Si l’Intelligence Artificielle est présente dans les centres de recherche depuis plus d’une cinquantaine d’années, le début des années 2020 marque son déploiement à grande échelle dans l’industrie. Une récente enquête Gartner réalisée auprès de 2 500 dirigeants indique que 70 % d’entre eux ont déclaré que leur entreprise mène des études autour de l’Intelligence Artificielle (IA), tandis que dans 19 % des organisations, des expérimentations et des mises en production sont déjà en cours.
Pour réussir l’adoption de l’IA, il est important pour les entreprises de minutieusement définir la problématique et les objectifs à atteindre sans omettre d’en identifier les risques et les contraintes. En repérant les obstacles éventuels et les bonnes pratiques, les chefs d’entreprise peuvent optimiser les bénéfices issus de la valorisation des données et des services IA. Nous allons explorer ici les éléments critiques à prendre en compte avant de lancer un projet lié à l’IA.
Définir son objectif et exploiter les bonnes données
En tout premier lieu, on doit considérer l’IA comme un moyen d’atteindre un objectif spécifique, plutôt que comme une technologie en soi. Les échecs des programmes d’IA sont souvent liés à des objectifs mal définis. A ce stade de la réflexion, les parties prenantes, comme les responsables métiers, ont un rôle essentiel à jouer. Ces derniers comprennent la problématique posée et savent qualifier les données, il est donc primordial de les impliquer pour garantir la conformité du projet d’IA aux attentes. De plus, cette collaboration permet d’évaluer la faisabilité des solutions d’IA et déterminer les besoins en données. Ensuite, ces réflexions nourriront les réflexions des experts IA pour apporter les solutions technologiques pour obtenir des résultats exploitables.
Seule cette relation étroite entre ces différents acteurs peut permettre aux organisations de s’assurer que l’objectif est bien défini, de vérifier la disponibilité et la qualité des données pour répondre aux besoins du projet ainsi qu’aux contraintes éthiques et réglementaires. Adopter une vision holistique qui prend en compte les aspects techniques, sociaux, juridiques et financiers est important pour un déploiement et une intégration réussie des solutions d’IA.
Il faut garder à l’esprit, que dans certains cas, l’IA n’est pas la meilleure solution et une approche plus simple peut suffire, ce qui permet d’économiser un temps et des ressources précieux.
Considérations éthiques et juridiques, réduction des préjudices et des risques
Les entreprises ne peuvent pas négliger les aspects éthique et juridique lors de
l’acquisition et de l’utilisation des données. Elles doivent s’assurer qu’elles possèdent les droits légaux pour exploiter les données dont elles ont besoin.
En outre, la généralisation de l’IA ne signifie pas pour autant qu’il faut lui faire
systématiquement confiance. Alors que certaines décisions peuvent effectivement être entièrement déléguées à l’IA, d’autres nécessiteront une intervention humaine. Une IA digne de confiance requiert nécessairement une supervision humaine pour mettre au point le modèle, pour traiter les feedbacks continus de la part des utilisateurs qui permettront à l’IA d’apporter des réponses précises et justes, et ainsi de gérer l’ensemble des données pour diminuer le risque d’erreur. Les réglementations européennes, comme la proposition de directive* dont l’objectif est une utilisation responsable et fiable de l’IA, mettent l’accent sur la nécessité d’une gestion exhaustive des projets d’IA et d’une mise en œuvre appropriée.
*Directive sur la responsabilité en matière d’IA :
https://www.eesc.europa.eu/fr/our-work/opinions-information-reports/opinions/directive-sur-la-responsabilite-en-matiere-dintelligence-artificielle
Définir des critères de réussite et aligner les modèles d’IA aux modèles économiques
Les programmes d’IA offrent une large gamme de services enrichie régulièrement, notamment pour améliorer ces derniers auprès des clients et optimiser les modèles économiques des organisations.
Il est important d’estimer la pertinence et la performance de ces applications en mesurant leur impact. Cette évaluation continue permet d’identifier si les services fournis répondent aux besoins des utilisateurs et aux attentes des entreprises. Cela permet de valider l’architecture globale mise en place par le programme IA. À un niveau plus avancé, ce suivi facilite la collecte de nouvelles données pour entraîner et améliorer en permanence les modèles d’IA. Ce cercle vertueux est essentiel pour favoriser l’adoption des programmes d’IA par les utilisateurs et pour réduire leur coût d’exploitation et de maintenance sur le long terme.
La communication d’entreprise est un domaine où l’IA apporte beaucoup de valeur en rationalisant, sécurisant et en enrichissant les interactions en temps réel entre toutes les parties prenantes. La validation de la pertinence et de la qualité du service est simple et directement liée à son utilisation. Mais plus encore, le fonctionnement du service va, par essence, générer un flux continu de données facilement collectables, permettant d’améliorer en permanence les services offerts par les modèles IA en les rendant plus fiables et performants.
L’évolution de la réglementation en matière d’IA
La réglementation de l’IA se concentre sur la confidentialité, la souveraineté et la garantie d’une utilisation éthique des données. Cette approche de la Commission Européenne a pour objectif d’encadrer la production d’IA de confiance, mais n’est pas sans conséquence sur l’industrie. Elle entraîne des contraintes sur les choix technologiques, sur les types de données, leur mode de collecte, de traitement et de stockage. Ces réglementations en constante évolution, qui permettent néanmoins de relever des défis, ouvrent de nouvelles
opportunités aux organisations pour proposer des solutions d’IA hybrides adaptées aux contraintes des clients.
Des programmes d’IA pérennes
Dans les domaines en pleine évolution de l’IA et de la science des données, les initiatives visant à sécuriser l’avenir nécessitent la constitution et le maintien dans l’entreprise d’équipes techniques compétentes capables de répondre par la technologie aux objectifs commerciaux. Le développement d’une culture de l’IA dans l’ensemble de l’organisation permet une compréhension globale des risques et des opportunités qui y sont liés, et d’en discuter avec ses clients. De plus, le partage des connaissances avec d’autres secteurs, lors de participation à des événements professionnels et avec d’autres plateformes, favorise l’innovation et aide les organisations à garder une longueur d’avance en matière d’’IA.
Conclusion
La réussite d’un projet basé sur les données et l’IA dépend d’une bonne connaissance du contexte dans lequel il s’insère, d’une planification minutieuse et de l’implication des parties prenantes. Les organisations doivent fixer des objectifs précis, exploiter des données appropriées et tenir compte des implications éthiques et juridiques. De plus, pour s’assurer de travailler avec une IA fiable, les entreprises doivent évaluer les failles potentielles du projet et contrôler la qualité des données.
L’amélioration continue, l’analyse comparative des mesures de réussite et l’intégration des programmes d’IA dans les modèles de l’entreprise contribuent au déploiement des solutions choisies.
Pour s’adapter à l’évolution des réglementations et pérenniser les initiatives, il faut constituer des équipes qualifiées, favoriser le partage des connaissances et élaborer des solutions d’IA sur mesure.
Grâce à ces informations et à ces bonnes pratiques, les organisations peuvent explorer le champ des possibles de l’IA et libérer le véritable potentiel de la prise de décision fondée sur les données.
