Comment élaborer une stratégie d'IA réussie – IBM Blog

intelligence artificielle (IA) est une force de transformation. Le l'automatisation de tâches qui reposaient traditionnellement sur l'intelligence humaine a des implications considérables, créant de nouvelles opportunités d'innovation et permettant aux entreprises de réinventer leurs opérations. En donnant aux machines la capacité croissante d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions, l’IA a un impact sur presque tous les secteurs, de l’industrie manufacturière à l’hôtellerie, en passant par la santé et le monde universitaire. Sans stratégie d’IA, les organisations risquent de passer à côté des avantages que l’IA peut offrir.

Une stratégie d'IA aide les organisations à relever les défis complexes associés à la mise en œuvre de l'IA et à définir ses objectifs. Qu'il s'agisse d'une analyse plus approfondie des données, d'une optimisation des processus métier ou d'une amélioration expériences client, avoir un objectif et un plan bien définis garantira que l’adoption de l’IA s’aligne sur les objectifs commerciaux plus larges. Cet alignement est essentiel pour extraire une valeur significative de l’IA et maximiser son impact. Une stratégie d’IA réussie fournira également une feuille de route pour relever les défis, renforcer les capacités nécessaires et garantir une application stratégique et responsable de l’IA dans le tissu organisationnel.

Les organisations qui s’efforcent de comprendre l’IA dès maintenant et d’exploiter sa puissance prospéreront à l’avenir. Une stratégie d’IA robuste permettra à ces organisations de gérer les complexités de l’intégration de l’IA, de s’adapter rapidement aux avancées technologiques et d’optimiser leurs processus, leur efficacité opérationnelle et leur croissance globale.

Qu’est-ce qu’une stratégie d’IA ?

Une stratégie d’intelligence artificielle est simplement un plan visant à intégrer l’IA dans une organisation afin qu’elle s’aligne et soutienne les objectifs plus larges de l’entreprise. Une stratégie d’IA réussie devrait servir de feuille de route pour ce plan. En fonction des objectifs de l’organisation, la stratégie d’IA peut décrire les étapes à suivre pour utiliser efficacement l’IA afin d’extraire des informations plus approfondies à partir des données, d’améliorer l’efficacité, de créer une meilleure chaîne d’approvisionnement ou un meilleur écosystème et/ou d’améliorer les talents et l’expérience client.

Une stratégie d’IA bien formulée doit également contribuer à orienter l’infrastructure technologique, en garantissant que l’entreprise est équipée du matériel, des logiciels et des autres ressources nécessaires à une mise en œuvre efficace de l’IA. Et comme la technologie évolue si rapidement, la stratégie doit permettre à l’organisation de s’adapter aux nouvelles technologies et aux évolutions du secteur. Des considérations éthiques telles que la partialité, la transparence et les préoccupations réglementaires doivent également être prises en compte pour soutenir un déploiement responsable.

Alors que l’intelligence artificielle continue d’avoir un impact sur presque tous les secteurs, une stratégie d’IA bien conçue est impérative. Il peut aider les organisations à libérer leur potentiel, à acquérir un avantage concurrentiel et à réussir durablement dans une ère numérique en constante évolution.

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Avantages d’une stratégie d’IA réussie

L'élaboration d'une stratégie d'IA offre de nombreux avantages aux organisations qui s'aventurent dans l'intégration de l'intelligence artificielle. Une stratégie d'IA permet aux organisations d'exploiter délibérément les capacités de l'IA et d'aligner les initiatives d'IA sur les objectifs commerciaux globaux. La stratégie d’IA devient la boussole des contributions significatives au succès de l’organisation. Il permet aux parties prenantes de choisir les projets qui offriront la plus grande amélioration dans des processus importants tels que la productivité et la prise de décision ainsi que les résultats financiers.

Plus précisément, une stratégie d’IA décrit les étapes qui permettront aux projets d’IA de transformer en douceur les idées en solutions percutantes. Cela nécessite que l'organisation prenne également des décisions importantes concernant les données, les talents et la technologie : une stratégie bien conçue fournira un plan clair pour gérer, analyser et exploiter les données pour les initiatives d'IA. Il déterminera également les talents que l'organisation doit développer, attirer ou retenir avec des compétences pertinentes en science des données, apprentissage automatique (ML) et le développement de l’IA. Il guidera également l’acquisition du matériel, des logiciels et des ressources de cloud computing nécessaires pour garantir une mise en œuvre efficace de l’IA.

Essentiellement, une stratégie d’IA réussie est indispensable, car elle soutient les objectifs commerciaux, facilite la priorisation, optimise les choix de talents et de technologies et garantit une intégration organisée de l’IA qui soutiendra la réussite de l’organisation.

Étapes pour élaborer une stratégie d’IA réussie

Les étapes suivantes sont couramment utilisées pour aider à élaborer une stratégie d’intelligence artificielle efficace :

Explorez la technologie

Acquérir une compréhension de diverses technologies d'IA, notamment IA générative, apprentissage automatique (ML), traitement du langage naturel, vision par ordinateur, etc. Recherchez les cas d'utilisation de l'IA pour savoir où et comment ces technologies sont appliquées dans les secteurs concernés. Énumérez les problèmes que l’IA peut résoudre et les avantages qui en découlent. Notez les départements qui l'utilisent, leurs méthodes et les éventuels obstacles.

Évaluer et découvrir

Comprendre l'organisation, ses priorités et ses capacités. Examinez la taille et la force du service informatique, qui mettra en œuvre et gérera les systèmes d’IA. Interviewez les chefs de service pour identifier les problèmes potentiels que l’IA pourrait aider à résoudre.

Définir des objectifs clairs

Quels problèmes l’organisation doit-elle résoudre ? Quels indicateurs doivent être améliorés ? Ne présumez pas que l’IA est toujours la réponse, choisissez des objectifs commerciaux qui sont importants pour l’entreprise et que l’IA a fait ses preuves en matière de réussite.

Identifier les partenaires et fournisseurs potentiels

Trouvez des entreprises dans le domaine de l'IA et du ML qui ont travaillé dans votre secteur. Créez une liste d'outils, de fournisseurs et de partenariats potentiels, en évaluant leur expérience, leur réputation, leurs prix, etc. Hiérarchisez les achats en fonction des phases et du calendrier du projet d'intégration de l'IA.

Construire une feuille de route

Créez une feuille de route qui donne la priorité aux premiers succès qui apporteront de la valeur à l'entreprise. Choisissez des projets en fonction des besoins pratiques identifiés. Déterminez les outils et le support nécessaires et organisez-les en fonction de ce qui est le plus crucial pour le projet, à savoir :

• Dates: Élaborez une stratégie de données en déterminant si des données ou des ensembles de données nouveaux ou existants seront nécessaires pour alimenter efficacement la solution d'IA. Établir un cadre de gouvernance des données pour gérer efficacement les données.

• Algorithmes: Les algorithmes sont les règles ou instructions qui permettent aux machines d'apprendre, d'analyser des données et de prendre des décisions. Un modèle représente ce qui a été appris par un algorithme d'apprentissage automatique. Déterminez qui déploiera les algorithmes et concevra, développera et validera les modèles, car une expertise est nécessaire pour gérer efficacement ces tâches. 

• Infrastructure: Déterminez où vos systèmes d’IA seront hébergés et comment ils seront mis à l’échelle. Déterminez si vous souhaitez déployer sur votre propre infrastructure ou sur des plateformes tierces.

• Talents et sous-traitance: Évaluez l’état de préparation et les lacunes en matière de compétences au sein de l’organisation pour mettre en œuvre des initiatives d’IA. Déterminez s'il existe un vivier de talents pour remplir des rôles tels que des scientifiques de données et des développeurs ou si les compétences peuvent être développées en interne grâce à la formation. Évaluez également si certaines tâches, telles que le déploiement et les opérations, doivent être externalisées.

Présenter la stratégie IA

Présentez la stratégie d’IA aux parties prenantes, en vous assurant qu’elle correspond aux objectifs commerciaux. Obtenez l’adhésion à la feuille de route proposée. Communiquer clairement les avantages, les coûts et les résultats attendus. Obtenez le budget nécessaire pour mettre en œuvre la stratégie.

Commencer la formation et encourager l’apprentissage

Commencez à perfectionner les équipes d’IA ou à embaucher des personnes possédant la bonne expertise en IA. Encouragez les équipes à se tenir au courant des avancées de pointe de l’IA et à explorer des méthodes innovantes de résolution de problèmes.

Établir des lignes directrices éthiques

Comprendre les implications éthiques de l’utilisation responsable de l’IA par l’organisation. S'engager en faveur d'initiatives d'IA éthiques, de modèles de gouvernance inclusifs et de lignes directrices concrètes. Surveillez régulièrement les modèles d’IA pour détecter tout biais potentiel et mettez en œuvre des pratiques d’équité et de transparence pour répondre aux préoccupations éthiques.

Évaluer et adapter

Suivez l'évolution rapide des nouveaux produits et des technologies d'IA. Adaptez la stratégie d’IA de l’organisation en fonction des nouvelles connaissances et des opportunités émergentes.

Suivre ces étapes permettra de créer un guide puissant pour intégrer l’IA dans l’organisation. Cela permettra à l’entreprise de mieux tirer parti des opportunités offertes par le monde dynamique de l’intelligence artificielle.

Obstacles courants à l’élaboration d’une stratégie d’IA réussie

Plusieurs problèmes peuvent entraver l’élaboration et la mise en œuvre d’une stratégie d’IA réussie. Leur potentiel à entraver le processus doit être évalué dès le début – et les problèmes traités en conséquence – pour avancer efficacement.

Données insuffisantes

Comment et où se trouvent réellement vos données ? Les modèles d’IA s’appuient largement sur des ensembles de données robustes, de sorte qu’un accès insuffisant à des données pertinentes et de haute qualité peut nuire à la stratégie et à l’efficacité des applications d’IA.

Manque de connaissances en IA

Un manque de connaissance des capacités et des applications potentielles de l’IA peut conduire au scepticisme, à la résistance ou à une prise de décision mal informée. Cela drainera toute valeur de la stratégie et bloquera l’intégration réussie de l’IA dans les processus de l’organisation.

Désalignement de la stratégie

Si les initiatives d’IA ne sont pas étroitement liées aux objectifs, aux priorités et à la vision de l’organisation, cela peut entraîner des efforts inutiles, un manque de soutien de la part des dirigeants et une incapacité à démontrer une valeur significative.

Rareté des talents

Des professionnels sont nécessaires pour développer, mettre en œuvre et gérer efficacement les initiatives d’IA. Une pénurie de talents en IA, tels que des data scientists ou des experts en ML, ou la résistance des employés actuels au perfectionnement des compétences, pourrait avoir un impact sur la viabilité de la stratégie.

Stratégie d'IA et IBM

Les développements récents en matière d’intelligence artificielle (IA) ont démontré l’ampleur et la puissance de cette technologie sur les entreprises et la société. Toutefois, les entreprises doivent déterminer comment structurer et gouverner ces systèmes de manière responsable afin d’éviter les biais et les erreurs, car l’évolutivité de la technologie de l’IA peut avoir des effets coûteux tant pour les entreprises que pour la société. Étant donné que votre organisation utilise différents ensembles de données pour appliquer l’apprentissage automatique et l’automatisation aux flux de travail, il est important de mettre en place les garde-fous appropriés pour garantir la qualité, la conformité et la transparence des données au sein de vos systèmes d’IA.

IBM peut vous aider à mettre l'IA en action dès maintenant en vous concentrant sur les domaines de votre entreprise dans lesquels l'IA peut apporter de réels avantages rapidement et éthiquement. Notre riche portefeuille de produits d'IA de qualité professionnelle et solutions d'analyse sont conçus pour réduire les obstacles à l’adoption de l’IA, établir les bonnes fondation de données, tout en optimisant les résultats et une utilisation responsable.

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