L’IA est une évolution naturelle de la transformation des entreprises

Pourquoi les entreprises ne doivent pas considérer l’IA comme une nouveauté mais comme une évolution naturelle de leur transformation ?

L’un des défis actuels repose sur l’engouement suscité par l’IA et le fait que les entreprises la considèrent en effet comme quelque chose de nouveau. Elles nous disent qu’elles veulent de l’IA, mais il s’agit d’une évolution naturelle de nos outils numériques. Nous parlons de transformation numérique depuis 20 ans maintenant. Aujourd’hui, il s’agit simplement d’utiliser vos données passées pour éclairer vos décisions et vous aider à agir dans le présent. L’IA s’inscrit dans la continuité des avancées technologiques, comme l’automatisation, le Big Data ou le cloud, qui transforment progressivement les méthodes de travail et les processus décisionnels. En la voyant comme une évolution, les entreprises intègrent l’IA dans une stratégie à long terme, alignée avec l’amélioration de l’efficacité, de la compétitivité et de l’innovation, et ainsi de mieux anticiper les opportunités et les défis futurs tout en renforçant leur adaptabilité.

En quoi l’exploitation de la puissance de l’IA dépend de la maturité technologique de l’entreprise ?

Nous avons de nombreux DSI qui indiquent avoir investi dans l’IA mais qui n’obtiennent aucun ROI ou n’exploitent pas pleinement le potentiel de cette technologie. Mais il faut avoir conscience que l’exploitation de la puissance de l’IA dépend fortement de la maturité technologique de l’entreprise. La maturité numérique est en effet la clé pour débloquer les avantages liés à l’IA, tels que la détection et la réponse automatisées, ainsi que la montée en compétences rapide du personnel de cybersécurité. Une entreprise technologiquement mature dispose déjà d’infrastructures robustes (cloud, big data, réseaux) et de systèmes interconnectés, ce qui facilite l’implémentation de solutions IA. Elle maîtrise aussi en théorie la gestion et l’analyse de données, une ressource clé pour entraîner les algorithmes d’IA.

Toutefois, notre récente étude « Digital Health Study » a démontré qu’il y avait encore du chemin à parcourir, avec seulement 17 % des entreprises interrogées en France qui affichent une bonne santé numérique ; ce qui représente une problématique sérieuse pour les projets d’IA. Une entreprise technologiquement immature risque en effet d’être freinée par des infrastructures obsolètes, des données mal structurées ou une résistance au changement, limitant ainsi l’impact et les bénéfices de l’IA.

Sur quoi repose concrètement le succès d’un projet d’IA ?

Comme nous venons de l’évoquer, la maturité numérique est déterminante, et elle repose sur trois grands axes : la rationalisation des processus, la rationalisation des données et l’investissement dans l’automatisation basée sur des règles existantes. Les organisations qui développent une stratégie autour de ces trois piliers peuvent atteindre un niveau de maturité numérique qui permet à l’IA d’exploiter les données et les processus de manière holistique plutôt qu’en silos.

L’IA n’aime pas les données en silos. Si elle est capable de voir toutes les données en un seul endroit, alors elle fait de meilleures prédictions ; quand l’IA voit une image holistique, le type d’impact qu’elle a à travers l’organisation est très différent.

Une vue d’ensemble permet à l’IA de mieux comprendre les interactions complexes au sein de l’organisation, améliorant ainsi l’efficacité des processus, l’agilité opérationnelle et la prise de décision à grande échelle. Ce niveau de cohérence transforme l’impact de l’IA, qui devient un levier stratégique pour l’innovation et la compétitivité.

Comment l’intelligence contextuelle redéfinit l’IA dans les entreprises ?

L’intelligence contextuelle redéfinit l’IA en entreprise en permettant aux systèmes de mieux comprendre et s’adapter à leur environnement, en tenant compte des contextes spécifiques dans lesquels les décisions doivent être prises, avec une plus grande réactivité aux changements du marché.

De nombreuses organisations travaillent encore en silos, ce qui rend difficile pour les dirigeants d’avoir une vue d’ensemble des facteurs de décision, et les données en elles-mêmes ne disent pas tout.

Chez Zoho, nous adoptons une vision centrée sur l’intelligence contextuelle en cherchant à rendre nos applications plus intelligentes et autonomes. L’objectif est de créer des outils capables de comprendre le contexte dans lequel les utilisateurs interagissent avec les logiciels, afin d’améliorer l’expérience utilisateur. Cette intelligence contextuelle repose sur l’analyse de données en temps réel, l’intuition des besoins des utilisateurs et l’automatisation proactive des tâches. Par exemple, dans le cadre du service après-vente (SAV), l’intelligence contextuelle permet de reconnaître instantanément l’historique des interactions d’un client avec l’entreprise, d’identifier les produits achetés et les problèmes rencontrés, puis de proposer des solutions adaptées en fonction des tickets précédents ou des informations contextuelles. Cela permet de résoudre plus rapidement les problèmes tout en offrant une expérience personnalisée et efficace, augmentant ainsi la satisfaction client.

L’intelligence contextuelle pousse les entreprises à repenser l’IA non pas comme un simple outil automatisé, mais comme un levier stratégique capable de s’ajuster intelligemment aux conditions changeantes, un enjeu déterminant dans le contexte de crise et d’incertitudes actuel.