Un schéma récurrent se dessine dans mes conversations avec les dirigeants d’entreprise.
Ils ont investi dans l’IA. Ils ont expérimenté et mené des preuves de concept. Ils ont déployé des modèles. Mais lorsque le CEO ou le CFO demande : « Qu’est-ce que cela a réellement apporté à l’entreprise ? », il est souvent étonnamment difficile d’apporter une réponse précise.
D’après ce que j’ai pu observer, la raison la plus fréquente est que les organisations accordent une importance excessive à la mise en œuvre technique de l’IA et pas assez à tout ce qui doit être en place pour obtenir des résultats financiers significatifs. En d’autres termes, elles ajoutent l’IA à leur activité sans réellement changer leur façon de fonctionner.
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N’automatisez pas l’ancien processus : réinventez-le
Lorsque l’on envisage d’introduire l’IA dans un processus, le point de départ est souvent l’augmentation des capacités humaines : comment un outil d’IA peut-il aider quelqu’un à accomplir plus rapidement son travail actuel ? Cette approche n’a rien de fondamentalement problématique, mais elle laisse de côté une grande partie de la valeur potentielle.
L’opportunité la plus importante apparaît lorsque l’on pose une autre question : si nous concevions ce processus aujourd’hui, en sachant ce que l’IA est capable de faire, serait-il identique
Souvent, la réponse est non. La véritable valeur réside dans la refonte du processus lui-même et dans le remplacement d’un grand nombre de ses étapes par l’IA. Les humains peuvent toujours intervenir — et c’est souvent souhaitable — mais ce qu’ils font, le moment où ils interviennent et les domaines dans lesquels leur jugement apporte de la valeur peuvent être très différents.
Pour répondre à cet enjeu, j’encourage les clients à abandonner les solutions ponctuelles et dispersées. Ainsi, au lieu de déployer un cas d’usage de l’IA ici et un autre là, ils examinent un processus de bout en bout et en transforment une partie significative — par exemple, en faisant fonctionner ensemble 10 ou 20 cas d’usage interconnectés au sein d’une même partie de l’entreprise.
Le principe est simple : ne superposez pas l’IA à des opérations qui ne fonctionnent pas correctement. Repensez vos opérations en fonction de ce qui est désormais possible. Vous aurez ainsi bien plus de chances d’obtenir un impact tangible sur vos résultats financiers.
Tout n’a pas besoin de l’IA
Il existe une autre idée reçue qu’il convient de dissiper : davantage d’IA ne signifie pas automatiquement de meilleures opérations. Parfois, l’automatisation traditionnelle est exactement ce dont vous avez besoin.
Si une étape d’un processus est hautement déterministe, avec des règles claires, peu de variations et un besoin limité de jugement humain, une technologie basée sur des règles telle que la robotic process automation (RPA) peut être parfaitement adaptée : si A se produit, faites X ; si B se produit, faites Y. Vous n’avez pas besoin d’un modèle d’IA pour résoudre ce problème.
L’IA devient beaucoup plus intéressante lorsque le processus est probabiliste, c’est-à-dire lorsqu’il comporte des variations, de l’ambiguïté ou nécessite le type de jugement qui, traditionnellement, exigeait l’intervention d’un humain.
Et avec les agents, nous pouvons aller encore plus loin. Les agents nous offrent une forme autonome d’IA capable d’exécuter une plus grande partie d’un processus avec moins d’intervention humaine. C’est à ce stade que l’automatisation peut passer à un niveau supérieur et qu’une valeur substantielle commence à se créer.
La technologie n’est qu’une partie de l’équation
C’est là que de nombreux programmes d’IA rencontrent des difficultés. Vous pouvez créer un modèle remarquable et le déployer avec succès, mais cela ne signifie pas que la valeur apparaîtra comme par magie. Il faut prendre en compte le processus, les personnes, les données, le modèle opérationnel et la gouvernance qui l’entoure.
À mes yeux, cinq éléments doivent être réunis :
- Transformation des processus de bout en bout. Vous devez repenser l’ensemble du workflow, et pas seulement procéder à des interventions techniques isolées.
- Sponsoring — et j’entends par là un véritable sponsoring. À l’ère de l’IA, il ne peut pas simplement s’agir d’un sujet porté par le CIO ou d’une initiative du CFO. Le CEO doit le soutenir, et l’ensemble du comité de direction doit être aligné. Sans une volonté claire de la direction de créer une stratégie d’IA à l’échelle de l’entreprise et d’en favoriser l’adoption, la transformation sera lente.
- Conduite du changement. Si vous réinventez un processus, les collaborateurs doivent comprendre comment le travail sera désormais effectué et, surtout, quel sera leur rôle dans ce nouveau processus.
- Vous devez moderniser le socle numérique sur lequel repose l’ensemble. L’IA impose de nouvelles exigences aux plateformes de données et à l’infrastructure. Les données doivent présenter les niveaux appropriés de latence, de granularité et de métadonnées afin que l’IA puisse les utiliser comme contexte. Dans certains cas, pour chaque dollar dépensé dans la mise en œuvre de l’IA, vous pourriez en dépenser quatre pour moderniser la plateforme de données qui la rend possible.
- Enfin, la gouvernance ne peut pas être ajoutée après coup. Vous avez besoin de pratiques d’IA responsable, de sécurité, de protection de la vie privée, de contrôles d’accès et, de plus en plus, de disciplines FinOps appliquées à la consommation de l’IA. À mesure que l’IA se déploie à grande échelle, les dirigeants doivent comprendre la valeur qu’ils créent, mais aussi ce qu’il leur en coûte pour la créer.
L’autonomie ne rend pas les humains inutiles
Je pense également que nous devons parler franchement de ce que cela signifie pour les personnes.
Dans certaines situations, des emplois seront supprimés — en particulier dans les processus routiniers et répétitifs qui peuvent être reproduits relativement facilement grâce à la RPA, à l’IA ou à une combinaison des deux — mais ce n’est pas toute l’histoire.
Ce que j’entends bien plus souvent de la part des dirigeants concerne la possibilité de libérer des capacités. Si l’IA peut prendre en charge les tâches répétitives, les collaborateurs peuvent se consacrer à des activités de plus haut niveau et plus stratégiques, dans lesquelles leur jugement apporte davantage de valeur.
Cela nécessite une refonte délibérée. Il ne s’agit pas simplement d’introduire une technologie et d’espérer qu’ensuite chacun comprenne quelle est sa place. Vous repensez les rôles en même temps que le processus.
Tout commence par une décision de la direction
À l’heure actuelle, il existe un véritable sentiment d’urgence sur le marché. Les organisations veulent sortir du « monde des POC ». Elles ont investi dans l’IA et doivent désormais démontrer que cette technologie peut générer de la valeur à grande échelle. Dans le même temps, elles prennent de plus en plus conscience du coût que représente l’exploitation de l’IA à grande échelle.
Alors, par où commencer ? Pour moi, tout se résume à une décision de leadership d’une simplicité trompeuse : prenez-vous vraiment ce sujet au sérieux ou non ?
Les dirigeants doivent avoir la certitude que ce qu’ils font avec l’IA contribue à leur stratégie d’entreprise. Ensuite, quelqu’un — en définitive, le CEO et l’équipe de direction — doit prendre la décision de soutenir et de piloter le changement.
Après cela, de nombreuses approches sont possibles. Vous pouvez avancer progressivement, expérimenter ou développer le modèle opérationnel au fil du temps. Mais le point de départ reste le même.
L’autonomie pilotée par l’IA ne consiste pas vraiment à déployer davantage d’IA. Il s’agit d’avoir la conviction nécessaire pour repenser le fonctionnement de l’entreprise — de bout en bout — puis d’accomplir tout le travail difficile et moins visible nécessaire pour concrétiser ce nouveau modèle.
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