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Entreprise et IA

Le blog de Florian Douetteau

De la BI (Business Intelligence) à l’IA : Pourquoi engager cette transition et surtout comment ne pas rater cette formidable opportunité ? (Partie 2)

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De la BI (Business Intelligence) à l’IA : Pourquoi engager cette transition et surtout comment ne pas rater cette formidable opportunité ? (Partie 2)

Il est plus facile de parler que d’agir

Parmi les raisons pour lesquelles les entreprises n’ont pas totalement adopté l’intelligence artificielle, certains évoquent la complexité des technologies de type AI, mais cette complexité n’explique pas, selon nous, la difficulté d’adoption à grande échelle.

Ce qui ralentit l’expansion est malheureusement plus banal mais tout aussi fondamental :

1. L’accès aux données reste problématique, même dans les entreprises qui se présentent comme les plus innovantes. Sans donnée, il est difficile d’imaginer la création de nouveaux services et outils, et encore moins la mise en place d’une courbe d’apprentissage autour de l’intelligence artificielle, si l’on exclut les initiatives certes visibles mais isolées.

2. La culture de la donnée reste à construire, le recours aux technologies de machine learning et d’intelligence artificielle continue d’effrayer et le frein mental, qui se lève doucement au regard des bénéfices observés, est encore présent et ne disparaîtra que dans le cadre d’une éducation à la donnée, à l’échelle de l’entreprise, voire de la société et de la mise en place de mécanismes de gouvernance, qui pourraient garantir le déploiement de ces technologies de manière contrôlée.

Ne perdez plus de temps !

Bonne nouvelle, il n’est pas trop tard pour commencer. Et s’il n’existe pas de solution miracle, votre entreprise peut prendre certaines mesures pour amorcer le processus d’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise :

1. Fixez-vous un objectif provenant du sommet de votre organisation, afin que votre entreprise soit véritablement axée et guidée par les données (data-driven), c’est-à-dire qu’elle exploite en permanence des quantités massives de données au lieu de réagir au coup par coup au moyen d’analyses ponctuelles. Je vous invite à visionner cette vidéo pour en savoir plus sur la façon de fixer et d’atteindre cet objectif.

2. Tirez davantage parti des ressources dont vous disposez déjà, au lieu de vous lancer dans un processus de recrutement. Fournissez à vos équipes les outils leur permettant de travailler avec des données tout en mettant à profit leurs connaissances métier. Par exemple, en formant les analystes à de nouvelles compétences qui leur donneront les moyens de participer à des projets de machine learning. Pour mener vos équipes sur cette voie, je conseille de leur partager le guide de l’analyste du futur.

3. Équipez vos ressources techniques d’outils leur permettant d’être davantage productives en capitalisant sur leur travail et, le cas échéant, des raccourcis pertinents (par exemple, en préparant des données visuelles ou en comparant facilement les performances de différents modèles). Pour connaître l’utilité des outils de Data Science, vous pouvez consulter ce livre blanc.

4. Introduisez la data science, le machine learning et l’intelligence artificielle dans votre organisation en choisissant un premier cas d’usage spécifique, puis en définissant un cadre pour atteindre votre objectif.

5. Élaborez un plan pour lancer en production votre projet data finalisé en vous assurant de l’impact et de la valeur réels délivrés pour votre entreprise afin de créer une véritable adhésion.

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