Comme nous l’avons constaté dans « The Future of AI, Unfiltered », notre sondage mondial mené auprès de 945 chefs des technologies de l’information (CTI) et chefs des technologies (CTO) au sein d’organisations dont le chiffre d’affaires dépasse 500 M$, 84 % des répondants ont abandonné au moins un projet ou un projet pilote d’IA en raison des limites de leurs systèmes hérités. Plus de 20 % en ont annulé plus d’un.
Au-delà des défis posés par les systèmes hérités, les coûts liés de la mise en œuvre de l’IA changent également lorsque l’on passe à grande échelle. Les projets pilotes sont peu coûteux et faciles à mettre en avant, tandis qu’un déploiement à grande échelle signifie que les coûts peuvent grimper de façon imprévisible à chaque nouvel utilisateur et à chaque nouveau développement. Les chiffres qui ont permis l’approbation du projet pilote se maintiennent rarement à grande échelle.
Malgré toute la méthodologie requise, le passage d’un projet pilote à un déploiement à grande échelle peut s’avérer chaotique. Pour réussir, les initiatives d’IA doivent faire face à un examen minutieux et y résister. Elles doivent voir leurs points faibles corrigés et leur valeur maximisée grâce à des tests approfondis et incessants.
C’est ainsi que la valeur est créée. Et voici comment les responsables technologiques peuvent y parvenir.
1. Intégrez d’abord le projet pilote à votre système le plus complexe, et non à celui qui fonctionne le mieux. S’il survit à l’ERP vieux de 20 ans et à la feuille de calcul dont personne n’est responsable, il survivra n’importe où. L’intégration est l’un des éléments clés qu’un projet pilote doit démontrer.
2. Évaluez les frais du déploiement à grande échelle avant d’approuver le projet pilote. Calculez ce que cela coûterait avec dix fois plus d’utilisateurs, en incluant les travaux d’intégration et les frais récurrents par poste, puis présentez ce chiffre au Conseil plutôt que celui du projet pilote. Si le projet n’est viable qu’aux tarifs du projet pilote, vous avez votre réponse : abandonnez-le tôt et à moindre coût.
3. Cessez de demander des volontaires. Lorsque vous constituez l’équipe d’un projet pilote, choisissez des personnes dont vous savez qu’elles exprimeront leurs critiques, donnez-leur un véritable droit de regard sur son fonctionnement et vérifiez si elles l’utilisent toujours au bout de trois mois. C’est le taux d’adoption qui compte, pas la précision obtenue sur un ensemble de données de démonstration soigneusement préparé.
4. Désignez un responsable. Les projets pilotes relèvent de l’équipe d’innovation et les déploiements à grande échelle nécessitent une personne au sein des affaires dont le travail deviendra plus difficile en cas d’échec. Cette responsabilisation et cet engagement sont essentiels.
Quiconque a déjà lancé un logiciel sait qu’un projet pilote réussi n’est qu’un point de départ, ni une garantie. Mais en trouvant l’équilibre entre une vision d’ensemble et une rigueur dans les détails, les responsables technologiques peuvent mettre en place des initiatives d’IA qui vont au-delà de la phase pilote pour créer de la valeur à long terme.
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