Vous aimeriez intégrer l’IA dans votre organisation? Mais vous ne savez pas par où commencer? Voici 8 bonnes pratiques à prendre en compte pour vous lancer dans l’intelligence artificielle, peu importe votre entreprise, organisation, OBNL, start up ou autre.
Sachez exactement pourquoi vous en avez besoin
Tout d’abord, déterminez le besoin que votre entreprise a au niveau de l’intelligence artificielle : est-ce que c’est pour analyser des données, automatiser des tâches, produire des indicateurs de performance ou encore analyser des clients ? Les possibilités sont infinies et dépendent également du domaine de votre organisation. Essayez de ne pas trop vous éparpiller et expliquez à tous les membres de votre entreprise pourquoi et comment vous utiliserez l’IA. En effet, elle est très utile et pertinente pour les organisations mais elle peut parfois faire peur quand on ne comprend pas pourquoi on l’utilise et comment elle fonctionne.
Automatisez les tâches et non les fonctions
L’intelligence artificielle excelle dans l’automatisation de certaines tâches et peut permettre à votre entreprise de simplifier et d’accélérer des missions de vos employés pour qu’ils puissent se focaliser sur d’autres choses plus importantes et plus complexes. Cependant, il faut s’assurer d’utiliser une stratégie efficace de gestion de capital humain pour limiter au maximum la perturbation de la main-d'œuvre par l’automatisation des tâches, tout en conservant les talents et les fonctions humaines. Il est important de ne pas remplacer les fonctions et les talents que vous avez au sein de votre organisation, mais simplement certaines missions qui peuvent être automatisées pour permettre à vos employés de gagner du temps.
Assurez-vous d’avoir des données
Maintenant que vous savez pourquoi vous avez besoin d’IA et pour quelles tâches, il faut vous assurer d’avoir suffisamment de données de qualité à faire traiter. Qu’elles viennent de votre site internet, votre application, de sources internes ou encore de sondages, vos données doivent être de qualité et suffisantes pour que les algorithmes puissent être efficaces.
- Si vous avez déjà des données grâce à différentes sources, réunissez-les dans un même environnement de développement.
- Si vous n’avez pas encore de données, commencez par trouver les moyens les plus pertinents et efficaces pour vos besoins et commencez à collecter vos premières données.
Ayez la bonne infrastructure
À l’heure actuelle, il est nécessaire d’avoir une bonne infrastructure de données pour que les algorithmes soient capables de gérer et d’analyser de grandes quantités de données. Il est donc important de s’informer sur les nouvelles technologies mises en place pour le traitement des données afin d’être à la page et d’utiliser les bons outils en vigueur pour une bonne application de l’IA. D’ailleurs, une mauvaise gestion et utilisation de l’intelligence artificielle et des infrastructures reliées peuvent créer des erreurs et mener à l’échec de votre projet.
Démocratisez l’IA dans votre entreprise
Il est primordial de ne pas garder les stratégies que vous mettez en place pour l’intelligence artificielle dans votre entreprise pour une petite partie des employés. Au contraire, informez tout le monde de votre stratégie et démocratisez l’IA dans votre organisation pour tous les postes. Pour cela, il peut être intéressant de former tous vos employés aux bases de l’intelligence artificielle et à son utilisation (par exemple avec des formations courtes qui initient à la science des données).
- Formez vos dirigeants, pour qu’ils puissent participer pleinement à l’élaboration de la stratégie et qu’ils soient convaincus qu’elle s’alignera avec la stratégie d’affaires de l’organisation.
- Formez vos chefs de projets et managers pour qu’ils mettent en place un leadership efficace dans vos équipes et comprennent les problématiques en jeu.
- Formez vos experts en IA avec des études de cas et des outils accessibles pour qu’ils puissent continuellement mettre leurs connaissances à jour et se perfectionner dans leur domaine.
Combinez IA et business
Dans son cours AI for everyone, Andrew Ng suggère aux entreprises désireuses de commencer des projets en intelligence artificielle de mettre en place une équipe pluridisciplinaire composée d’experts du domaine et d’experts en IA. Le rôle des experts du domaine est de faire de la « diligence business », en d’autres termes, d’évaluer l’impact du projet pour le business (réduction des coûts, augmentation du revenu, développement de nouveaux produits et positionnement stratégique). Les experts en IA s’assurent alors de la faisabilité technique du projet. N’isolez donc pas vos équipes et, au contraire, faites-les travailler ensemble pour un résultat optimal et une meilleure utilisation de l’IA dans votre organisation.
Commencez petit
Une bonne astuce pour bien commencer ses projets en intelligence artificielle est de faire un premier projet « quick win » qui peut se faire en moins de six mois. Cela vous permettra de faire une véritable création de valeur de l’IA (réduction des coûts ou augmentation des revenus) mais aussi d’apprendre, en tant qu’organisation, les besoins d’infrastructures et de compétences internes que votre projet vous a demandé. Evitez donc les projets « nice to have » qui ne sont pas rapides et pertinents et profitez de votre premier quick win pour déceler les petites failles de votre organisation en termes d’IA et les combler.
Ayez un projet spécifique
Finalement, il est important de créer des projets spécifiques à votre industrie. Ne tentez pas de réinventer la roue mais mettez plutôt en place des stratégies et projets pertinents pour votre domaine et votre entreprise. Choisissez un projet qui touche directement à vos opérations et qui a un impact réel sur une augmentation des revenus ou une réduction des coûts. Prenons comme exemple une entreprise dans le secteur manufacturier. Un bon premier projet en IA peut être de mettre en place un modèle de maintenance prédictive qui permettra d’améliorer l'efficacité tout en réduisant le coût des pannes de machine. Par contre, un mauvais premier projet serait, par exemple, de créer un modèle de personnalisation du site web. Ceci est une mauvaise idée pour deux raisons: la première, c'est que ce projet ne va pas permettre d’une manière directe, soit de réduire le coût, soit d’augmenter les revenus. La deuxième raison est qu’il y a une forte chance que ce type de projet soit déjà développé par une entreprise spécialisée et qu’il serait dans ce cas plus logique de juste acheter ou de s’abonner à une solution existante.