doivent être guidés de façon appropriée pour atteindre les objectifs ultimes recherchés.
À retenir : La participation humaine est cruciale pour libérer l’opportunité de l’IA générative de la technologie Microsoft.
Étape 2 : Plateformes
La modernisation de l’infrastructure de données grâce à des plateformes robustes bâties sur la technologie Microsoft exploitant les outils et cadres d’IA permet une approche plus efficiente et rationalisée des mises à niveau technologiques. Selon nos clients, la préparation des données est un défi — 70 % du temps étant consacré à nettoyer, préparer et améliorer la qualité de données qui pourraient ne même pas être pertinentes. Nous combinons le portefeuille complet d’IA de Microsoft à nos capacités d’ingénierie pour offrir une solution de chaîne de données entièrement intégrée, fondée sur des occasions définies et alignée sur les objectifs de votre organisation.
Une mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions $ par an aux entreprises.
Cela signifie que vous n’êtes plus obligé de commencer chaque initiative d’IA par l’intégration de systèmes, le contrôle de la qualité ou la préparation des données. En définissant clairement vos objectifs commerciaux et en identifiant les ensembles de données nécessaires, vous obtenez une solution technologique Microsoft mieux adaptée qui améliore l’utilisation des ressources dans vos projets et livre des résultats plus rapides.
À retenir : Des plateformes robustes et modernes de données et d’IA accélèrent la maturité des données d’entreprise.
Étape 3 : Processus
Pour réussir l’introduction de technologies d’IA dans votre organisation, les processus doivent évoluer. Plusieurs aspects sont à considérer — telle la transformation de pratiques professionnelles entières, la construction d’une intégration système élargie, la définition de nouveaux indicateurs clés et la surveillance continue des données, ainsi que la gouvernance et la culture. Pour tous ces éléments, il s’agit d’adopter un état d’esprit agile et itératif pour créer des stratégies adaptatives capables de pivoter et d’intégrer les nouvelles technologies en évolution.
La mise en place de processus qui évaluent l’impact des solutions d’IA Microsoft implantées par rapport aux objectifs d’affaires permet de mesurer l’effet de votre déploiement de Scale AI. Les indicateurs de départ ont-ils été atteints ? Faut-il ajuster les processus ? Une boucle de rétroaction continue permet de s’ajuster, d’identifier les changements et d’ouvrir la voie à de nouvelles occasions d’affaires.
L’adaptation des processus afin d’intégrer vos principes d’IA offre un cadre de gouvernance et des balises claires et aide à diminuer les risques, rendant Scale AI plus responsable. Ces principes doivent être reflétés tant dans les aspects techniques — comme la conception des systèmes d’IA et la surveillance des biais dans les données — que dans les domaines non techniques, notamment la prise de décision, la formation, et la présence humaine dans la boucle.
À retenir : Des stratégies adaptatives et multidimensionnelles s’adaptent à l’évolution des technologies d’IA offertes par Microsoft.
Accélérez la modernisation de vos données
Des données fiables sont la base qui permet à votre organisation de passer du battage médiatique autour de l’IA à une valeur commerciale fiable — et tangible. HCLTech vous aide à surmonter les difficultés complexes en matière de données qui pourraient nuire à l’adoption de l’IA générative et des technologies d’IA en tirant parti des capacités en IA et données de Microsoft. Nous combinons notre expertise éprouvée en ingénierie aux solutions Microsoft pour accélérer la maturité de vos données d’entreprise et moderniser l’infrastructure des plateformes afin d’aligner les bénéfices de l’IA générative et de l’IA sur vos résultats d’affaires.
