Il est désormais impossible d’ignorer la nécessité pour les entreprises d’adopter l’intelligence artificielle (« IA ») et, plus particulièrement, l’IA générative.
Contrairement aux précédentes innovations, pour lesquelles il suffisait d’être un suiveur rapide, la démocratisation de l’IA générative a mis des outils puissants directement à la disposition des individus et des entreprises. Plus vite ils intègrent ces outils, plus vite l’IA pourra apprendre de leurs jeux de données, renforçant ainsi son efficacité et consolidant davantage l’avantage concurrentiel de l’entreprise. Comme le souligne le rapport Techtonic States de BDO Global, 84 % des chefs d’entreprise reconnaissent que leur organisation doit considérablement accélérer le rythme de ses innovations technologiques et que l’IA joue un rôle essentiel à cet égard.
L’enjeu est de taille et les statistiques témoignent de l’urgence de la situation : chaque dollar investi dans les technologies est susceptible de générer une augmentation des revenus de 18 dollars.
Choix d’une approche
Compte tenu des besoins pressants à satisfaire dans le contexte économique actuel et des considérations éthiques relatives à l’adoption responsable des nouvelles technologies, les entreprises se trouvent à un carrefour.
Avant de se pencher sur l’intégration de l’IA générative, il est crucial pour elles de choisir l’approche d’adoption qui convient le mieux à leurs objectifs commerciaux.
Deux grandes options se dégagent, chacune présentant des avantages distincts et des voies différentes vers l’innovation et la croissance :
Première option :
Deuxième option :
Première option : adoption de l’IA générative par l’expérimentation
Comme son nom l’indique, cette approche consiste à tester systématiquement l’IA générative afin d’en évaluer l’efficacité, la sécurité et l’applicabilité dans différents domaines.
Ces essais constituent des contrôles déterminants qui orientent l’adoption de l’IA générative en vue d’un déploiement à grande échelle. Il s’agit d’un processus systématique axé sur la découverte de connaissances et l’optimisation des capacités de la technologie en prévision d’une utilisation sur le terrain.
Si c’est l’option qui vous convient, voici les trois étapes à suivre :
Deuxième option : feuille de route pour l’adoption de l’IA générative
Cette option est tout indiquée pour les entreprises qui souhaitent mettre en place dès le départ un cadre stratégique au soutien de l’adoption de l’IA générative.
La feuille de route procure également une flexibilité unique à votre entreprise, qui peut choisir d’adopter une approche ascendante ou descendante.
L’approche descendante peut se révéler bénéfique pour mettre en œuvre l’IA générative dans des cas d’utilisation précis, car elle produit des résultats concrets spécialement adaptés aux décideurs clés ou aux équipes de direction de votre entreprise.
À l’inverse, l’approche ascendante favorise l’adoption à grande échelle par l’entremise d’équipes et d’employés importants, ce qui introduit un changement de culture, car les employés intègrent progressivement l’IA générative dans leurs tâches quotidiennes, tandis que toute l’entreprise jouit de gains en efficacité graduels qui vont en s’accélérant. Elle fait aussi en sorte d’adapter les ressources de l’entreprise aux décisions stratégiques en matière d’investissement, et offre une orientation claire dès le départ en permettant d’établir des hypothèses de rendement du capital investi avant d’investir dans la technologie et les ressources humaines.
Entamez le processus en suivant cette feuille de route en cinq étapes :
Formation
Détermination des cas d’utilisation
Préparation et élaboration
Facilitation et adoption
Progression et croissance
Formation :
Comprendre le milieu
S’engager dans cette démarche transformatrice commence par une formation complète sur l’IA générative qui vise à en comprendre les subtilités, les capacités et les effets sur les activités de l’entreprise. Celle-ci peut revêtir la forme de contenu éducatif adapté et de contacts directs avec les acteurs du secteur de l’IA afin de favoriser l’acquisition de connaissances approfondies sur le sujet.
Les étapes suivantes sont fondées sur une solide compréhension de l’IA générative.
POUR EN SAVOIR PLUS :
Consultez notre article sur l’évolution de l’IA générative pour en savoir plus sur son adoption de plus en plus généralisée et sur ses répercussions sur différents secteurs d’activité, notamment les services financiers.
Détermination des cas d’utilisation :
Adapter le recours à l’IA générative aux besoins de l’entreprise
La détermination des applications qui conviennent à l’entreprise est une étape charnière de la feuille de route pour l’adoption de l’IA générative. Une approche globale est indispensable pour cerner efficacement les cas d’utilisation qui répondent aux besoins d’une entreprise. Celle-ci consiste à mener des entretiens avec les dirigeants, à organiser des ateliers de découverte et à mettre en œuvre un processus de validation et de hiérarchisation complet.
Voyez comment les sous-étapes suivantes peuvent appuyer votre démarche :
Facteurs à considérer concernant les cas d’utilisation de l’IA
Lors de l’étude des cas d’utilisation, il faut envisager le large éventail d’idées possibles qui s’inscrivent dans vos objectifs stratégiques à long terme. En voici des exemples :
POUR EN SAVOIR PLUS :
Découvrez le potentiel transformateur de l’IA générative à l’égard des stratégies d’innovation et de développement de produits des entreprises technologiques.
Préparation et élaboration :
Établir les bases
Avant de procéder à la mise en œuvre, il est essentiel de jeter des bases solides au moyen d’un plan bien conçu traitant des différents aspects du développement responsable de l’IA afin d’assurer une démarche complète et éthique vis-à-vis de la qualité des données, de la gouvernance, de l’éthique, de la protection des renseignements personnels, de la cybersécurité et d’autres aspects essentiels.
Ce plan prépare le terrain pour une intégration réussie et responsable de l’IA générative à l’ensemble des systèmes et des processus.
POUR EN SAVOIR PLUS :
L’adoption de l’IA générative soulève inévitablement des questions de cybersécurité. Découvrez les avantages et les inconvénients de l’intégration de l’IA générative du point de vue de la cybersécurité.
Facilitation et adoption :
Mettre en œuvre avec doigté
À l’étape de la mise en œuvre, il faut s’assurer que l’IA générative est parfaitement intégrée à la structure de l’entreprise. Les pratiques exemplaires en matière de gestion du changement jouent un rôle essentiel pour une adoption réussie et une transition en douceur.
POUR EN SAVOIR PLUS :
Découvrez des stratégies de gestion du changement proactives qui favorisent la mobilisation des employés en vue de l’adoption de l’IA générative et apprenez comment stimuler le changement auprès du personnel de votre entreprise.
Progression et croissance :
Saisir les occasions de réussite
La dernière étape de la démarche consiste à saisir les occasions, à résoudre les problèmes de l’entreprise et à stimuler la croissance grâce au déploiement stratégique de l’IA. Cette étape concrétise le potentiel de transformation de l’IA et positionne les entreprises pour une réussite durable dans un marché dynamique et concurrentiel.
Assistance dans cette démarche
Pour que votre entreprise puisse tirer parti du pouvoir transformateur de l’IA générative, vous devez d’abord aligner votre démarche sur vos objectifs commerciaux, tout en veillant à mettre en place des pratiques responsables.
Nous pouvons vous aider en vous proposant des solutions sur mesure. Grâce à une équipe de plus de 500 professionnels qualifiés ainsi qu’à nos capacités reconnues en matière d’IA et à notre partenariat de longue date avec Microsoft, nous sommes prêts à vous épauler à toutes les étapes.
Pour en savoir plus, consultez la gamme complète de services-conseils en données et en intelligence artificielle que nous offrons ou communiquez avec les personnes responsables.
Emmanuel Florakas, associé et chef national, Services-conseils en données et IA
Sam Abdulrrazek, associé, Services-conseils en technologie numérique
Madison Parslow, directrice, Innovation et changement
Craig Marchand, vice-président, Laboratoires exponentiels
Vincent Mok, directeur principal, Services-conseils en gestion