Dans le paysage technologique en constante évolution d’aujourd’hui, les organisations se tournent de plus en plus vers l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer leurs opérations et stimuler l’innovation. Cependant, l’extension des capacités d’IA présente un ensemble unique de défis que de nombreuses entreprises peinent à surmonter. La clé du succès réside dans la mise en place d’une base de données solide. En d’autres termes, il n’y a pas d’IA sans données. Mais les données seules ne suffisent pas; les organisations doivent combler les silos entre les données, l’IA et l’infrastructure afin de tirer le maximum de valeur de « l’IA traditionnelle ». La plupart des organisations, en particulier celles qui ne sont pas nées du numérique, manquent de lien entre ces trois volets, ce qui freine leurs ambitions d’innovation à grande échelle.

Combler l’écart

Dans le paysage numérique actuel, les organisations reconnaissent de plus en plus la valeur des données en tant qu’atout stratégique. Pour en libérer le potentiel, il est essentiel d’aligner les stratégies de données et d’IA sur les objectifs d’affaires, favorisant une collaboration interéquipes pour générer des résultats significatifs.  

La chaîne de valeur fondamentale des données et de l’IA est simple : les données sont converties en analyses, lesquelles sont ensuite transformées en actions et décisions. Ce qui manque souvent à cette stratégie unifiée des données et de l’IA, c’est l’infrastructure. Les données et l’IA exigent toutes deux une infrastructure solide et, même si les coûts de stockage ont diminué au fil du temps, si les organisations ne tiennent pas compte de la stratégie d’infrastructure, alors le rendement du capital investi devient très incertain.

Très peu d’organisations disposent d’une stratégie de données unifiée à l’échelle de l’entreprise qui relie à la fois l’IA et l’infrastructure, ainsi que les données structurées et non structurées. Pour aider les organisations à surmonter cet enjeu, une solution globale qui facilite l’exécution des initiatives d’IA tout en permettant de bien comprendre les coûts et les exigences peut s’avérer révolutionnaire. Les modèles organisationnels doivent aussi pivoter pour briser ces silos.

Relier les points

Pour exploiter efficacement les données et l’IA, les organisations doivent d’abord changer de mentalité, passant de la simple collecte de données à une démarche active de mise en relation. Cela implique d’identifier le problème central à résoudre et de se concentrer sur les cas d’utilisation ayant le plus grand impact d’affaires, plutôt que d’isoler collecte de données et développement de modèles d’IA. Par exemple, une banque voulait faire tourner des modèles d’IA pour améliorer la surveillance des opérations. Cela a exigé que l’organisation aborde le problème de façon globale, en commençant par le résultat souhaité et en remontant à partir de là. Il s’agit ensuite de déterminer la meilleure approche pour utiliser les modèles d’IA — c’est-à-dire soit envoyer les données au modèle, comme avec ChatGPT d’OpenAI, soit amener le modèle d’IA aux données, qui devraient rester dans un environnement privé et sécurisé. Enfin, l’alignement stratégique des équipes AI, données et infrastructure est crucial; elles doivent collaborer pour s’attaquer au problème plutôt que de travailler en silos. Négliger cela pourrait mener à une exécution incohérente et à la multiplication de solutions technologiques pour un même projet

Évoluer avec l’IA et l’innovation

Pour améliorer la mise en œuvre de l’IA, les organisations devraient passer d’une approche axée sur les cas d’utilisation à une stratégie basée sur les capacités, en se concentrant sur la création de capacités d’IA réutilisables comme l’IA conversationnelle et l’analyse vocale pour les services à la clientèle internes et externes. Une entreprise explorant de nombreux cas d’utilisation pourra ensuite les regrouper sous différentes capacités afin d’optimiser leur efficacité. La mise en place d’une équipe centralisée dédiée aux données, à l’IA et à l’infrastructure est essentielle pour créer une base et une plateforme solides, permettant aux unités d’affaires de développer leurs propres applications propulsées par l’IA, tout en assurant la cohérence à l’échelle de l’organisation. Il est crucial que l’approche technologique soit harmonisée au modèle organisationnel et que l’IA soit démocratisée, permettant aux employés non techniques d’utiliser facilement ses capacités et de créer de la valeur. Au début, il faut cibler les gains rapides pour accroître l’efficacité, ce qui ouvrira ensuite la voie à la transformation des expériences des employés et des clients ainsi qu’au développement de nouveaux produits et services.

Le tournant est amorcé

Pour réussir à accroître l’innovation et l’IA, les organisations doivent passer de la simple collecte de données à une mise en relation active des données, de l’IA et de l’infrastructure. Les avancées actuelles en matière d’infonuagique et de gestion des données rendent cette intégration possible, favorisant la collaboration et stimulant l’innovation à grande échelle. En adoptant une stratégie unifiée, les entreprises peuvent surmonter les obstacles existants et exploiter pleinement leur potentiel. Cette approche globale améliore non seulement l’efficacité et l’expérience client, mais positionne aussi les organisations pour une croissance durable dans un marché concurrentiel, leur permettant de rester à la pointe de l’innovation technologique.