Quelle est l’analyse de la maturité en IA de l’entreprise ? | IA dans les affaires #59

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

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

• l’utilisation de l’IA dans les processus commerciaux quotidiens — par exemple, l’utilisation d’un chatbot de service client ou d’un système de recommandation pour le commerce électronique,
• l’infrastructure technologique — utilisation de solutions modernes comme l’informatique en nuage et l’apprentissage automatique,
• l’architecture des données employée dans une entreprise — vérification que la structure et la qualité des données permettent des analyses avancées,
• les compétences en IA des employés — vérification si les employés ont reçu la formation appropriée et comprennent comment ils peuvent utiliser l’intelligence artificielle à des fins professionnelles,
• la stratégie IA et les objectifs commerciaux — vérification que l’IA fait partie des plans à long terme de l’entreprise.

Réaliser une analyse de la maturité de l’IA est particulièrement important pour les petites et moyennes entreprises qui s’engagent dans une transformation numérique utilisant l’IA ou qui souhaitent améliorer leurs mises en œuvre actuelles. Cela permet d’identifier des domaines spécifiques à améliorer et de développer une stratégie pour un développement ultérieur lié à l’IA. Cela fournit également une compréhension globale de la position de l’organisation dans son implémentation de l’IA.

Comment identifier le niveau de maturité de l’IA dans votre entreprise ?

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

1. Initial. À ce stade, l’entreprise est consciente de l’existence de solutions IA mais n’a pas d’implémentations 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 département marketing.
4. Optimisation. L’IA est présente dans de nombreux processus commerciaux clés, mais ceux-ci ne sont pas interconnectés.
5. Transformation. L’intelligence artificielle est une partie clé de la stratégie de l’entreprise et est profondément intégrée dans son 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. En revanche, 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 réalisant un test d’analyse de la maturité de l’IA, tel que celui disponible sur le site du Fonds de développement polonais (https://pfrsa.pl/siecfirmprzyszloscipfr/test-dojrzalosci-cyfrowej/formularz-badania.html), vous pouvez déterminer exactement où se situe votre entreprise. Cela vous aidera à identifier des goulets d’étranglement spécifiques et des 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 supplémentaires et de financement pour la transformation des affaires.

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

Pour que l’IA apporte une réelle valeur commerciale, des solutions technologiques appropriées sont nécessaires. Les éléments clés incluent l’informatique en nuage, 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. En revanche, une grande entreprise de fabrication prévoyant un déploiement large de l’IA dans de nombreux domaines aura besoin de solutions sur mesure qui fonctionnent localement (sur site) ou de solutions cloud spécialisées comme un entrepôt de données ou un data mart.

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

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

• Facebook, qui cible des 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 de 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 des données :

1. Quelle est l’architecture informatique de l’entreprise ?
2. La technologie cloud est-elle utilisée ?
3. Quel type de données est collecté ?
4. Est-il 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 et de la sensibilisation des employés à l’IA. Selon l’enquête, jusqu’à 56 % des entreprises citent un manque de talents comme un obstacle clé à une plus grande adoption de l’IA. Le coût élevé des spécialistes de l’IA est également un facteur important.

Dans une telle situation, la solution la plus simple est de former correctement les employés existants par le biais de :

• cours en ligne — ici, vous pouvez profiter de la large gamme 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),
• ateliers et formations animés par des professionnels,
• coaching personnel – au sein de votre entreprise ou lors d’une session avec un professionnel.

Stratégie organisationnelle et culture comme fondement de l’adoption de l’IA

Pour que l’implémentation de l’IA soit réussie, la stratégie commerciale et la culture d’une entreprise doivent soutenir le processus. Selon l’analyse de 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.

Il 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 aider à atteindre ? Quels problèmes est-elle censée résoudre ?
3. Les employés sont-ils ouverts à tester et à expérimenter avec l’IA ? Sont-ils récompensés pour des idées innovantes ?

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

Que devrais-je faire lorsque je connais déjà la maturité de l’IA de mon entreprise ?

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

En 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, temporels). D’un autre côté, les avantages potentiels et les avantages concurrentiels que l’IA peut fournir sont énormes.

Un niveau élevé de maturité de l’IA dans une organisation signifie avant tout :

• croissance des revenus grâce à la personnalisation des offres basée sur les données et un ciblage d’audience plus pertinent,
• réduction des coûts d’exploitation grâce à l’automatisation des processus et au soutien à la décision par l’IA,
• un temps de mise sur le marché plus rapide pour de nouveaux produits en utilisant 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,
• une réputation de leader dans la mise en œuvre d’innovations basées sur l’IA.

Par conséquent, il vaut la peine de faire des efforts et d’engager des dépenses pour passer à un niveau supérieur de maturité de l’IA. Cela optimisera de nombreux aspects des opérations de l’entreprise.

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