Cinq étapes pour être prêt à adopter l’IA

Balaji Ramanujam, Distinguished Technologist – Data, AI & Analytics, Infosys partage son analyse du sujet.

Comme partout ailleurs, l’Europe adopte progressivement les technologies d’intelligence artificielle (IA). Le marché européen de l’IA, estimé à 42,66 milliards d’euros en 2024, devrait dépasser les 191 milliards d’euros d’ici 2030. Pourtant, les entreprises européennes accusent un retard de 45 à 70 % par rapport à leurs homologues américaines en matière d’adoption de l’IA. Ce retard s’explique par des investissements moindres dans les infrastructures IT, un manque de talents spécialisés et une réglementation complexe. D’autres freins, comme l’absence d’une feuille de route stratégique en IA ou des préoccupations liées à la sécurité et à l’éthique des données, empêchent les entreprises de pleinement tirer parti de ces technologies. Les entreprises européennes, tout comme celles d’autres régions, ont la possibilité d’intégrer et de déployer l’IA à grande échelle en suivant ces cinq étapes clés pour s’y préparer.

Élaborer une stratégie IA complète

La première étape consiste à élaborer une stratégie IA complète, permettant une allocation optimale des ressources et des résultats mesurables. Cette stratégie doit identifier les opportunités les plus porteuses et les aligner avec les objectifs business. Il est essentiel d’effectuer une analyse approfondie du marché, d’identifier les compétences clés et d’évaluer la concurrence à l’aide de modèles établis.

Un diagnostic des forces et faiblesses, complété par une analyse SWOT, permet d’établir des priorités pertinentes et d’assurer un suivi efficace de la création de valeur. Chaque cas d’usage ou capacité potentielle peut ensuite être classé selon un score de viabilité en IA, permettant ainsi d’évaluer la fiabilité, la facilité de mise en œuvre et l’impact commercial.

Des infrastructures de données adaptées

Disposer d’infrastructures de données adaptées est une condition indispensable. Assurer la qualité des données ne suffit pas, il est tout aussi crucial d’adopter une approche stratégique en évaluant les pertes potentielles causées par une mauvaise gestion des données, dont le coût moyen est estimé à 15 millions de dollars selon certaines analyses. La transformation des données repose sur plusieurs aspects critiques, notamment l’organisation et la structuration des informations afin d’en optimiser l’exploitation par l’IA, l’implémentation d’une architecture de données intelligente pour créer une plateforme unifiée et l’amélioration des processus pour faciliter l’intégration et l’exploitation harmonieuse de l’IA.

Pour bâtir une infrastructure de données efficace, il convient de choisir les bons outils de gestion et d’adopter des processus fondamentaux, tels que le fingerprinting des données. Instaurer une culture « data-first », où chaque collaborateur est sensibilisé à l’importance des données et à leur rôle dans le développement de l’IA, est également primordial. Des formations continues et la désignation de « champions des données » peuvent faciliter cette transition.

Une IA responsable et éthique

L’adoption de l’IA ne peut se faire sans une approche responsable, fondée sur des principes de confiance, d’éthique, de respect de la vie privée, de conformité et de sécurité. Il est essentiel de mettre en place des mécanismes garantissant la transparence, l’équité et la protection des systèmes contre les menaces potentielles. Un cadre de gouvernance robuste doit être instauré, incluant notamment des contrôles pour assurer l’explicabilité, l’absence de biais, la conformité avec les normes en vigueur et la sécurité des données.

La mise en place d’un conseil d’éthique en IA, la formation des développeurs à des pratiques responsables et la sensibilisation des collaborateurs aux bonnes pratiques en matière de gestion des données sont autant de mesures nécessaires. Il est également crucial d’assurer un contrôle humain tout au long du développement de l’IA afin d’éviter toute dérive et de renforcer la confiance dans ces technologies.

Former les collaborateurs et encourager l’innovation

La montée en compétences des collaborateurs est un levier clé pour accompagner cette évolution. Adapter les processus de travail et exploiter des innovations comme les jumeaux numériques permet d’améliorer la prise de décision et d’optimiser la performance globale. Pour accompagner ces transformations, il est essentiel d’investir dans des formations continues spécialisées, couvrant des domaines tels que la compréhension avancée du langage, l’ingénierie des prompts et l’amélioration des réponses générées par l’IA. Au-delà des aspects techniques et de formation, il est essentiel d’encourager un état d’esprit fondé sur l’expérimentation et l’apprentissage.

L’adoption de bonnes pratiques et l’instauration de structures de gouvernance garantissent une transition fluide vers l’IA, conciliant innovation et supervision humaine. Développer des programmes de sensibilisation et de formation permet aux collaborateurs de mieux appréhender leur environnement de travail enrichi par l’IA.

Si le manque de préparation freine encore l’adoption et l’impact des initiatives en IA en Europe, les entreprises peuvent y remédier en mettant en place une stratégie cohérente, en structurant leurs données, en favorisant une IA responsable et en misant sur la formation et l’innovation.