IA : des labos au terrain

Le blog de Sylvain Duranton

Comment industrialiser les solutions IA ? (1/3) Relever le défi des compétences

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Comment industrialiser les solutions IA ? (1/3) Relever le défi des compétences
© Helloquence - Unsplash

Le succès d’une transformation IA ne se mesure pas par le nombre de projets réalisés. L’étude "Mind the (AI) Gap" de BCG GAMMA montre que 80% des entreprises multiplient les POC (Proof Of Concept) sans passer à l’industrialisation des solutions. Nous allons évoquer dans les semaines à venir trois sujets qui freinent les entreprises dans leur transformation: l’organisation des compétences, l’environnement technologique et la gouvernance.

Commençons donc par les compétences !

Aujourd’hui, les profils techniques sont encore trop souvent disséminés dans des petites entités décentralisées, qui ont du mal à recruter et à retenir leurs talents. Ils n’ont pas la masse critique pour démontrer leur valeur ajoutée. Pour passer à l’échelle, c’est donc tout le processus opérationnel de l’entreprise qu’il faut transformer.

Et pour garantir cette transformation, un nouveau modèle organisationnel se détache : le data hub. Quel que soit le secteur, de plus en plus d’entreprises construisent un data hub en parallèle du développement de leurs use cases afin de piloter et pérenniser leur transformation.

Le data hub doit être un centre pluridisciplinaire : il regroupe sur un même lieu  des profils data sciences (data scientists, data engineers), IT (software engineers, data architects) et business (solution owners, deployment leads). Il s’agit d’une entité avec ses propres process, notamment en termes de recrutement, d’onboarding, de staffing et de suivi financier. Enfin, l’entreprise peut avoir plusieurs hubs, mais chacun doit rester transverse et garder une taille critique suffisante – environ 30 personnes.

Le rôle du hub est de centraliser l’expertise IA et de travailler de façon transverse avec les différentes fonctions de l’entreprise. Il ne développe pas de simples projets mais bien des solutions, c’est à dire des outils IA qui transforment les modes de travail du business et qui sont faits pour vivre avec lui en étant maintenus, affinés et monitorés.

Quels sont ses avantages par rapport à une organisation décentralisée ?

Centraliser les profils IA, ce n’est pas les isoler mais leur donner la taille critique pour avoir un réel impact sur l’entreprise. Un hub englobe toutes les compétences techniques nécessaires pour la modélisation, l’industrialisation, le déploiement et la maintenance de solutions IA. Sur le long terme, il permettra également une standardisation des solutions et de la donnée, tout en ayant des coûts plus limités et contrôlés. Enfin, les profils plus business du hub pourront s’assurer que les solutions sont adaptées aux problèmes de l’entreprise et qu’elles seront adoptées par les utilisateurs métiers.

Par ailleurs, le hub créée un environnement favorable pour attirer et retenir les talents. C’est un écosystème plus stimulant, où chacun peut se concentrer sur son cœur de métier tout en s’enrichissant de la diversité des compétences. Il donne surtout aux talents l’opportunité de travailler sur des projets plus divers et à plus fort impact.

Pour nous, la construction d’un hub est donc la solution pour mettre fin à la double impasse des entreprises : difficultés à recruter des talents et donc à réaliser des projets d’envergure, et besoin de ces projets pour attirer les talents. En réalité, plus que de recruter les "top" talents, le réel défi est de les organiser et de les centraliser pour leur donner plus d’impact, et plus vite.

Camille Brege, directrice associée BCG GAMMA  

 

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