L'IA générative et son impact sur la transformation numérique
L'IA générative (Gen AI) modifie rapidement les opérations des entreprises, en poussant l'automatisation et l'intelligence artificielle vers de nouveaux sommets. Elle va au-delà de l'automatisation traditionnelle en traitant des données non structurées comme le langage et les images. Cela a des implications pour de nombreuses fonctions et secteurs d'activité, en augmentant potentiellement la productivité et en automatisant des tâches plus complexes, ce qui accélère la transformation numérique de l'IA dans tous les secteurs d'activité.
Il est important de noter que, comme pour d'autres changements technologiques majeurs (tels que l'informatique en nuage), l'accent ne doit pas être mis sur la technologie elle-même, mais sur la valeur qu'elle apporte aux résultats de l'entreprise et à l'économie numérique dans son ensemble.
Les systèmes existants et la nécessité de les moderniser
De nombreuses organisations s'appuient sur d'anciens systèmes informatiques, parfois vieux de plusieurs dizaines d'années. Ces systèmes entravent souvent l'innovation, sont coûteux à maintenir et sont difficiles à intégrer aux technologies modernes. Ils représentent également un défi pour attirer les meilleurs talents ; la modernisation de ces systèmes est cruciale pour que les entreprises restent compétitives et réalisent une véritable transformation numérique.
L'IA générative offre de nouveaux moyens de moderniser les systèmes existants, en les rendant plus rapides et moins coûteux que les solutions précédentes. Cela est possible grâce à des agents d'IA qui peuvent analyser et améliorer les processus, automatiser le développement de logiciels complexes et, en fin de compte, se concentrer sur de meilleurs résultats commerciaux. Ces solutions alimentées par l'IA sont à l'avant-garde de la transformation numérique des entreprises.
Il est essentiel d'éviter l'approche "code and load", qui consiste à transférer l'ancien code dans un nouveau système, ce qui aurait pour effet de transférer les problèmes existants. Il faut plutôt utiliser l'IA générative pour comprendre le système actuel, décider de ce qui est nécessaire et moderniser en conséquence, en veillant à ce que l'ensemble de l'organisation soit prêt pour l'IA.
Le potentiel des agents d'intelligence artificielle
L'utilisation d'agents d'IA génératifs autonomes constitue un changement clé. Ces programmes d'IA spécialisés peuvent gérer de manière autonome des tâches complexes telles que l'analyse de données, les tests et la cybersécurité.
En combinant de nombreux agents d'IA spécialisés, les entreprises peuvent améliorer le développement de logiciels, accélérer la résolution des problèmes et, d'une manière générale, améliorer les processus d'entreprise. Toutefois, les humains restent essentiels pour superviser ces agents, fixer des objectifs et affiner les processus.
Une grande partie de la valeur réside dans l'orchestration de plusieurs agents d'IA travaillant ensemble plutôt que dans un seul outil. Les entreprises devraient mettre en place des usines de personnes chargées de construire, de gérer et d'adapter l'utilisation de multiples agents d'IA, en favorisant une culture de la recherche et du développement en matière d'IA.
L'IA centrée sur l'homme
Si l'intelligence artificielle offre des avantages considérables, il est essentiel d'adopter une approche centrée sur l'homme pour son développement. Cette approche implique d'inclure des personnes d'horizons divers dans le processus de conception et de prendre en compte l'impact plus large sur les communautés.
Les systèmes d'IA ne sont pas déterministes et peuvent produire des résultats inattendus, voire des "hallucinations". Il est donc essentiel de se concentrer sur des tests approfondis et d'intégrer des considérations éthiques dans les processus de développement. La protection de la vie privée et des données doit être au premier plan de la mise en œuvre de l'IA afin de garantir la confiance et la conformité avec des réglementations telles que la loi sur l'IA.
Il ne suffit pas d'utiliser "l'IA pour le bien". Nous devons tenir compte de l'impact de l'IA sur l'utilisateur et sur les communautés qui sont touchées par l'utilisateur, en veillant à ce que les principes éthiques de l'IA guident le développement et le déploiement.
L'IA sur le lieu de travail
L'intelligence artificielle devrait créer de nouvelles fonctions, telles que les praticiens de l'IA, les chercheurs et les ingénieurs spécialisés. Cependant, elle est également susceptible d'automatiser certains emplois existants, ce qui nécessitera d'importants programmes de requalification et d'amélioration des compétences pour une gestion efficace de la main-d'œuvre.
Les entreprises devraient identifier la nécessité de mettre en œuvre une formation à la maîtrise de l'IA afin que les employés puissent utiliser efficacement l'IA dans leur travail quotidien. Il s'agit notamment de familiariser les employés avec les chatbots d'IA et les assistants virtuels qui peuvent améliorer la productivité et rationaliser les opérations.
Les investissements stratégiques dans l'IA et le développement de l'expertise locale en matière d'IA sont essentiels à la réussite de la transition vers l'IA et de la transformation numérique globale. Les organisations doivent se préparer à intégrer des solutions alimentées par l'IA dans différents départements et fonctions.
L'importance des données
La collecte, la gestion et l'utilisation des données sont essentielles à la réussite de la mise en œuvre de l'IA. Les organisations doivent mettre en place des processus pour s'assurer que les données circulent efficacement et que les modèles sont continuellement affinés grâce aux nouvelles connaissances tirées de ces données. L'accès à des données de qualité constitue également un avantage concurrentiel potentiel pour de nombreuses entreprises.
Les algorithmes d'apprentissage automatique s'appuient fortement sur de solides capacités d'analyse de données. Les entreprises doivent investir dans l'infrastructure de données et les talents pour exploiter tout le potentiel des technologies d'IA et d'apprentissage automatique. Cette approche axée sur les données peut conduire à des services plus personnalisés et à des mécanismes améliorés de détection des fraudes.
Principaux enseignements
Concentrez-vous sur la valeur commerciale: Ne vous laissez pas piéger par le battage médiatique. Donnez la priorité à la manière dont l'IA peut résoudre les problèmes des entreprises, améliorer les processus et générer de la valeur dans l'économie numérique.
Accepter le changement: L'IA est un changement fondamental qui nécessite des modifications des processus, des talents et de la structure organisationnelle. C'est un moteur essentiel de la transformation numérique.
Pensez à long terme: L'IA est un voyage, pas une destination. Commencez par des objectifs clairs et une stratégie à long terme qui garantit l'utilisation éthique de l'IA et la conformité avec des réglementations en constante évolution.
Investir dans les talents: La mise à niveau du personnel existant et le recrutement de nouveaux talents ayant une expertise en IA sont essentiels à la réussite de la mise en œuvre de l'IA et de la transformation numérique.
Donner la priorité aux données: Garantir l'accès et la qualité des données, qui sont au cœur de la mise en œuvre de l'IA. De solides capacités d'analyse des données sont essentielles à la réussite de l'IA.
Être interdisciplinaire: Constituez des équipes qui rassemblent des perspectives et des compétences diverses, et pas seulement des experts techniques, pour stimuler l'innovation dans les solutions basées sur l'IA.
Tester et valider: tester et valider en permanence les résultats des systèmes d'IA pour garantir leur exactitude, renforcer la cybersécurité et éviter les conséquences involontaires.
Tenir compte de l'impact sociétal: Tenez toujours compte de l'impact des solutions d'IA sur l'utilisateur et la communauté, en adhérant aux principes éthiques de l'IA et en promouvant l'inclusion numérique.
En tenant compte de ces points, les dirigeants peuvent naviguer dans les complexités de l'IA et tirer parti de son potentiel pour en faire bénéficier leurs organisations et contribuer à la transformation numérique plus large de la société.
