Les organisations doivent irrémédiablement réfléchir à l’intégration de l’intelligence artificielle au cœur de leurs méthodes de travail et de communication. En effet, c’est un levier stratégique considérable, qui nécessite tout de même une mise en œuvre méthodique qui repose sur différents axes centraux.
Pour un déploiement optimal, il est indispensable de structurer l’approche grâce à une vision stratégique mêlant métier, gouvernance, infrastructure technologique et accompagnement humain.
Vision, alignement métier et gouvernance IA
Le déploiement de l’IA ne doit pas être laissé au hasard, et doit être dicté par une vision précise, en parfaite concordance avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. La gouvernance IA doit être établie au préalable, afin que l’usage des technologies d’IA soit structuré en considérant parfaitement leur impact éthique, réglementaire et organisationnel.
La gouvernance doit s’appuyer sur une structure claire, bornée par des rôles clés tels que les responsables IA, les comités éthiques et les data stewards.
Une road map progressive et scalable
Pour une adoption progressive et parfaitement maîtrisée des outils d’IA, il est préférable de créer une feuille de route qui bornera les étapes qui mèneront à la mise en œuvre des solutions intégrales. Les parties prenantes du projet doivent être impliquées dès les prémices du projet, afin que la conduite du changement soit anticipée au maximum. L’anticipation est primordiale, et nécessite d’identifier les impacts humains et organisationnels et de bien mener la communication autour des apports attendus de cette technologie et l’accompagnement des collaborateurs. Tous ces comportements favoriseront l’adhésion aux nouvelles pratiques.
Les piliers opérationnels : infrastructure, qualité des données et cycle agile
Pour que le recours à l’IA soit un succès, il est impératif de miser sur une infrastructure technologique solide, qui supportera les charges de calcul et de stockage à venir. Les collectes de données doivent être rigoureuses, tout comme les processus de nettoyage et de gouvernance des données.
Avant tout déploiement des outils IA à grande échelle, il faut tester et éprouver les solutions. L’approche doit être agile et stratégique pour une efficacité à long terme. Ce processus intègre des étapes clés qui garantiront une évaluation rationnelle des solutions avant leur intégration définitive :
- Preuve de valeur (POV)
- Preuve de concept (POC)
- Minimum Viable Product (MVP)
Sensibilisation, formation et acculturation
Pour une intégration de l’IA au sein d’une organisation, il est important de former et de sensibiliser les équipes aux enjeux et aux opportunités de ces technologies. L’entreprise doit se montrer proactive en proposant des sessions de formation, des ateliers d’acculturation et des moments d’expérimentations afin de démocratiser l’IA et de laisser aux collaborateurs la possibilité de se l’approprier pleinement. Les laboratoires d’IA comme celui de l’ESN Inside accompagnent et facilitent cette démarche et proposent un cadre expérimental et collaboratif.
L’accompagnement du projet : un levier vital
Au-delà de l’aspect technique, l’accompagnement projet est central pour garantir une transition fluide vers l’IA. Des réflexes simples et une approche de conseil adaptée permettent d’anticiper les risques et de garantir une implémentation victorieuse. Conseiller sur les méthodes et piloter la gestion de projet restent des leviers essentiels pour booster la création de valeur.
Le déploiement de l’IA repose sur une approche globale alliant vision stratégique, innovation technologique et accompagnement humain. Le recours à ces leviers permet une intégration harmonieuse et durable de l’IA au sein des organisations.
