Si l'IA pose un problème aux dirigeants, c'est qu'il y a trop d'opportunités.
Comment choisir la bonne voie pour votre organisation parmi toutes les voies disponibles tout en gardant une utilisation responsable et éthique de l'IA ? Si l'on ajoute à ces considérations les pressions internes et externes exercées pour adopter rapidement l'IA générative et la mettre à l'échelle, l'exploitation de l'IA est plus facile à dire qu'à faire.
Pour répondre à ces préoccupations, nous nous sommes entretenus avec un groupe d'experts sur les défis et les opportunités de l'IA. Voici l'expérience que les panélistes et le modérateur apportent à la table :
- Sejal Amin, directrice de la technologie chez Shutterstock, a pris ses fonctions en novembre 2022, au moment où Shutterstock concluait un accord sur les données avec OpenAI. Elle a dirigé son équipe pour mettre l'IA sur le marché tout au long de cette année mouvementée.
- Jana Eggers, PDG de Nara Logics, a commencé comme chercheuse scientifique et dirige aujourd'hui la plateforme d'IA Nara Logics (et elle a plaisanté avec nous en disant que, étonnamment, c'est une plateforme qui est en fait rentable).
- Razat Gaurav, PDG de Planview, étudie l'IA depuis près de 30 ans, l'exploitant dans son propre travail en tant que chef de produit et explorant maintenant comment l'IA générative peut transformer la façon dont les clients interagissent avec les solutions de Planview via Planview Copilot.
- Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist chez Planview, a commencé par l'apprentissage automatique classique à l'ancienne, et il explore les moyens de le mettre en œuvre et d'intégrer l'IA générative dans les solutions de Planview.
- Ray Wang, analyste principal et fondateur de Constellation Research, a inventé le terme "Metaverse Economy" dans 2020. Il est l'un des principaux spécialistes de l'IA et de la politique en matière d'IA.
Au cours de la conversation, les panélistes ont évoqué cinq changements que les dirigeants devraient opérer s'ils veulent tirer efficacement parti de l'IA.
1. Établir une politique et un cadre de gouvernance pour l'utilisation des données
Il est important, pour vous comme pour vos clients, de garder un œil sur les données utilisées par l'IA.
Si vous voulez faire passer le message aux clients que même en développant des produits d'IA, comme le dit Rich, "nous restons de grands gestionnaires de données, nous sommes responsables de leurs données, et ils sont les premiers bénéficiaires de cette valeur", vous avez besoin d'une gouvernance sur l'IA et les données.
Un cadre de gouvernance des données développe la confiance entre vous et vos clients. Razat a déclaré : "En adoptant ces nouvelles technologies, nous devons avoir l'assurance que nous continuerons à assurer la protection de la vie privée et la sécurité que nos clients attendent".
En outre, une politique de données renforce la confiance en maintenant une qualité élevée et précise. Ray a ajouté : "Vous avez ici des scénarios de type "déchets à l'entrée, déchets à la sortie". Par conséquent, si vous ne disposez pas de données de qualité, vous obtiendrez des résultats très, très mauvais".
Lire la suite : Tendances en matière d'IA : faut-il considérer les données comme un produit ?
2. S'orienter vers les problèmes de l'entreprise, et non vers le FOMO
Plutôt que de choisir un outil simplement parce que son nom contient de l'IA, commencez par des cas d'utilisation.
Sejal conseille de commencer modestement en trouvant un cas d'utilisation, puis de trouver ou de construire un outil pour résoudre le problème, plutôt que l'inverse. Elle ajoute : "C'est une bien meilleure façon de raconter l'histoire d'un retour sur investissement car, à un moment donné, vous devrez raconter l'histoire d'un retour sur investissement".
"Vous ne pouvez pas attendre que tout soit réglé pour vous lancer ensuite, car il sera trop tard".
Razat Gaurav, PDG de Planview
Comment savoir quel cas d'utilisation choisir ? Ray suggère qu'il s'agisse d'un cas que vous pouvez résoudre immédiatement plutôt que d'un cas d'utilisation général qui tente de faire bouillir l'océan.
Pensez par exemple à la valeur de l'accès à des informations enfouies dans des milliers de pages de documentation interne, ou à la synthèse des contrats avec les clients et à l'identification des conditions inhabituelles ou défavorables. De tels cas d'utilisation peuvent produire des bénéfices en quelques semaines, et non en quelques mois, explique M. Rich.
Un autre exemple est l'ajout d'une amélioration de l'IA à la documentation destinée aux clients, si elle est bien organisée : Vous pouvez construire un assistant d'IA dessus en quelques jours avec des outils prêts à l'emploi proposés par AWS/Amazon et d'autres.
Si vous avez des difficultés, un regard extérieur peut vous aider à les résoudre. Jana a suggéré de travailler avec un analyste afin d'obtenir une perspective sectorielle sur l'ensemble de la situation.
3. Pensez à votre pile technologique
Vous avez les données, vous avez le cas d'utilisation, mais vous devez aussi prendre en compte votre technologie.
Il se peut que la meilleure façon de répondre à votre cas d'utilisation soit de recourir à une "chaîne de marguerites" (selon les termes de Sejal) d'outils.
Jana a conseillé : "Il ne s'agit pas seulement d'un outil, mais de la manière dont vous combinez différents outils". Qu'il s'agisse d'un regroupement d'outils d'IA ou d'IA et d'intégrations avec d'autres outils de votre pile technologique, ne laissez pas la technologie en dehors de votre planification.
Pour en savoir plus sur ce sujet, sur l'IA responsable et sur l'amélioration de la prise de décision et de l'exécution, écoutez l'intégralité de la discussion : L'IA dans l'entreprise : Opportunités, défis et avenir.
4. Améliorez la maîtrise de l'IA au sein de votre organisation
Nous parlons d'intelligence artificielle, mais vous ne pouvez pas ignorer l'aspect humain.
L'introduction de l'IA comporte un aspect culturel, et plus vous serez transparent et instructif avec vos employés de première ligne, vos cadres moyens et vos dirigeants, plus votre gestion du changement sera efficace.
L'un des avantages du récent essor de l'IA générative, même si, selon M. Rich, "ce n'est pas la panacée", est que l'IA générative "peut en fait être une excellente passerelle pour expliquer des formes plus traditionnelles d'apprentissage automatique et de connaissances fondées sur des données, et pour rendre l'IA accessible et compréhensible".
Plutôt que d'avoir à examiner et à interpréter des techniques sophistiquées d'apprentissage automatique, les employés peuvent consommer des informations d'IA expliquées par de grands modèles de langage comme ChatGPT.
5. Créez un espace d'expérimentation
La dernière étape consiste à faire de la place pour expérimenter l'IA, que ce soit en termes de budget ou de priorités.
Razat a mis en garde contre le fait de retarder l'IA trop longtemps. Il a déclaré : "Vous ne pouvez pas attendre que tout soit réglé et vous lancer ensuite, car il sera trop tard. Car certains de ces mouvements sont assez perturbateurs, non seulement pour vos clients sous-jacents, mais aussi pour votre modèle d'entreprise fondamental".
Même si vous n'êtes pas encore une organisation particulièrement favorable à l'expérimentation, il existe des moyens d'y parvenir.
Sejal a suggéré qu'il n'est pas toujours nécessaire de réaliser une étude de marché complète, surtout si vous avez au moins quelques recherches au départ et qu'un cas d'utilisation a été sélectionné. De cette façon, vous pouvez mettre rapidement sur le marché une capacité, tester et apprendre sans trop risquer.
Tirez le meilleur parti de l'IA dans votre organisation
Il est possible de tirer parti de l'IA, mais il faut pour cela des politiques, de la planification, de la technologie, de l'éducation et de l'expérimentation :
- Créez un cadre de gouvernance des données pour l'utilisation de l'IA.
- Commencez par le cas d'utilisation, pas par l'outil.
- Lorsque vous utilisez des outils, construisez une pile technologique intelligente.
- Investissez dans la formation de vos équipes à l'IA.
- Dans l'ensemble, faites place à l'expérimentation.
Obtenez des conseils d'experts sur la façon de diriger des entreprises prospères à l'ère numérique. Téléchargez le document stratégique intitulé " Building an AI Strategy for Digital Transformation Success", dans lequel vous découvrirez les quatre piliers d'une stratégie et d'un cadre d'IA efficaces, la manière de rédiger une politique d'utilisation de l'IA de manière éthique et responsable, et plus encore.
