IA en entreprise : arrêtez les pilotes, visez la valeur

L’intelligence artificielle n’est plus une simple curiosité technologique, c’est une vague de fond qui redessine le paysage des entreprises. Partout, des dirigeants demandent à leurs équipes de « faire de l’IA », pressés de ne pas rater le train de l’innovation. Mais durant cette course effrénée, de nombreuses organisations mettent la charrue avant les bœufs et se dirigent droit vers l’échec.

Pour le meilleur ou pour le pire ?

La vérité, c’est que se lancer tête baissée dans des projets d’IA sans une base solide est le meilleur moyen de gaspiller du temps et de l’argent. Aujourd’hui, il est temps d’une approche pragmatique et orientée vers la valeur, plutôt qu’à l’expérimentation à tout va. Ensemble, nous allons voir pourquoi la clé du succès en IA réside dans une étape souvent négligée : la qualité de vos données.

L’IA sans vision : le piège du navire sans boussole

Le scénario est devenu classique. Une directive tombe du sommet de la hiérarchie : « Il faut adopter l’IA« . Sans feuille de route claire ni objectifs précis, les équipes se lancent dans des projets pilotes.

Le résultat ? Des outils qui impressionnent en surface, avec des milliers d’utilisateurs, mais sans aucun impact mesurable sur la performance de l’entreprise.

Une précipitation qui coûte très cher

Avant de prendre la mer, tout bon capitaine inspecte son navire. En matière d’IA, vos données sont votre navire. Si elles sont défaillantes, vous risquez de couler.

Le cabinet Gartner estime que la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 11,87 millions d’euros par an aux organisations. Ce chiffre colossal représente des ressources gaspillées, des décisions basées sur des informations erronées et des opportunités manquées.

Comme le souligne Ronnie Sheth, PDG du cabinet de conseil SENEN Group, de nombreuses entreprises se sont longtemps heurtées à ce mur. Encore récemment, beaucoup réalisaient que leurs données étaient « très loin de là où elles devaient être ». Se lancer dans l’IA avec de telles fondations, c’est comme construire un gratte-ciel sur un marécage.

Des indicateurs de vanité sans impact réel

Le problème d’une approche précipitée est qu’elle se concentre sur des « vanity metrics » ou indicateurs de vanité. Une entreprise peut se vanter d’avoir déployé un chatbot utilisé par 10 000 employés le premier mois. C’est impressionnant sur le papier.

Mais si le taux de satisfaction client ne s’améliore pas et que les coûts du service support ne diminuent pas, quel est le véritable gain ?

L’objectif n’est pas simplement « d’utiliser l’IA« , mais de résoudre un problème concret et de générer une valeur quantifiable. Sans feuille de route, les projets d’IA deviennent des expérimentations coûteuses plutôt que des investissements stratégiques.

La donnée : la fondation oubliée de l’IA

Heureusement, les mentalités changent. De plus en plus d’entreprises comprennent que le point de départ de toute aventure IA réussie n’est pas un algorithme complexe, mais une base de données propre, structurée et fiable. C’est un changement de paradigme essentiel.

De la donnée brute à une stratégie claire

Ronnie Sheth observe cette tendance de près. Désormais, ses clients ne viennent plus la voir en demandant « aidez-nous à faire de l’IA« , mais plutôt « aidez-nous à régler nos problèmes de données« . Cette prise de conscience est la première étape vers le succès.

Avant même de parler de gouvernance ou d’outils, la question essentielle est celle de la stratégie.

Une stratégie de données, c’est définir le « pourquoi » et le « comment ». Pourquoi collectons-nous ces informations ? Quels objectifs commerciaux cherchons-nous à atteindre avec elles ?

Une fois cette vision établie, il devient possible de mettre en place une gouvernance et une architecture qui serviront de socle à toutes les initiatives futures.

Construire sur du solide pour des résultats précis

La logique est implacable. Une intelligence artificielle, aussi sophistiquée soit-elle, n’est que le reflet de la qualité des données avec lesquelles on la nourrit. Si vous lui donnez des informations incomplètes, incohérentes ou erronées, elle vous fournira des prédictions et des analyses tout aussi peu fiables.

En revanche, une fois que la fondation de données est solide, les possibilités deviennent infinies. Vous pouvez construire autant de modèles d’IA et développer autant de solutions que vous le souhaitez, avec la certitude d’obtenir des résultats précis et pertinents. C’est un investissement initial qui décuple la valeur de tous les projets futurs.

L’exemple concret d’une trajectoire réussie

Pour illustrer ce parcours, Ronnie Sheth cite l’exemple d’un client. Initialement, cette entreprise souhaitait mettre en place une initiative de gouvernance des données. Mais en creusant, l’équipe de SENEN Group a réalisé que le véritable besoin était en amont : il fallait d’abord définir une stratégie.

Ensemble, ils ont tracé un chemin clair :

• Passer des données brutes à l’analytique descriptive pour comprendre ce qui s’est passé.
• Évoluer vers l’analytique prédictive pour anticiper ce qui va se passer.
• Mettre en place une véritable stratégie IA pour agir sur ces prédictions et automatiser des décisions à forte valeur ajoutée.

Cette approche méthodique leur a permis de construire une capacité durable, étape par étape.

2024 : l’année du pragmatisme et de l’action en IA !

Le message est clair : l’ère des projets pilotes sans lendemain est révolue. L’année 2024 est celle du pragmatisme. Il est temps de faire en sorte que l’IA en entreprise crée une valeur tangible et mesurable. Voici comment amorcer ce virage.

• Auditez la qualité de vos données

  Commencez par un état des lieux honnête. Où se trouvent vos données ? Sont-elles centralisées ou dispersées dans des silos ? Sont-elles propres, complètes et à jour ?

  Qui en est responsable ? Répondre à ces questions est le premier pas essentiel pour identifier les chantiers prioritaires.

• Définissez des objectifs métier mesurables

  Abandonnez l’objectif vague de « déployer l’IA« . Concentrez-vous sur un problème métier spécifique. Voulez-vous réduire le taux de départ de vos clients de 15 % ?

  Optimiser votre chaîne logistique pour économiser 10 % sur les coûts de transport ? Augmenter la productivité de vos équipes commerciales de 20 % ? L’IA devient alors un outil au service d’un but, et non une fin en soi.

• Adoptez une approche par étapes

  Nul besoin de tout changer du jour au lendemain. Identifiez un cas d’usage à fort impact et à complexité maîtrisée. Menez ce projet à bien, mesurez les résultats et démontrez la valeur créée.

  Ce premier succès servira de tremplin pour des initiatives plus ambitieuses, en créant un cercle vertueux de confiance et d’investissement.

L’intelligence artificielle est une opportunité formidable, mais elle n’est pas magique. Son succès ne dépend pas de la complexité de ses algorithmes, mais de l’intelligence de la stratégie qui la sous-tend. L’enthousiasme pour l’innovation doit maintenant laisser place à une exécution pragmatique et rigoureuse.

La véritable transformation ne viendra pas des entreprises qui expérimentent le plus, mais de celles qui construiront les fondations les plus solides. En commençant par vos données, vous ne ralentissez pas votre adoption de l’IA ; au contraire, vous vous donnez les moyens d’accélérer durablement et d’en récolter enfin les pleins bénéfices.

Et vous, au sein de votre entreprise, avez-vous déjà commencé à poser les fondations de votre stratégie IA ?

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.