Comment choisir son premier projet IA ?

L’Intelligence Artificielle fait constamment la une du monde des affaires et ce, depuis quelques années déjà. D’ailleurs, plus de 2.3 milliards de dollars en budget d’investissements a été annoncé depuis 2017 pour appuyer le développement de technologies et/ou l’adoption de solutions d’intelligence artificielle[1] en organisation.

En effet, selon Harvard Business Review, (HBR, 2019), « les compagnies qui n’utilisent pas l’intelligence artificielle seront bientôt obsolètes ». Que ce soit pour accélérer les processus opérationnels, faciliter la prise de décision ou encore faciliter la gestion des données et leurs traitements, l’IA se présente de plus en plus comme un outil incontournable si on vise l’optimisation, tous secteurs confondus.

Les décideurs et les dirigeants perçoivent souvent l’IA comme une technologie clé sans nécessairement avoir une hiérarchisation claire des besoins à combler, leurs employés la craignent et la voient comme une menace à leur emploi, tandis que les consultants la présente comme une panacée ou une solution tout-usage. Il ne faut pas la voir comme un ennemi, au contraire. L’IA travaille, avant tout, pour l’humain.

L’IA est bien loin d’être juste une affaire de technologie ! Elle est avant tout une problématique d’adoption, d’accompagnement et d’appropriation par les hommes et les femmes. Et ce, que ce soit dans les phases d’apprentissage en amont puis de supervision, l’humain est au centre du dispositif.
(Jean Philippe Desbiolles, 2019)

Évaluer ses besoins et choisir son premier projet IA

Avant d’envisager l’intégration de l’IA au sein de ses opérations, il faut être en mesure de bien évaluer ses besoins en tant qu’organisation. Les possibilités sont multiples mais si on cherche à optimiser nos opérations, il est primordial de concentrer ses efforts et ses ressources au bon endroit. Voici cinq étapes, proposées par Harvard Business Reviews (2019), pour bien choisir son premier projet IA.

  1. Le projet génère-t-il rapidement de la valeur ?
    Le premier projet IA devrait pouvoir être réalisable en six (6) à douze (12) mois et présenter un haut taux de succès et peu de risques. Ainsi, il ne consommera pas trop de temps et de ressources à l’organisation. Il est important, d’autant plus pour un premier projet en IA, de minimiser les risques et maximiser son apport.

2. Bien définir la tâche et le besoin qu’elle comblera.
Un premier projet IA ne devrait jamais être colossal en termes d’investissements et de ressources à déployer. En effet, HBR recommande de viser un petit projet avec un potentiel de gain rapide quand on s’initie à l’IA. Il est donc important d’analyser les points suivants pour bien choisir son premier projet :
• Où en sommes-nous dans notre cycle de vie technologique (le projet est-il trop ambitieux) ?
• Quelles sont les forces notre organisation et comment peuvent-elles orienter et supporter le choix du projet IA?
• Quels sont les forces et les faiblesses du projet?
• Quelle(s) opportunité(s) cherche-t-on à saisir à travers la réalisation de ce projet?

3. Le projet me permettra-t-il de me démarquer dans mon secteur d’activité ?
Toujours selon HBR, en choisissant un projet orienté secteur d’activité et non orienté « compagnie », les investisseurs et les partenaires d’affaires appuierons avec plus d’assurance votre projet et en comprendront plus facilement sa valeur. Orienté un projet selon la compagnie est parfois réducteur et présente des barrières à des solutions que pourraient offrir l’IA. En visant des intégrations IA orientées secteur d’activité, on s’assure d’évoluer au sein de l’industrie et cela place l’organisation dans une meilleure position compétitive. Rien ne vous empêche d’observer ce qui se fait chez la compétition!

4. Bien choisir ses partenaires et ses alliés
Si votre équipe IA/développement technologique est encore incomplète ou en construction, pas de problème. Montréal est, depuis quelques années déjà, une plaque tournante du monde de l’IA et de l’innovation. Profitez de cette opportunité! Travailler avec une équipe externe vous permettra de mobiliser un moins grand nombre de votre d’effectif, qui pourront poursuivre leurs tâches et leurs projets. Ainsi, votre organisation générera plus rapidement de la valeur. Évidemment, il faut envisager bâtir une équipe technique complète éventuellement, mais considérant la grande vitesse à laquelle l’IA évolue, mieux vaut commencer par sous-traiter si on ne veut pas prendre du retard.

5. Votre projet génère-t-il vraiment de la valeur ?
Quand vient le temps de choisir son premier projet IA, il faut que celui-ci démontre un apport réel et tangible. Un projet IA peut générer de la valeur de trois manières différentes:
 Réduire les coûts – (l’automatisation des opérations en est un bon exemple, toutes industries confondues)
Augmenter les revenus – (l’analyse prédictive a le potentiel de considérablement augmenter les ventes, par exemple)
Accroître les opportunités d’affaires – (l’IA permet d’élargir ses opportunités d’affaires en permettant d’envisager des projets qui n’étaient pas possibles sans son intégration)


Avantage pour les employés

En effet, nombreuses sont les opportunités où l’intelligence artificielle et ses fondements en matière d’apprentissage robotique ou automatique (Machine Learning) peuvent automatiser des tâches importantes, manuelles et longues. La plus-value est de permettre aux employés de se concentrer uniquement sur leur travail et ainsi, contribuer plus efficacement à la croissance de l’entreprise qu’ils servent. L’IA est un assistant aux opérations, un outil à notre disposition qu’on ne peut se permettre de négliger aujourd’hui.


Avantage pour les décideurs

Autrefois, le processus décisionnel était surtout basé sur *beaucoup* de recherche et d’analyse du secteur, mais aussi sur l’instinct de celui à qui revient la décision. Évidemment l’erreur est humaine, et non machinale. L’intelligence artificielle a ouvert la porte à une nouvelle manière de procéder. Un processus d’automatisation continu, permettant aux chefs d’entreprise de prendre des décisions plus éclairées sur la base des informations tirées des données factuelles permet de minimiser considérablement la marge d’erreur. La quantité grandissante de données qu’a engendrée l’ère du Big Data permet maintenant de faire des prédictions beaucoup plus précises pour guider les décisions et assister les organisations dans le processus.

Bref, l’IA offre non-seulement un grand potentiel de réduction des coûts et d’augmentation de la productivité, mais sa valeur profonde réside dans l’assistance et la guidance qu’elle fournit à l’entreprise dans laquelle elle est implantée. Les entreprises ont, aujourd’hui plus que jamais, la possibilité de prendre de meilleures décisions commerciales basées sur des données factuelles.

Si vous avez des questions, des interrogations ou encore des projets potentiels mais que vous ne savez pas comment faire le premier pas, n’hésitez pas à entrer en contact avec nous ou à consulter nos webinaires, ceux-ci sont un excellent moyen de comprendre les béabas de concepts abstraits.

Groupe Neos Inc.

[1] https://www.economie.gouv.qc.ca/fr/bibliotheques/secteurs/technologies-de-linformation-et-des-communications/intelligence-artificielle/les-investissements-en-intelligence-artificielle/

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