Créer une stratégie d’entreprise gagnante en matière d’IA : 8 étapes

Élaborer une stratégie d’entreprise compétitive en matière d’intelligence artificielle est rapidement devenu une priorité essentielle pour les dirigeants, l’IA s’étant imposée comme un outil professionnel indispensable.

Des entreprises de tous les secteurs intègrent de nouveaux cas d’usage de l’IA d’entreprise dans leurs flux de travail afin d’améliorer leurs produits et de bouleverser leurs secteurs respectifs. Pour rester dans la course face à la concurrence, les dirigeants doivent élaborer une stratégie d’entreprise en matière d’IA qui tienne compte de leur modèle économique spécifique tout en les aidant à suivre le rythme des transformations numériques qui touchent l’ensemble de leur secteur.

Dans ce guide, nous vous présentons 8 étapes clés pour élaborer une stratégie d’entreprise de premier plan en matière d’IA. Nous aborderons également certains des principaux avantages et des plus grands défis liés à l’adoption de l’IA dans le cadre opérationnel de votre entreprise.

1. Identifier les écarts actuels en matière de performances et de technologies

L’intelligence artificielle (IA) peut être intégrée à tous les niveaux des opérations de votre entreprise, mais il y a de fortes chances que quelques domaines clés soient ceux où l’IA aura le plus d’impact et créera le plus de valeur pour votre organisation.

Pour déterminer où se situent ces écarts, commencez par examiner vos outils et applications existants, ainsi que les données de performance ou les tickets d’assistance qui signalent des problèmes récurrents avec ces systèmes. Évaluez également la taille et la qualité des différents services et équipes, en accordant une attention particulière aux ressources qui leur manquent et qui rendraient leur travail plus efficace.

Enfin, adoptez le point de vue des investisseurs ou des clients et posez-vous la question suivante : quels écarts de performance actuels affectent leur expérience ou les résultats de l’entreprise ?

Se poser ces questions, réaliser un audit approfondi de vos ressources et processus actuels et documenter vos lacunes les plus importantes constitue une première étape essentielle pour déterminer quelles solutions, quels partenaires et quels investissements en IA sont les plus stratégiques pour votre entreprise.

Pour élaborer un plan d’amélioration des performances, il est essentiel de définir des indicateurs. Le graphique ci-dessus présente les différents indicateurs qui peuvent servir à estimer le ROI d’un investissement dans l’IA. Source : Gartner

2. Étudier l’écosystème des technologies et services d’IA

Une fois que vous avez déterminé quels domaines de votre entreprise pourraient le plus bénéficier d’outils et d’une stratégie d’IA, il est temps d’examiner l’écosystème des technologies d’IA et ce qu’il a à offrir.

En fonction des compétences disponibles en interne et de votre budget, vous pouvez choisir d’investir dans :

• Un outil d’IA gratuit, une solution open source ou un modèle d’IA existant affiné
• Un grand modèle de langage géré
• Ou même créer votre propre modèle d’IA générative (même s’il s’agit d’une approche particulièrement gourmande en ressources et coûteuse)

Il existe également un large éventail d’outils d’IA préconfigurés qui ne vous obligeront pas à modifier les algorithmes d’apprentissage profond ni les données d’entraînement. Vous travaillerez simplement avec le fournisseur ou sa plateforme pour adapter l’IA à vos besoins spécifiques. Vous devrez également déterminer si vous souhaitez investir dans des solutions d’IA plus génériques — comme les chatbots, les copilotes et les outils d’automatisation par IA — ou si vous recherchez une solution plus spécialisée, conçue pour votre secteur ou pour un cas d’usage spécifique à l’entreprise.

Toutes ces approches sont valables, mais ne constituent pas nécessairement la meilleure voie pour votre entreprise. Pour réaliser le meilleur investissement possible, prenez le temps d’étudier les principaux fournisseurs d’IA, grands ou petits, en évaluant leurs produits respectifs, leurs feuilles de route et objectifs à long terme, ainsi que les ressources supplémentaires qu’ils proposent pour accompagner leurs clients.

Il est également utile de consulter les avis des clients sur des sites d’évaluation tiers, les notes attribuées par les cabinets de recherche technologique et les investisseurs qui soutiennent actuellement certaines de ces technologies. À chacune de ces étapes de votre étude, revenez à la question suivante : ce que j’ai appris sur ce fournisseur, ce produit ou ce service correspond-il aux objectifs et aux méthodes de travail de notre entreprise ?

Les modèles d’IA open source, comme ceux proposés par Hugging Face, constituent une option abordable et personnalisable pour les utilisateurs professionnels auxquels elle convient. Source : Hugging Face.

3. Définir des objectifs SMART pour l’adoption de l’IA

À ce stade, vous avez probablement déjà une idée générale de vos objectifs d’adoption de l’IA et des résultats escomptés, mais vous aurez de meilleures chances de les atteindre si vous les formulez précisément. Plusieurs méthodes sont possibles, mais les objectifs SMART offrent un moyen simple et très objectif de mesurer la progression vers vos objectifs.

Les objectifs SMART sont :

• Spécifiques : L’objectif doit indiquer très clairement ce que vous souhaitez accomplir et dans quel délai. Il est important d’inclure des mesures numériques de la progression et des échéances afin que chacun comprenne quel est l’objectif. Par exemple, « augmenter de 10 % au cours des 8 prochains mois le taux de conversion en ligne des ventes de recommandations de produits personnalisées par l’IA » est un objectif SMART très spécifique.
• Mesurables : Là encore, les chiffres sont importants pour ce type d’objectif, car vous ne saurez si vous êtes sur la bonne voie que si vous disposez d’un moyen de mesurer votre progression vers les étapes clés. Dans l’exemple ci-dessus, tous les chiffres sont présents et l’équipe peut facilement suivre les conversions qui résultent des recommandations optimisées par l’IA.
• Atteignables : L’adoption de l’IA échouera si vous ne fixez pas à votre équipe des objectifs réalistes qu’elle peut mettre en œuvre. Dans le cas présenté ici, cet objectif devrait être atteignable si suffisamment de membres de l’équipe en ont connaissance et s’engagent à lui consacrer les ressources nécessaires.
• Pertinents : Ce n’est pas parce que l’IA peut accomplir une tâche qu’il s’agit nécessairement de la manière la plus efficace de l’utiliser dans votre entreprise. Veillez à définir des objectifs pertinents pour vos opérations et vos objectifs de chiffre d’affaires à long terme, sans quoi vous risquez de perdre du temps sur un projet de moindre valeur. Cet objectif SMART n’est utile qu’aux entreprises qui souhaitent augmenter leurs revenus issus de leurs produits de cette manière.
• Définis dans le temps : Les objectifs SMART doivent prévoir un calendrier réaliste pour leur réalisation. Dans les détails ou les sous-tâches rattachés à cet objectif, envisagez de prévoir des points de contrôle mensuels ou hebdomadaires afin de pouvoir évaluer la progression et les blocages.

Votre équipe peut avoir un ou plusieurs objectifs SMART de ce type, selon le nombre de projets d’IA menés simultanément. Une feuille de route de planification permet d’organiser et de visualiser utilement tous ces objectifs dans une perspective d’ensemble. Et même si ces objectifs peuvent être quelque peu différents, il vaut la peine de formuler également les objectifs d’éthique ou de conformité liés à l’IA afin que votre équipe ne les oublie pas en cours de mise en œuvre.

4. S’associer à des fournisseurs d’IA stratégiques

Les fournisseurs d’IA sont très variés. On trouve de très grandes entreprises qui ont été parmi les premiers pionniers des technologies d’IA, de petites start-up spécialisées dans l’IA qui se concentrent sur un produit ou un cas d’usage précis, ainsi que des entreprises qui proposent un peu de tout en matière de produits et de services d’IA.

Même s’il n’est pas réaliste d’étudier toutes les entreprises d’IA existantes, il est judicieux d’examiner différents acteurs afin de déterminer lesquels pourraient être des partenaires stratégiques pour votre entreprise. Dans bien des cas, le nom le plus connu n’est pas celui qui correspond le mieux à vos besoins ou qui possède le plus d’expérience dans votre domaine.

La meilleure façon de garantir que vos investissements en IA fonctionnent dans tous les services et toutes les fonctions consiste à associer au processus de décision les principaux dirigeants, responsables et parties prenantes de chaque groupe. Demandez-leur d’effectuer une démonstration ou une période d’essai, de donner leur avis sur ce qui fonctionne ou non avec leur environnement technologique actuel et de recueillir davantage de données opérationnelles afin de conclure un partenariat éclairé ou de réaliser un achat pertinent et complet.

5. Élaborer et suivre un plan de mise en œuvre de l’IA

En réalité, vous avez déjà franchi plusieurs étapes de l’élaboration de votre plan de mise en œuvre de l’IA, surtout si vous avez réfléchi attentivement à vos objectifs d’adoption de l’IA. Il est maintenant temps de définir précisément les modalités de déploiement réussi de l’IA.

Vous devrez d’abord préparer tous les aspects essentiels de vos opérations internes — outils, données et équipes — à l’adoption de l’IA. Avec vos applications et données existantes, cette étape peut impliquer de nettoyer ou de reformater les données pour qu’elles fonctionnent avec les nouveaux outils. Concernant vos équipes, vous devrez peut-être prendre le temps de leur communiquer vos décisions relatives aux outils et au calendrier, afin qu’elles sachent quelle sera leur place dans le calendrier de mise en œuvre de l’IA.

On trouve en ligne plusieurs exemples de plans d’action ou de mise en œuvre de l’IA, mais en définitive, vous savez ce qui convient le mieux à votre équipe. Recueillez les retours de vos employés, échangez avec vos fournisseurs sur ce qui est possible et n’hésitez pas à ajuster votre plan si nécessaire en cours de route.

6. Créer des programmes transversaux de formation à l’IA et de gestion du changement

Les stratégies d’entreprise en matière d’IA, aussi bien conçues soient-elles, échoueront si vos équipes ignorent les résultats que vous espérez obtenir ou ne s’y investissent pas. C’est pourquoi il est important de former tous les employés à l’impact de l’IA sur leur rôle et à la meilleure façon de l’utiliser pour réussir. Cette étape peut être particulièrement sensible dans une stratégie d’entreprise en matière d’IA, car certains employés peuvent craindre d’être remplacés par l’IA.

Pour répondre à ces craintes et les atténuer, veillez à ce que votre programme de gestion du changement propose des ressources de reconversion et de développement professionnel qui aideront ces employés à prendre confiance s’ils doivent acquérir de nouvelles compétences. Heureusement, de nombreux fournisseurs d’IA mettent à la disposition de leurs clients des bases de connaissances étoffées, des ressources pédagogiques et même des académies de formation et des certifications. Ces ressources sont disponibles à tout moment : lorsque de nouveaux employés arrivent ou que des employés en poste ont besoin d’une remise à niveau, consultez-les à nouveau pour assurer le bon fonctionnement de l’ensemble des opérations.

De nombreuses entreprises spécialisées dans l’IA, dont IBM, proposent des académies de formation, des certifications ou d’autres ressources pour aider les utilisateurs professionnels à apprendre à utiliser efficacement l’IA. Source : IBM.

7. Suivre les indicateurs de performance de l’IA

Pendant et après la mise en œuvre de l’IA, votre entreprise doit suivre régulièrement les performances de l’IA à l’aide des indicateurs qui comptent le plus pour vous. Par exemple, si vous avez adopté un assistant ou un agent d’IA dans le domaine de la santé, vos indicateurs pourraient ressembler à ceci :

• Satisfaction des patients à l’égard de leurs interactions avec l’agent d’IA
• Réactivité de l’agent d’IA
• Exactitude des réponses de l’agent d’IA
• Respect par l’agent d’IA des normes HIPAA et de protection de la vie privée
• Nombre d’interactions des patients avec les agents d’IA au fil du temps

En revanche, si vous avez investi dans une plateforme d’analyse de données par IA pour accompagner vos équipes marketing et commerciales, vos indicateurs pourraient plutôt être les suivants :

• Qualité des informations prédictives
• Quantité d’informations prédictives
• Pertinence et caractère opérationnel des recommandations de l’IA
• Satisfaction des utilisateurs à l’égard de l’IA et de l’explicabilité des données
• Rapidité et exactitude des performances avec des jeux de données plus volumineux

Comme vous pouvez le constater, ces ensembles d’indicateurs sont très différents les uns des autres. Ils ont toutefois en commun de se concentrer à la fois sur des mesures quantitatives et qualitatives de la réussite. Quel que soit le type d’outil d’IA que vous utilisez, veillez à sélectionner une grande variété d’indicateurs utiles et à effectuer des mesures fréquentes ; ces mesures vous aideront à déterminer si une application d’IA doit être mise à jour ou si une équipe doit suivre une nouvelle formation pour obtenir de meilleurs résultats.

8. Ajuster périodiquement les solutions et les plans d’IA

L’IA d’aujourd’hui ne ressemblera pas à celle de demain. Et votre entreprise aujourd’hui ne sera pas nécessairement la même demain ou dans un mois. De plus, les outils d’IA et le cadre réglementaire évoluent rapidement et constamment ; il est donc important de conserver des plans de mise en œuvre et d’adoption de l’IA itératifs et agiles.

Si vous adoptez et testez les solutions d’IA de manière itérative tout en suivant l’évolution de l’IA et des réglementations propres à votre secteur — ainsi que l’évolution, au fil du temps, du point de vue de vos clients et du grand public sur l’éthique et l’utilisation de l’IA —, vous serez prêt à modifier rapidement votre approche et à maintenir votre entreprise en adéquation avec les meilleurs résultats possibles.

Pour approfondir les questions de conformité liées à l’IA, consultez notre guide : Politiques et gouvernance de l’IA : ce qu’il faut savoir

7 avantages de la planification d’une stratégie d’entreprise en matière d’IA

Les avantages potentiels de l’IA augmentent considérablement lorsque l’IA s’accompagne d’une stratégie d’entreprise efficace. Voici quelques-uns des avantages liés à une planification complète de la stratégie d’entreprise en matière d’IA :

• Une adoption et une utilisation de l’IA plus stratégiques : Un plan de stratégie d’entreprise en matière d’IA précise clairement qui doit utiliser quels outils d’IA, quand et pourquoi les utiliser, et comment en tirer le meilleur parti. Ce plan complet aide toute votre équipe à adopter les bonnes solutions et à veiller à ce qu’elles soient effectivement utilisées d’une manière qui profite durablement à l’entreprise.
• Gestion des risques liés à l’IA et planification de la reprise après sinistre : Une stratégie d’IA ne couvre pas seulement les outils que vous utiliserez ; elle définit également les structures et les mesures de protection à mettre en place pour garantir la réussite. La préparation inhérente à une stratégie d’entreprise en matière d’IA conduit de nombreux dirigeants à élaborer un plan plus efficace de gestion des risques et de reprise après sinistre, qui peut même dépasser le cadre de vos outils d’IA afin de mieux protéger le reste de vos applications et opérations métier.
• Une approche responsable et éthique de l’adoption de l’IA : Les stratégies d’entreprise en matière d’IA vous aident à réfléchir à toutes les façons dont l’IA peut affecter votre entreprise, positivement comme négativement. Une planification et une réflexion proactives sur l’IA constituent le meilleur moyen de garantir des décisions responsables et éthiques qui tiennent compte des besoins de vos employés comme de ceux de vos clients.
• Une adoption de l’IA transversale et interdisciplinaire : Sans stratégie d’entreprise en matière d’IA, des individus ou des services peuvent adopter des outils d’IA sans vraiment réfléchir aux autres personnes susceptibles de bénéficier de ces technologies. Une stratégie d’IA globale aide l’ensemble de l’entreprise à identifier les outils utiles et à déterminer comment les utiliser efficacement dans les différents rôles et services de l’entreprise.
• Un avantage concurrentiel : Les entreprises qui développent leurs stratégies d’IA auront une vision claire de ce qu’elles veulent accomplir et des étapes à suivre pour y parvenir. Alors que certains concurrents peuvent simplement commencer à utiliser l’IA et rencontrer des problèmes de performance ou des goulots d’étranglement en raison d’une mauvaise planification, les entreprises dotées d’une stratégie d’IA éviteront bon nombre de ces écueils et dépasseront rapidement leurs concurrents.
• Un soutien à l’automatisation et à la productivité : Une stratégie d’IA aide les dirigeants à identifier les lacunes ou difficultés actuelles qui entravent la productivité de l’entreprise. Ils peuvent ensuite sélectionner les logiciels d’IA les plus susceptibles de résoudre ces problèmes, d’automatiser des flux de travail complexes et, plus généralement, d’améliorer les opérations quotidiennes de l’entreprise.
• Une meilleure expérience client et de meilleures informations sur les clients : Les entreprises commencent généralement leur parcours dans l’IA par des solutions internes destinées à améliorer la productivité de leurs employés, mais une stratégie d’entreprise en matière d’IA peut les aider à repérer plus rapidement comment l’IA peut améliorer l’expérience client.

7 difficultés courantes liées à la planification d’une stratégie d’entreprise en matière d’IA

La planification d’une stratégie d’entreprise en matière d’IA est un processus difficile, surtout si vous ne mettez pas en place dès le départ les bonnes personnes et les bonnes solutions. Voici quelques-unes des erreurs et difficultés les plus courantes auxquelles les entreprises sont confrontées lorsqu’elles élaborent une stratégie d’entreprise en matière d’IA :

• Réaliser des investissements intelligents et transversaux dans l’IA : Les décisions d’investissement technologique sont souvent prises de manière descendante. Mais pour une technologie d’IA conçue pour être intégrée à plusieurs composantes des opérations de l’entreprise, cette approche peut vous amener à investir dans un outil qui ne convient pas aux responsabilités quotidiennes de certains employés. Pour éviter cela, vous devez créer une équipe décisionnelle transversale chargée de la planification de la stratégie d’entreprise en matière d’IA.
• Préparer les données et les opérations internes à l’IA : De nombreuses organisations consacrent tout leur temps à rechercher et à sélectionner l’outil d’IA adapté à leur entreprise, mais ne réfléchissent jamais à tout le travail nécessaire pour préparer leurs données, leurs flux de travail et leurs autres actifs métier à l’IA. Les entreprises qui ne préparent pas leurs données à l’IA risquent de se retrouver avec des systèmes d’IA mal entraînés ou inefficaces, voire avec une IA exposée à des données à caractère personnel ou à des informations de santé protégées (PHI) de manière non conforme.
• Définir des objectifs d’IA raisonnables et s’y tenir : L’IA est une perspective enthousiasmante pour les entreprises, et de nombreux dirigeants sont tentés de déployer des solutions d’IA dans toutes leurs opérations en une seule fois. Cependant, cette méthode peut entraîner des erreurs de mise en œuvre et une utilité limitée, car elle laisse à vos équipes très peu de temps pour modifier et vérifier les ajouts générés par l’IA. Il est préférable de définir des objectifs de mise en œuvre de l’IA progressifs, afin de donner à votre équipe la possibilité de comprendre le fonctionnement de ces solutions et de les optimiser avant de passer à la prochaine grande nouveauté.
• Prendre en compte les dimensions éthiques et de confidentialité essentielles de l’IA : Que vous travailliez ou non dans un secteur fortement réglementé, l’utilisation de l’IA peut être risquée, car certains de ces modèles s’entraînent avec des données privées et des processus métier, ou les exposent d’une autre manière. Les entreprises doivent éviter les sociétés spécialisées dans l’IA qui sont incapables ou refusent d’expliquer leurs processus de collecte et d’entraînement des données ; elles doivent également travailler en étroite collaboration avec ces fournisseurs afin de déterminer quelles mesures de protection supplémentaires de la confidentialité et de la sécurité de l’IA doivent être ajoutées pour protéger leurs données lors de l’utilisation d’outils d’IA.
• Identifier et faire appliquer les bonnes pratiques de gestion du changement : Les entreprises commettent souvent l’erreur de s’abonner à un outil d’IA, puis de le laisser prendre la poussière tandis que les employés continuent de gérer leurs flux de travail comme avant. Pour s’assurer que les investissements dans l’IA sont effectivement intégrés à vos opérations, vous devez d’abord déterminer ce que l’IA doit prendre en charge, pourquoi et de quelle manière cette prise en charge doit être proposée. Ensuite, il est important de former et de reformer tous les employés concernés afin qu’ils sachent travailler avec l’IA dans le cadre de leurs fonctions.
• Répondre aux nouveaux enjeux de sécurité : En raison de la manière dont la technologie de l’IA traite les données et fait appel à des algorithmes d’entraînement complexes, ces modèles peuvent exposer vos données et votre infrastructure opérationnelle à de nouveaux risques de sécurité. De nombreuses entreprises ne se préparent pas à ces nouvelles surfaces d’attaque, ce qui peut entraîner de graves compromissions ainsi que le vol ou la perte de données.
• Se tenir au fait des évolutions de la technologie et de la réglementation en matière d’IA : Le paysage technologique de l’IA — et les réglementations qui lui emboîtent le pas — semble évoluer de minute en minute. Si votre organisation ne suit pas ces changements, vous risquez de vous retrouver à utiliser un outil ou à travailler avec une entreprise qui agit de manière contraire à l’éthique ou ne respecte pas les réglementations qui concernent votre organisation. Il vous incombe de vous tenir au courant des évolutions réglementaires et de vérifier que vos fournisseurs d’IA et vos outils sont en adéquation.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : élaborer une stratégie d’IA adaptée à votre entreprise

Les stratégies d’IA doivent être conçues sur mesure pour votre organisation, même si les étapes présentées ci-dessus fournissent un cadre utile pour commencer. En définitive, vous connaissez les points faibles de votre entreprise et les domaines qui peuvent le plus bénéficier de l’adoption de l’IA. Si vous ne savez pas encore où se situent ces points faibles, il est temps d’entamer un processus de découverte en interne et d’échanger directement avec les parties prenantes internes afin d’identifier les domaines où le soutien de l’IA est le plus nécessaire.

Lorsque vous commencez à élaborer votre stratégie d’IA, commencez par réfléchir à ce qui se passe au sein de votre organisation, de votre secteur d’activité, de votre vivier de talents et de votre environnement d’outils. Toutes ces variables doivent orienter le choix de vos partenariats et outils d’IA, d’autant que de nombreux fournisseurs d’IA commencent à se spécialiser dans des niches et des cas d’usage très précis. Si votre personnel possède une expérience limitée de l’IA ou des connaissances techniques restreintes, il peut être judicieux d’étudier les offres et de vous associer à une entreprise d’IA en tant que service ou de conseil en IA qui possède une expérience de votre secteur et des objectifs que vous cherchez à atteindre.

Pour découvrir la direction que prennent les entreprises d’IA de nouvelle génération, consultez notre présentation détaillée : Top 75 Generative AI Startups