Quelle est l’analyse de la maturité IA de l’entreprise ? | L'IA en entreprise #59

Introduction à l'analyse de la maturité de l'IA

Une analyse de maturité de l’IA est un outil de diagnostic qui permet d’évaluer dans quelle mesure une organisation utilise les capacités de l’intelligence artificielle. La méthodologie de l'analyse prend en compte plusieurs facteurs, notamment :

• tirer parti de l'IA dans les processus métier quotidiens - par exemple, en utilisant un chatbot de service client ou un système de recommandation de commerce électronique,
• infrastructure technologique - en utilisant des solutions modernes comme le cloud computing et l'apprentissage automatique,
• architecture de données utilisée dans une entreprise — vérifier que la structure et la qualité des données permettent des analyses avancées,
• les compétences des employés en IA — vérifier si les employés ont reçu la formation appropriée et comprennent comment ils peuvent utiliser l'intelligence artificielle à des fins professionnelles,
• Stratégie d'IA et objectifs commerciaux : vérifier que l'IA fait partie des plans à long terme de l'entreprise.

Réaliser une analyse de maturité de l'IA est particulièrement important pour les petites et moyennes entreprises qui se lancent dans une transformation numérique utilisant l'IA ou qui souhaitent améliorer leurs mises en œuvre actuelles. En effet, cela permet d’identifier des domaines spécifiques à améliorer et d’élaborer une stratégie pour un développement ultérieur lié à l’IA. Il fournit également une compréhension globale de la situation de l’organisation dans la mise en œuvre de l’IA.

Comment identifier le niveau de maturité IA dans votre entreprise ?

Il existe plusieurs modèles pour évaluer la maturité de l’utilisation de l’IA par une organisation. L'une des plus populaires est une échelle en cinq points développée par le cabinet de conseil BCG :

1. Initial . À ce stade, l’entreprise est consciente de l’existence de solutions d’IA mais manque d’implémentations d’IA. Elle est potentiellement intéressée par la mise en œuvre de nouvelles solutions.
2. Géré . L’entreprise a déjà réalisé ses premiers tests de concept utilisant l’IA.
3. Intégré . L'IA est utilisée dans l'entreprise dans des domaines sélectionnés, par exemple dans le service marketing.
4. Optimisation . L’IA est présente dans de nombreux processus métier clés, mais ils ne sont pas interconnectés.
5. Transformer . L’intelligence artificielle est un élément clé de la stratégie de l’entreprise et est profondément ancrée dans son mode de fonctionnement.

Par exemple, une entreprise de commerce électronique au niveau de maturité 1 peut assister à des conférences sur l’IA mais ne teste pas encore de solutions spécifiques. D’un autre côté, une entreprise au stade 3 peut avoir déployé un chatbot de service client mais n’utilise pas les capacités de l’IA dans d’autres domaines.

En effectuant un test d'analyse de la maturité de l'IA, comme celui disponible sur le site Internet du Fonds polonais de développement (https://pfrsa.pl/siecfirmprzyszloscipfr/test-dojrzalosci-cyfrowej/formularz-badania.html), vous pouvez déterminer exactement où votre entreprise est debout. Cela vous aidera à identifier les goulots d’étranglement spécifiques et les domaines à améliorer liés à l’IA.

Comprendre la maturité de l'IA d'une organisation est particulièrement important lors de la demande de ressources et de financements supplémentaires pour la transformation de l'entreprise.

Domaines clés pour l’analyse de la maturité de l’IA – technologie et données

Pour que l’IA puisse apporter une réelle valeur commerciale, des solutions technologiques adaptées sont nécessaires. Les éléments clés comprennent le cloud computing, une architecture dédiée et des plateformes d'analyse qui permettent le traitement et l'analyse des données collectées.

Par exemple, une petite agence de marketing testant l’IA pour la première fois peut s’appuyer sur le cloud. D’un autre côté, une grande entreprise manufacturière planifiant un large déploiement de l’IA dans de nombreux domaines aura besoin de solutions spécialement conçues qui fonctionnent localement (sur site) ou de solutions cloud spécialisées comme un entrepôt de données ou un data mart.

Le deuxième domaine d’analyse important est l’accès à des données structurées et de haute qualité. Ceci est essentiel pour former des algorithmes et créer des modèles d’IA.

Voici quelques exemples d’entreprises qui ont le plus réussi à utiliser leurs données pour enseigner des algorithmes :

• Facebook, Facebook, qui cible les publicités en fonction des données d'activité des utilisateurs et gère les suggestions qui apparaissent,
• Ryanair, dont les algorithmes de tarification analysent les données historiques sur les ventes de billets,
• Netflix, qui génère des recommandations de films personnalisées en analysant les données sur le contenu visionné.

Voici les questions pour vous aider à analyser la maturité de votre entreprise dans les domaines de la technologie et de la data :

1. Quelle est l’architecture informatique de l’entreprise ?
2. La technologie cloud est-elle utilisée ?
3. Quel type de données sont collectées ?
4. Est-ce bien organisé et étiqueté ?

Prenez soin de votre équipe : comment les compétences des employés affectent-elles l'intégration de l'IA ?

Un autre domaine important de l’analyse de la maturité de l’IA est l’évaluation des compétences des employés et de leur sensibilisation à l’IA. Selon l'enquête, jusqu'à 56 % des entreprises citent le manque de talents comme un obstacle majeur à une plus grande adoption de l'IA. Le coût élevé des spécialistes en IA est également un facteur important.

Dans une telle situation, la solution la plus simple consiste à former correctement les employés en place à travers :

• cours en ligne — vous pouvez profiter ici du large éventail de cours proposés par Coursera (https://coursera.org/), Udemy (https://www.udemy.com/), deeplearning.ai (https:// www.deeplearning.ai/) ou Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118),
• des ateliers et formations dispensés par des professionnels,
• coaching personnel – au sein de votre entreprise ou lors d’une séance avec un professionnel.

La stratégie et la culture organisationnelles comme fondement de l’adoption de l’IA

Pour que la mise en œuvre de l’IA réussisse, la stratégie commerciale et la culture d’une entreprise doivent soutenir le processus. Selon l'analyse du BCG, jusqu'à 90 % des transformations numériques (y compris celles basées sur l'IA) échouent parce que la stratégie et la culture de l'organisation ne sont pas alignées.

Cela vaut donc la peine de répondre aux questions :

1. L'adoption de l'IA fait-elle partie de la stratégie et de la feuille de route de l'entreprise ?
2. Quels objectifs commerciaux l’IA est-elle censée contribuer à atteindre ? Quels problèmes est-il censé résoudre ?
3. Les employés sont-ils ouverts à tester et à expérimenter l’IA ? Sont-ils récompensés pour leurs idées innovantes ?

Une bonne stratégie et une culture de l’innovation augmentent les chances que l’IA commence réellement à apporter des avantages commerciaux tangibles.

Que dois-je faire lorsque je connais déjà la maturité IA de mon entreprise ?

Une fois que vous avez analysé la maturité de votre entreprise en matière d'IA, vous pouvez définir des objectifs et des initiatives spécifiques pour vous aider à passer au niveau supérieur. Par exemple, si votre entreprise manufacturière est au niveau 2, vous pouvez planifier un projet sur plusieurs mois pour mettre en œuvre un système de maintenance prédictive des équipements. À ce moment-là, vous pouvez également commencer à constituer l’équipe IA de l’entreprise en embauchant votre premier analyste de données.

Dans le même temps, vous devez garder à l’esprit que plus le niveau de maturité de l’IA que vous souhaitez atteindre est élevé, plus cela nécessitera d’efforts et d’investissements (humains, financiers, en temps). D’un autre côté, les avantages potentiels et les avantages concurrentiels que l’IA peut offrir sont énormes.

Un haut niveau de maturité en IA dans une organisation, c’est avant tout :

• une croissance des revenus grâce à une personnalisation des offres basée sur les données et un ciblage d'audience plus pertinent,
• réduire les coûts d’exploitation grâce à l’automatisation des processus et à l’aide à la décision par l’IA,
• une mise sur le marché plus rapide des nouveaux produits grâce à l'utilisation de l'IA dans la recherche et le développement,
• une efficacité accrue de la chaîne d'approvisionnement obtenue grâce à l'analyse prédictive,
• un meilleur service client et une plus grande satisfaction des consommateurs grâce aux chatbots IA,
• réputation de leader dans la mise en œuvre d’innovations basées sur l’IA.

Par conséquent, les efforts et les dépenses nécessaires pour passer à un niveau plus élevé de maturité en matière d’IA en valent la peine. Cela optimisera de nombreux aspects des opérations de l’entreprise.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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