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Il est impossible d’ignorer la frénésie de l’intelligence artificielle (IA). Et pour cause ! D’ici 2027, le monde devrait avoir un demi-milliard d’utilisateurs de technologies liées à l’IA. Selon certaines études, l’IA pourrait même contribuer jusqu’à 15,7 billions de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030.
Actuellement, on estime qu’environ 30 à 40% des entreprises françaises utilisent cette technologie, contre 59% des entreprises américaines. Cela laisse une marge de croissance importante, avec de nombreux avantages : automatisation des tâches, amélioration des processus, analyse et utilisation des données, réduction des coûts, meilleure gestion des documents électroniques ... pour n’en nommer que quelques-uns.
Dans cet article, nous explorerons l’IA et ses avantages tangibles, en nous demandant comment l’intégrer efficacement dans votre entreprise. Suivez le guide.
Évaluation de vos besoins en IA
C’est la première étape. Chaque entreprise est différente, il est donc important d’effectuer une évaluation initiale pour définir ses attentes et ses besoins spécifiques. Voici comment procéder.
Quels sont les besoins opérationnels au sein de l’organisation ?
L’IA a de nombreux domaines d’application : santé, finance, logistique, communication... les possibilités sont vastes. C’est pourquoi il est important de mener une étude approfondie : quels sont les besoins de votre entreprise ? Comment l’IA pourrait-elle être utilisée pour améliorer les processus ? Quelles équipes pourraient en bénéficier et de quelles manières ?
Assurez-vous d’énumérer les besoins de chaque ministère et peut-être même de chaque rôle.
Les attentes de la Société
Pensez stratégiquement ici. Quels secteurs l’entreprise veut-elle prioriser ? Dans quel domaine l’investissement dans l’IA serait-il le plus rentable ? L’objectif est d’aligner les attentes et les objectifs stratégiques de l’entreprise avec les besoins de l’entreprise.
Qualité de la base de données
La qualité de la base de données est fondamentale dans la mise en œuvre de l’IA au sein d’une entreprise. En effet, toute intelligence artificielle dépend des données sur lesquelles elle s’appuie. Des données incomplètes, obsolètes ou incorrectes peuvent créer des biais et réduire l’efficacité des algorithmes d’apprentissage.
Il est essentiel d’assurer une collecte de données rigoureuse et un nettoyage régulier des données de l’entreprise. Vos données sont-elles conformes aux réglementations en vigueur, telles que le RGPD ? Comment sont-ils structurés ? Des améliorations sont-il possibles ?
Le DPI devrait donc vérifier la base de données de l’entreprise et établir une stratégie de gestion spécifique.
Identifier les risques avant de démarrer un projet d’IA
Aucun projet ne peut être mis en œuvre sans identifier les risques associés. Voici les principaux éléments à considérer.
Le coût variable de l’IA
L’intégration de l’IA a évidemment un coût, qui varie en fonction de facteurs tels que le volume de données traitées. La consommation de ressources, en particulier la puissance de calcul et le stockage, est proportionnelle à la complexité des modèles déployés.
De plus, l’amélioration continue des algorithmes nécessite des investissements réguliers dans la formation et la maintenance du système. Le perfectionnement des compétences des équipes internes ou le recours à des experts externes représentent un autre facteur de variabilité des coûts. Bien que l’IA puisse générer des gains de productivité importants, les DSI doivent anticiper ces coûts variables pour maximiser le retour sur investissement.
Pour éviter de payer (lourdement) pour les fonctionnalités inutilisées, il est important de définir clairement la portée de l’application.
