La part de l’intelligence artificielle dans la transformation des SI
La plupart de ce que nous entendons sur le pouvoir de l’IA pour transformer les entreprises vient d’un nombre restreint des géants numériques ; Google, Facebook, et Amazon entre autres. Ces “digital natives” sont guidés par les données et doivent être crédités d’avoir fait avancer l’application de l’IA et d’autres technologies à une vitesse que peu de gens imaginaient possible. L’impact de leurs réalisations, qui est profond et largement ressenti, a bouleversé de nombreux marchés traditionnels. Alors, qu’en est-il de la part de l’intelligence artificielle dans la transformation des systèmes d’informations ?
Une entreprise, qui entame sa transformation SI, commence son voyage d’un endroit nettement différent à celui d’un digital natif car elle réalise souvent la valeur finale de manière très différente. Cependant, on doit continuer à s’approcher et à apprendre des Digital Natives en matière d’IA. Par exemple, l’approche “fail fast”, privilégiée par les natifs du numérique, qui consiste à tester plusieurs projets puis à faire progresser et à étendre rapidement ceux qui ont réussi, a beaucoup à offrir aux industries non numériques. Il est tout aussi important de se concentrer sans relâche sur la convivialité, les tests A/B et l’expérience utilisateur, au point que l’utilisateur est à peine conscient de la sophistication de l’outil.
1. Il faut prendre très au sérieux l’IA dans le cadre sa transformation SI
L’IA est l’un des nombreux leviers qui permet de générer de la valeur à partir des données et de notre point de vue, elle est à bien des égards le joyau de la couronne d’une transformation numérique de bout en bout en raison de l’extraordinaire perspective de disruption qu’elle offre :
- Automatisation des tâches opérationnelles répétitives nécessitant le jugement humain immédiat des flux de données entrants. La classification basée sur l’IA n’attire l’attention manuelle que sur des événements exceptionnels, ce qui permet au personnel de se concentrer sur des tâches de plus grande valeur.
- Projets d’IA qui apprennent les signatures de pré-défaillance qui prédisent la défaillance d’un composant ou déterminer les causes sous-jacentes afin de rationaliser la réparation et l’entretien comme nous avons pu le constater chez Enedis avec notre projet de maintenance prédictive. Nous avons pu remarquer très rapidement une amélioration de la maintenance du réseau avec une diminution du nombre d’incidents et donc contribuer à la continuité de fourniture d’électricité. Et tout cela grâce à l’analyse des incidents et élaboration de modèles prédictifs sur le caractère accidentogène des départs BT.
- Alerte à la clientèle et à la chaîne d’approvisionnement. Apprendre à connaître le monde réel de votre client pour permettre un meilleur ciblage des services, un engagement plus profond et une efficacité de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, en déplaçant les produits vers des centres de distribution locaux dans l’anticipation des commandes futures.
- Réduction des coûts grâce à l’automatisation des nouveaux services de vente et d’assistance à la clientèle. Fournir des réponses immédiates aux questions fréquemment posées par les clients et nous en avons mesuré les bénéfices avec le projet de chatbot que nous avons mis en place avec Randstad.
2. Les bonnes pratiques que nous avons identifiés pour créer de la valeur avec l’intelligence artificielle
Il peut être difficile de juger quelles leçons sont directement applicables aux besoins de transformation SI, et lesquelles doivent être adoptées, adaptées, traduites ou ignorées.
En nous appuyant sur notre expertise et notre expérience durement acquise, nous avons constaté que les règles suivantes augmentent la probabilité que les entreprises adoptent l’IA et en tirent profit dans le cadre de leur transformation SI :
- Maintenir une attention constante sur l’expérience de l’utilisateur
- Créer une dynamique progressive : progresser par petits pas, rapidement et avec détermination
- Ne pas accumuler aveuglément des données : maîtriser d’abord sa signification, afin que l’IA soit appliquée dans un contexte clair et maîtrisé
- Intégrer les professionnels de l’IA dans les équipes produites et dans les équipes métiers
- Paralléliser : il faut devenir plus agile notamment en explorant plusieurs projets en parallèle
- Renforcer la confiance dans l’IA : adopter une approche rigoureuse des données et de la méthodologie de formation de l’IA
3. Notre parti pris
La présence de l’IA dans les entreprises continuera de croître en termes de prévalence, d’impact et d’importance et il est essentiel que les décideurs soient conscients, informés et positionnés pour être compétitifs.
Les entreprises en pleine transformation de leur SI pourront tirer de nombreuses leçons de l’expérience perturbatrice des Digital Natives cependant il faut être attentifs au fait que ces dernières partent de positions très différentes. Cela se reflétera dans la manière dont ils exploitent et concentrent le pouvoir de l’IA pour transformer les SI de l’entreprise. La simple tentative de reproduire la stratégie d’IA d’un Digital Natif n’est pas la solution, mais le fait d’être intelligent en adaptant les leçons d’une initiative aide à se protéger contre les disruptions futures.
Pour réussir sa transformation SI, il faut aussi penser à former des partenariats étroits avec des experts en IA, en les intégrant dans des équipes au sein d’unités métiers axées sur les résultats. Ces experts en IA doivent combiner une expérience dans la data science avec une compréhension claire du domaine métier de la CDC et des perspectives stratégiques.
En exécutant plusieurs projets simultanément de manière agile, en avançant par petits pas rapides, des solutions plus innovantes peuvent être et une plus grande valeur ajoutée pour l’entreprise finale.
Une IA sur mesure, conçue et formée par des équipes d’experts à une compréhension détaillée de votre domaine d’activité et de vos objectifs commerciaux, permettra de tirer pleinement parti de cette technologie en plein essor.
Enfin, profitez de votre connaissance approfondie de votre marché historique, mais ne soyez pas contraint par votre histoire, vos concurrents « disrupteurs » ne le feront pas.
