Guide de stratégie de mise en œuvre de l'IA

Qu’est-ce que l’implémentation de l’IA ?

L'état de l'adoption intelligente semble encourageant. Plus de 85% des PDG déclarent une utilisation intensive de l’IA dans leurs bureaux. Seules 7 % des entreprises n’utilisent pas| solutions innovantes d'IA mais ils l'examinent. Par conséquent, nous assistons à l'attention portée à implémentation de l'IA dans le monde des affaires.

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Il y a beaucoup de buzz autour de l'intelligence machine et de l'implémentation de l'intelligence artificielle. Pour les entreprises, l'intelligence artificielle revient principalement à trois choses :

1. La capacité de donner du sens aux données non structurées (ce qui n'est pas possible avec des outils traditionnels ou manuels)
2. Apprentissage à partir de données historiques
3. La capacité d'interagir avec les utilisateurs de manière humaine (voix, chat, vidéo, etc.)

Ainsi, une stratégie de mise en œuvre de l'IA consiste à transformer la croissance de l'information en valeur commerciale. Pour ce faire, les entreprises investissent dans Stratégies de Big data et d'IA. Cette dernière expose le processus étape par étape pour adopter des solutions à la pointe de la technologie.

Cependant, l'intelligence artificielle n'agit qu'en tant qu'outil de support. Elle ne remplace pas l'intelligence humaine. En revanche, elle réduit les tâches manuelles et accroît l'automatisation lorsque cela est pertinent.

Où peut-on implémenter une stratégie d’intelligence artificielle ?

Le domaine d'application de l'automatisation est immense. Chaque année, nous voyons émerger de nouveaux cas d'usage. Ainsi, que ce soit pour votre back-office ou votre middle-office, les systèmes intelligents peuvent renforcer la continuité des affaires et optimiser vos dépenses. Voyons maintenant quel cas d'affaires est mieux résolu par l'intelligence artificielle :

• Augmenter la productivité des employés en automatisant les tâches rébarbatives et chronophages.
• Automatiser les charges de travail en utilisant des algorithmes pour catégoriser les données.
• Améliorer le pipeline marketing en personnalisant les efforts marketing pour chaque client.
• Optimisez les coûts et le temps passé en remplaçant les systèmes manuels par des systèmes intelligents.
• Prédire les résultats commerciaux en analysant les données passées et les tendances actuelles.
• Prévenir la fraude en traitant les données en temps réel et en les comparant avec les ensembles de données disponibles.
• Prévenir les pannes d'actifs en prédisant les défaillances.

Ce n'est pas une liste exhaustive de tous Applications IA. Selon votre secteur et votre objectif, vous pouvez également tirer parti des capacités analytiques et des processus automatisés. Le champ d'application de l'automatisation couvre pratiquement tous les domaines : du commercial aux services publics en passant par l'usage gouvernemental.

Où l’intelligence artificielle est-elle inefficace ?

Aujourd’hui, la machine intelligence est encore à l’état immature. Le plus souvent, nous rencontrons des modèles d’algorithmes à tâches étroites qui ne peuvent exécuter qu’une seule tâche avec précision. Par conséquent, la| implémentation de l'IA ne fonctionne pas dans certains cas.

Les algorithmes intelligents sont incapables de produire du contenu créatif ou d'automatiser votre stratégie marketing. Les systèmes intelligents agissent sur les données, mais ne peuvent pas rédiger de prose imaginative ni générer des idées. De plus, les entreprises ne devraient pas compter sur l'intelligence artificielle pour prendre des décisions indépendantes ou inventer de nouvelles solutions. Enfin, les machines ne peuvent pas prendre de décisions éthiques ; elles peuvent cependant éliminer les biais lors de la sélection des candidats, par exemple.

Ainsi, seule une mise en œuvre cohérente et rapide de l'IA peut soutenir la croissance des affaires à long terme.

Pourquoi avez-vous besoin d’une stratégie d’implémentation de l’IA cohérente ?

Les entreprises qui implémenter une solide approche IA-first Cela peut réagir rapidement aux conditions changeantes du marché. Ainsi, les entreprises peuvent répondre aux nouveaux événements de manière plus proactive. Une approche centrée sur l’IA permet également de résoudre les problèmes commerciaux existants plus rapidement et de manière plus avisée.

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C'est un fait saisissant que 80 % des projets d'IA échouent. Ainsi, il ne suffit pas de construire les derniers logiciels d'intelligence artificielle. Vous avez besoin d'une planification minutieuse et d'objectifs précis pour assurer le succès de votre transformation. Sinon, vos projets d'IA sont voués à l'échec.

Dans cet esprit, examinons les| problèmes dans l’IA lors de la mise en œuvre de projets IA. Tous ces points peuvent être éliminés ou minimisés dès que vous accordez une due diligence à la planification stratégique.

Manque de données de qualité

L'absence d'ensembles de données d'entraînement pertinents et annotés est un problème courant dans Adoption de l'IA. Ainsi, le manque de disponibilité de données pour l'entraînement est une raison clé d'échec. La quantité de données nécessaire peut varier selon le type d'IA appliqué. Parfois, lors de la mise en œuvre d'une intelligence artificielle, vous pouvez même avoir besoin de milliers à de millions d'exemples de données pour entraîner le modèle.

Absence de données non structurées

Les rapports suggèrent que 62 % des entreprises utilisent encore des tableurs. Seulement 18 % des répondants utilisent des données non structurées. Ces dernières incluent des informations précieuses telles que des images de produits, des fichiers audio ou des commentaires sur les réseaux sociaux. Au lieu de cela, les entreprises privilégient les données historiques qui sont hors contexte. Ce déséquilibre des données nuit à la précision des solutions intelligentes.

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Formation du personnel insuffisante

Préparer vos employés à travailler avec des systèmes intelligents est un autre facteur de succès. À moins que les entreprises ne préparent leur personnel à utiliser une solution IA, elle ne pourra pas se développer. De plus, certaines entreprises ne réalisent pas la nécessité de mettre à jour les politiques traditionnelles et de renforcer le support aux entreprises.

Mauvais alignement avec les objectifs commerciaux

Des objectifs commerciaux clairs posent les bases de la performance maximale de l'IA au sein de l'organisation. Lorsque des stratégies commerciales sont mises en place sans anticiper les technologies, l'automatisation échoue à livrer les résultats escomptés. C'est pourquoi les leaders informatiques doivent identifier des problèmes commerciaux significatifs. Ces derniers doivent être soutenus par des données substantielles et avoir des KPIs clairs.

Une pénurie de talents en IA

Les professionnels de l'IA figurent en tête de la liste des métiers émergents sur `LinkedIn`. Cela signifie que les talents en intelligence artificielle sont encore rares. Cette pénurie freine l'adoption massive de solutions intelligentes. Cependant, les entreprises ont besoin de talents solides et pluridisciplinaires pour piloter les initiatives IA. Cela inclut l'équipe de data scientists pour extraire, nettoyer, modéliser et analyser les données.

Comme vous le voyez, il y a beaucoup de facteurs à prendre en compte lorsque vous suivez la voie de l'automatisation. Et c'est exactement pourquoi vous avez besoin d'un cadre stratégique d'IA cohérent.

Comment implémenter l'IA en entreprise : principaux conseils

Le chemin vers le succès de l'automatisation réside dans la capacité de l'entreprise à établir des étapes stratégiques. Une stratégie d'implémentation de l'intelligence artificielle calibrée conduira les organisations à exploiter et maximiser les avantages des technologies de l'IA.

Un business model d'intelligence artificielle adapté vous aidera également à atteindre vos objectifs de résolution de défis métier spécifiques. Enfin, vous pourrez mieux identifier des ressources uniques pour renforcer votre traction business. Passons maintenant en revue les principales étapes des stratégies d'intelligence artificielle.

Voici une vidéo qui récapitule les aspects cruciaux pour une intégration réussie de l'IA :

Commencer

Vous devriez commencer votre parcours en identifiant les principaux blocs de construction. En particulier, vous devriez collecter autant d'informations stratégiques que possible. Cela peut sembler cliché et simple au premier abord. Cependant, la phase de discovery est essentielle pour établir un plan d'action solide.

Pendant cette étape, vous effectuerez une recherche organisationnelle. Cette dernière fait référence à la découverte du positionnement de votre entreprise dans le monde des affaires. Voici quelques considérations à prendre en compte :

• Quels sont les objectifs principaux de mon entreprise ?
• Quels sont nos produits phares ?
• Qu'est-ce qui constitue notre expertise dans la niche ?

Dans ce cadre, vous devriez également analyser votre environnement concurrentiel et les tendances de l’industrie. Pour ce faire, réalisez une recherche concurrentielle afin de découvrir des cas d’usage de l’IA dans le secteur. Discern r les principales similitudes et différences entre votre entreprise et vos concurrents.

Une fois que vous avez posé vos spécificités organisationnelles, auditez vos capacités techniques. Cette étape vous aidera à cibler les lacunes technologiques appropriées lors de l'implémentation de l'intelligence artificielle.

Explorer le bon cas d'usage

La prochaine étape consiste à identifier et prioriser l'ensemble des cas d'utilisation adaptés à la transformation intelligente. Pour commencer, choisissez 3 à 5 domaines d'application.

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Pour cela, vous pouvez évaluer la faisabilité de chacun en examinant les métriques suivantes :

• Avantage client
• Fonctionnalité phare
• Retour sur investissement (ROI)

Vous devriez également mener des interviews avec les business units internes. Cela vous aidera à découvrir les problèmes et points de douleur les plus importants. Après cela,| scientifiques des données peut identifier des solutions pouvant être résolues par des machines.

Créer les facteurs habilitants

Vous ne pouvez pas réussir| implémenter des stratégies d'intelligence artificielle sans faire vos devoirs. Les technologies de pointe nécessitent une infrastructure IT robuste et des pratiques cohérentes de gestion des données. L’organisation et les équipes doivent également être prêtes à adopter de nouveaux actifs. Nous examinerons de plus près certains de ces catalyseurs ci-dessous.

Prenez le contrôle de vos données

La gestion de la Big Data est pratiquement la pierre angulaire la plus marquante pour développer une solution IA. Il y a toute une série de questions à poser :

1. De quel type de data avons-nous besoin pour nos cas d'usage ?
2. Quel est l'état des données disponibles ?
3. Quelles sources de données internes et externes avons-nous ?
4. Nos données sont-elles suffisantes ?
5. Quelles données manquent ?
6. Comment pouvons-nous obtenir les données nécessaires ?
7. Quel type de stockage de données utilisons-nous ?

Le principal défi d'une gestion des données inefficace est les données cloisonnées. Cela signifie que les données d'entreprise résident souvent dans plusieurs silos. Ceux-ci peuvent être structurés ou non structurés. Ainsi, vos données peuvent provenir des CRM et ERP ainsi que des messages texte et vidéos.

La nature et la complexité de votre projet intelligent définiront le type de données. Parfois, il s'agit d'une combinaison de données structurées et non structurées. De plus, vous devrez peut-être accéder à des ensembles de données externes pour améliorer la précision de l'algorithme.

Dans la plupart des cas, les entreprises ne peuvent pas réaliser un data audit compétent en interne. C'est pourquoi la plupart d'entre elles se tournent vers des data scientists pour une vue d'ensemble professionnelle des actifs de data.

Maximisez la confidentialité des données

Les violations de la confidentialité dans votre parcours de données sont un autre facteur clé. Certains des problèmes de confidentialité courants incluent la réutilisation et les déversements. Dans ces cas, vous utilisez des données au-delà de leur objectif initial ou vous intégrez des données non ciblées dans les ensembles d'entraînement.

Cela induit un niveau de conflit qui limite la collecte d'informations personnelles et crée des risques inhérents pour la vie privée. C'est pourquoi, avant de curer les éléments de formation, vous devez vous assurer que toutes les informations personnelles sont dé-anonymisées.

Préparer vos ressources humaines

Les changements personnels et organisationnels sont inévitables lors du développement d'une solution IA. Au-delà de 3 500 dirigeants d'entreprise identifiez la pénurie de compétences en IA comme l’un des principaux défis de l’automatisation. C’est pourquoi vous devez préparer vos employés à l’IA et recruter les talents manquants.

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Développer de nouvelles compétences n'est pas toujours rentable. Si cela n'a pas de sens en interne, vous pouvez externaliser des ingénieurs IA ou fournir une formation au personnel. Dans tous les cas, votre main-d'œuvre devrait avoir une compréhension de base de la manière dont fonctionne l'informatique.

De plus, la construction de l'infrastructure informatique nécessaire est une obligation avant de mettre en œuvre votre stratégie. Vous devez décider de l'option de stockage optimale. Celle-ci peut inclure vos propres serveurs et GPU ou une infrastructure basée sur le cloud. Cette décision dépend de vos limitations en matière de confidentialité, de coût et de faisabilité économique.

Construire une feuille de route stratégique

Une fois que vous avez maîtrisé les principaux leviers, il est temps de concevoir un plan d'action. Vous voudrez établir une feuille de route. Elle démontrera les opportunités validées, priorisées pour atteindre des objectifs stratégiques. Cependant, il ne s'agit pas d'un plan exhaustif pour piloter votre transformation. Il initie plutôt les quatre piliers de l'adoption. Nous les avons déjà mentionnés : stratégie, data, people et gouvernance.

Vous devriez également prendre en compte le|la coûts associés à chaque étape. Bien qu'il soit difficile d'estimer les coûts aux premiers stades, vous pouvez toujours consulter un fournisseur d'IA pour plus d'informations.

Dans l'ensemble, les coûts dépendent du type de logiciel et de la quantité de données de qualité. L'exactitude de l'algorithme et la complexité de la solution entraînent également une grande partie des dépenses.

Votre feuille de route doit être basée sur les jalons suivants :

Le dernier mot

Créer de la valeur commerciale à partir de l'intelligence machine est un modèle répandu aujourd'hui. Certaines entreprises tirent déjà parti des capacités intelligentes. D'autres commencent à explorer le domaine de l'intelligence artificielle. Dans les deux cas, une stratégie IA holistique précède l'implémentation réelle.

La planification proactive et l'évaluation minutieuse des ressources disponibles constituent un point de départ vers la transformation. La capture des données et des compétences, ainsi qu'un cas d'usage viable et la capacité technique, sont les éléments qui préparent le succès de votre parcours en IA.