Enterprise AI and Data Intelligence artificielle et données Transformation numérique Cross industry

10 stratégies gagnantes pour réussir l'intégration de l'IA dans votre entreprise

Découvrez 10 stratégies clés pour intégrer de manière transparente l'IA d'entreprise dans vos processus métier.

28 août 2024

Portrait professionnel d'Ignasi Barri portant des lunettes, un costume sombre et une chemise claire, avec une expression confiante et réfléchie. — Rencontrez Ignasi Barri présenté dans ce portrait professionnel. Découvrez son rôle et ses contributions au sein de GFT.

Ignasi Barri Vilardell

Chef mondial de l'IA et des données, Chef régional du développement des affaires pour l'Europe de l'Ouest et continentale

Temps de lecture

Minutes

Partager l’article

L'intégration de l'IA est désormais cruciale pour la réussite des entreprises dans le monde numérique actuel, qui évolue rapidement. Alors que la technologie commence à peine à s'intégrer dans le lieu de travail moderne, l'impact est immédiat : les utilisateurs de l'IA peuvent gagner plus de 30 minutes par jour, selon une enquête menée auprès de 31 000 travailleurs dans 31 pays.

Mais de nombreuses entreprises se heurtent à des difficultés de mise en œuvre. Forts de notre vaste expérience auprès de clients internationaux, nous avons identifié 10 stratégies clés pour vous aider à intégrer de manière transparente l'IA dans vos processus opérationnels.

1. Élaborer une stratégie d'IA claire, alignée sur les objectifs de l'entreprise

Le fondement d'une intégration réussie de l'IA réside dans la création d'une feuille de route complète qui s'aligne sur les objectifs globaux de votre entreprise.

Cette approche augmente la probabilité que vos initiatives en matière d'IA produisent des résultats mesurables et créent une valeur réelle. Commencez par effectuer une évaluation approfondie de l'état de préparation à l'IA et évaluez la maturité de votre organisation en matière d'IA. Identifiez les domaines qui peuvent bénéficier le plus de l'IA et donnez la priorité aux projets à fort impact. Définissez des indicateurs clés de performance clairs pour mesurer le retour sur investissement et suivre les progrès.

2. Investir dans la qualité et la gouvernance des données

Des données de haute qualité sont l'un des fondements essentiels d'une mise en œuvre réussie de l'IA, au même titre que d'autres facteurs critiques tels que des algorithmes appropriés, un personnel qualifié et une infrastructure de soutien. Mettez en œuvre des systèmes de gestion des données robustes pour garantir la qualité des données et répondre de manière proactive aux préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données. Dans l'idéal, créez une infrastructure de données unifiée dans tous les départements afin de supprimer les silos de données et d'améliorer l'accessibilité et la facilité d'utilisation des données.

3. Établir des lignes directrices pratiques et assurer la transparence

Former un comité d'éthique de l'IA et établir des lignes directrices claires pour aborder les considérations éthiques. Développer des processus pour détecter et éliminer les biais dans les algorithmes d'IA et garantir l'explicabilité et la transparence des modèles d'IA. Former les employés aux aspects éthiques de l'utilisation de l'IA et élaborer des lignes directrices claires sur la manière de travailler avec les technologies d'IA. Cette approche proactive permet d'instaurer la confiance et d'atténuer les risques potentiels liés à la mise en œuvre de l'IA. Une méta-étude publiée dans Nature montre la convergence de principes éthiques importants tels que la transparence, la justice et l'équité, l'absence de nuisance, la responsabilité et la protection des données* .

4. Investir dans les infrastructures et l'expertise

Utilisez des plateformes d'IA évolutives et basées sur le cloud pour obtenir les résultats les plus fiables et envisagez des partenariats avec des experts en IA pour combler les lacunes en matière de connaissances.

Pour certains cas d'utilisation, l'hébergement local de l'IA peut être une solution. Toutefois, la plupart des entreprises tirent le meilleur parti des plateformes basées sur l'informatique en nuage. Développer et maintenir les ressources internes pour les opérations d'IA à long terme en formant les employés existants aux technologies d'IA. En outre, envisagez d'embaucher de nouveaux postes tels que des experts en IA, des concepteurs rapides et des vérificateurs de faits pour renforcer vos capacités internes.

5. Favoriser la collaboration interfonctionnelle

Pour réussir l'intégration de l'IA, il est essentiel de supprimer les cloisonnements et de promouvoir le partage des connaissances entre les différents services. Formez des équipes d'IA interfonctionnelles et mettez en place des plateformes d'échange de connaissances. Favoriser une culture de l'innovation et de la collaboration qui encourage la diversité des points de vue et des expertises pour résoudre des problèmes complexes grâce à l'IA. Cette approche est la pierre angulaire des cadres d'« IA responsable » et réduit considérablement le risque d'angles morts culturels.

6. Démarrer rapidement, prouver la valeur de l'entreprise, passer à l'échelle

Il est essentiel de démontrer rapidement la valeur de l'IA pour obtenir le soutien et l'engagement de tous. Identifiez des cas d'utilisation spécifiques pour les projets pilotes d'IA et développez des projets à petite échelle pour tester la faisabilité et l'impact. Recueillez des informations en retour et adaptez ces projets pilotes, en utilisant les résultats pour élaborer un solide argumentaire en faveur d'une adoption plus large de l'IA. Cette approche permet de motiver et d'impliquer les collègues, créant ainsi une dynamique pour des mises en œuvre à plus grande échelle.

7. Mettre en place des cadres de gouvernance et de conformité solides

Naviguer dans le paysage réglementaire complexe de l'IA nécessite des structures de gouvernance solides.

Ceci est particulièrement pertinent à la lumière de la première réglementation globale sur l'IA, la loi européenne sur l'IA. Restez informé de l'évolution des réglementations et des normes en matière d'IA et envisagez de mettre en place une équipe de conformité dédiée à l'IA. Il peut être utile de fournir une liste blanche d'outils d'IA et de cas d'utilisation approuvés. Réalisez des audits réguliers pour garantir le respect des exigences spécifiques au secteur et maintenir l'intégrité de vos systèmes d'IA.

8. Élaborer un plan global de gestion du changement

Il est essentiel d'inspirer l'utilisation ciblée de l'IA et de promouvoir son adoption à l'échelle de l'organisation. Communiquer les avantages de l'IA à toutes les parties prenantes et proposer des programmes complets de formation à l'IA. Créer un environnement favorable à l'adoption de l'IA en encourageant un état d'esprit d'apprentissage et d'expérimentation continus. Promouvoir la flexibilité des processus afin d'intégrer les nouvelles capacités de l'IA et récompenser l'innovation et l'adaptabilité des employés.

9. Mettre en place des processus de suivi et d'amélioration continus

L'adaptation à la nature évolutive des technologies de l'IA et le maintien des performances du système requièrent une attention constante. Mettre en œuvre des processus de gestion de la dérive des modèles d'IA et se tenir au courant de l'évolution rapide des technologies d'IA. Veiller à ce que les procédures humaines dans la boucle (HITL) soient appropriées pour garantir la qualité et la sécurité.

10. Prévoir une intégration transparente avec les systèmes existants

L'élaboration de stratégies visant à intégrer l'IA aux systèmes et processus existants est cruciale pour une mise en œuvre réussie.

Aborder les questions de compatibilité entre l'IA et l'infrastructure informatique existante et élaborer une approche d'intégration progressive. Utiliser des architectures orientées API pour améliorer l'interopérabilité et fournir des cadres décisionnels pour guider les choix d'adoption de l'IA.

Naviguer dans le labyrinthe de la mise en œuvre de l'IA avec GFT

Chez GFT, nous comprenons les défis de l'intégration de l'IA.

C'est pourquoi nous avons réuni notre expertise et nos solutions en matière d'IA et de données au sein du marché AI.DA. Nous offrons un soutien complet pour vous aider à naviguer dans ce paysage complexe - c'est notre boîte à outils qui orchestre toutes les pièces de votre parcours réussi en matière d'IA. De l'évaluation et de la stratégie à la mise en œuvre et à l'exploitation - sans compromettre l'évolutivité, la fiabilité, la sécurité ou la conformité. Notre place de marché AI.DA propose une approche à trois niveaux pour la mise en œuvre de l'IA : une bibliothèque de cas d'utilisation, un support de parcours d'IA et des services de plateforme de données modernes. Cette approche permet d'atteindre rapidement, en toute sécurité et de manière efficace la valeur commerciale de l'IA. Nos experts vous guident tout au long du processus, de la sensibilisation au pouvoir de transformation de l'IA à la mise en œuvre réussie et à l'optimisation continue de vos solutions d'IA. Par exemple, notre cadre d'expérience en matière d'IA fournit une approche structurée pour relier l'IA à une valeur commerciale réelle, en vous aidant à évaluer votre maturité en matière d'IA, à identifier les opportunités d'IA et à développer une stratégie d'IA sur mesure. En adoptant ces stratégies gagnantes et en tirant parti de l'expertise de GFT, vous serez bien équipé pour relever les défis de l'intégration de l'IA et tirer pleinement parti des avantages de cette technologie transformatrice pour innover, être compétitif et prospérer dans un monde de plus en plus numérique.

Success stories

How AI drives success

Discover innovative AI solutions that optimize processes and give businesses a competitive edge.

Afficher plus