Comment devenir une entreprise pilotée par l’IA aujourd’hui (Partie 2) : processus pilotés par l’IA

Responsable Conseil et Services chez Microsoft. Passionné d’Intelligences Artificielles et Humaines. 260 000+ abonnés sur Linkedin et Twitter.

L’intelligence artificielle peut être considérée comme la nouvelle électricité, car elle va fondamentalement changer tous les secteurs industriels et toute notre société en général. De plus, l’IA est une technologie à usage général, exactement comme l’électricité, car elle est destinée à être utilisée pour créer d’autres technologies. Vous n’utilisez pas l’électricité elle-même (du moins pas intentionnellement); vous l’utilisez pour créer d’autres technologies. Il en va de même pour l’IA.

Poursuivant cette comparaison, l’électricité était souvent utilisée dans ses premières phases pour mettre en œuvre les mêmes processus et solutions qui étaient auparavant utilisés avec les moteurs à vapeur. Les gens viennent de remplacer les moteurs à vapeur dans les usines par de nouveaux moteurs électriques plus efficaces. Puis, à commencer par Henry Ford et Frederick Taylor, on s’est rendu compte qu’on pouvait complètement transformer l’usine et ses processus grâce à l’électricité.

Le même chemin décrit ci-dessus pour l’électricité se produit souvent avec l’IA aujourd’hui. Les personnes et les organisations commencent à utiliser l’IA pour automatiser, rendre les mêmes activités plus efficaces (automatiser les centres d’appels, les back-offices, les inspections de qualité, etc.). Ensuite, ils commencent à utiliser l’IA pour son véritable potentiel – pour créer l’avenir.

Cela dit, comme nous l’avons décrit précédemment, la création et le maintien d’une organisation axée sur l’IA est une activité compliquée, intercorrélée et à long terme. Nous avons décrit ce que signifie devenir une entreprise axée sur l’IA d’un point de vue stratégique, culturel et organisationnel. Ici, nous continuerons à développer ce sujet fascinant, en abordant comment les processus doivent être revus pour devenir une organisation axée sur l’IA.

De nombreuses entreprises ne feront pas la transition pour devenir axées sur l’IA, car elles opèrent toujours dans un contexte où les données, les équipes et les processus sont fortement cloisonnés. Cela implique souvent d’avoir des données produites à partir de processus existants uniquement pour “soutenir” des objectifs organisationnels spécifiques. Même les entreprises qui sont actuellement “axées sur les données” (ayant des entrepôts de données unifiés avec succès) ont un long chemin à parcourir pour repenser leurs processus avant de traiter les données comme leur atout le plus important plutôt que comme un sous-produit de leurs processus.

Il est extrêmement important d’être réaliste quant aux avantages ainsi qu’aux limites de l’IA lors de la définition de vos nouveaux processus pilotés par l’IA. La plupart des entreprises devraient envisager une voie progressive, en commençant peut-être par l’automatisation des processus robotiques et d’autres solutions d’IA « simples », avant de transformer totalement les processus avec l’IA. Ce faisant, les processus doivent toujours inclure des boucles de rétroaction pour vérifier la qualité des résultats obtenus avec l’IA, pour tirer parti de cette rétroaction dans le modèle d’IA, dans le « cycle vertueux continu de l’IA ».

Pour commencer le voyage, la première question à laquelle une organisation doit s’attaquer est de savoir comment modifier ses processus pour améliorer la qualité et la quantité des données disponibles plutôt que comment obtenir de meilleures données à partir des processus existants. Cela demande un changement total de perspective, car vous devriez avoir des processus au service des données et non l’inverse. DataOps est une approche émergente précieuse qui peut également être utilisée pour adopter une approche axée sur les processus, automatisée et collaborative pour examiner les processus et les opérations avec une perspective axée sur l’IA.

Avec l’IA, vous pouvez avoir des processus métier plus intelligents et des tâches répétitives automatisées, mais plus important que toute autre chose, vous pouvez extraire des informations et des renseignements de n’importe quelle tâche effectuée dans votre organisation. De plus, avec l’IA, vous pouvez considérablement simplifier vos processus et, parfois encore plus important, les personnaliser, en adaptant les processus aux spécificités de chaque client, employé, partenaire ou partie prenante au sens large. Aussi, pour cette raison, il est essentiel de créer des boucles de rétroaction à partir des services et de l’utilisation des produits, car la personnalisation est basée sur différentes préférences et façons de fonctionner et de communiquer.

Revenant maintenant à la comparaison que j’ai faite au début de cet article entre l’électricité et l’IA, je voudrais partager un exemple tiré d’un des nombreux projets d’IA que j’ai exécutés dans le passé. Mon équipe travaillait pour un grand fabricant et le client envisageait de soutenir les tests de qualité (auparavant effectués par des personnes observant les produits fabriqués) avec des télécaméras et l’IA. Très similaire à l’utilisation précoce de l’électricité, l’intention était de laisser les processus inchangés et de simplement aider l’inspection humaine de la qualité avec l’IA (c’est-à-dire remplacer les moteurs à vapeur par des moteurs électriques).

Puis, comme avec Ford et Taylor il y a plusieurs décennies, nous avons réalisé qu’avec l’IA, il était possible d’insérer des inspections de qualité supplémentaires (juste à l’aide de caméras simples et peu coûteuses) dans de nombreuses étapes intermédiaires, détectant ainsi les défauts à un stade beaucoup plus précoce de la processus, en les corrigeant lorsque cela est possible et en évitant de gaspiller de l’énergie et des matériaux de base (et des coûts) sur les composants qui n’avaient aucune possibilité de réparation. De toute évidence, là où il était impossible d’insérer de nombreuses personnes supplémentaires pour le contrôle de la qualité à chaque étape, cela était plutôt simple à faire avec l’IA. Nous pourrions déployer l’IA de manière beaucoup plus distribuée, en transformant totalement les processus.

Bien que l’exemple ci-dessus soit tiré de la fabrication, vous pouvez trouver des exemples similaires dans pratiquement n’importe quelle industrie et fonction, y compris celles liées aux activités de CMO, CFO et RH.

Enfin, lors de la conception de processus pilotés par l’IA, les organisations doivent déterminer où elles stockeront les données produites par les processus et accorder une attention particulière au nettoyage des données, c’est-à-dire le processus de mise à jour ou de suppression des données inexactes. Cela peut également être fait à l’aide d’outils de nettoyage de données automatisés tirant parti de l’IA elle-même. Si les données sont inexactes, la sortie et toutes les décisions commerciales connexes seront également inexactes.

L’IA peut être utilisée pour repenser la façon dont nous recueillons des informations, analysons les données et utilisons les informations qui en résultent pour améliorer nos processus et notre prise de décision. Ce faisant, la meilleure façon de faire des prédictions sur l’avenir est de créer l’avenir. Cela peut commencer par la création de processus pilotés par l’IA.

Dans le prochain article de cette série, nous approfondirons l’infrastructure technologique ainsi que les compétences et les capacités nécessaires pour soutenir votre activité de produits et services axée sur l’IA. Le meilleur est à venir.


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