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Les projets d’IA n’ont que peu de valeur commerciale jusqu’à présent

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Bien qu’un nombre croissant d’organisations travaillent avec des logiciels d’intelligence artificielle (IA) sous une forme ou une autre, très peu génèrent des avantages financiers importants lors de son déploiement sérieux, selon de nouvelles recherches.

Une étude menée par le MIT Sloan Management Review et le cabinet de conseil en gestion Boston Consulting Group a révélé que jusqu’à 57 % des 3 000 gestionnaires, cadres et universitaires interrogés étaient actuellement en train de piloter ou de déployer la technologie. De plus, 59 % avaient élaboré une stratégie d’IA et 70 % croyaient comprendre comment le logiciel pouvait générer de la valeur commerciale.

Malgré cette situation, le rapport, Accroître l’impact de l’IA avec l’apprentissage organisationnel, a indiqué que seulement une organisation sur 10 tire une valeur financière importante de la technologie.

Lorsqu’ils ont exploré les raisons pour lesquelles, les chercheurs ont constaté qu’il ne suffisait pas d’obtenir les bases nécessaires – c’est-à-dire d’avoir une stratégie appropriée avec les bonnes données, technologies et compétences à l’appui . Seule une organisation sur cinq a ainsi obtenu d’importants avantages financiers.

Obtenir les bases bien tout en construisant des systèmes d’IA que l’entreprise voulait effectivement bumped chiffres de succès jusqu’à 39%, mais pour vraiment générer de la valeur financière, le secret semblait être triple:

  • S’assurer que les machines étaient en mesure non seulement d’apprendre de façon autonome, mais aussi pour les humains de leur enseigner en permanence et pour les machines d’enseigner continuellement aux humains.
  • Développer de multiples façons pour les humains et les machines d’interagir en fonction du contexte.
  • Introduire un changement de processus important en réponse à ce qui a été appris dans l’ensemble de l’organisation à la suite de l’utilisation de l’IA.

David Semach, associé et responsable de l’IA et de l’automatisation chez Infosys Consulting pour l’Europe, le Moyen-Orient et l’Afrique (EMEA), est d’accord avec les chercheurs pour dire que la satisfaction à l’égard de la technologie au niveau financier est souvent assez faible, en partie parce que les organisations « expérimentent encore » avec elle. Cela signifie qu’il a tendance à être déployé dans les poches plutôt que largement dans l’ensemble de l’entreprise.

« L’investissement requis dans l’IA est important, mais si cela se fait simplement en silos, vous ne réalisez pas d’économies d’échelle, vous ne pouvez pas tirer parti des synergies et vous ne réalisez pas les avantages financiers, ce qui signifie qu’il devient un modèle d’affaires prohibitif dans de nombreux cas », dit Semach.

Une autre question clé ici est le fait que la plupart des entreprises se concentrent « par erreur » sur l’utilisation du logiciel pour accroître l’efficacité des processus internes et des procédures d’exploitation, plutôt que pour générer de nouvelles sources de revenus.

« Là où les entreprises luttent, c’est si elles se concentrent sur l’efficacité des processus et les résultats en raison du niveau d’investissement requis », explique M. Semach. « Mais ceux qui mettent l’accent sur l’exploitation de l’IA pour créer de nouvelles entreprises et une croissance de premier plan commencent à voir des avantages à long terme. »

Un problème, cependant, est que les gens à la fois dans l’IT et l’entreprise sont « restreindre leur pensée en raison de leur résistance au changement » ainsi que « les préoccupations au sujet de leurs propres emplois et d’être remplacé », at-il ajouté.

« Il ne s’agit donc pas seulement d’une interaction homme-machine inadéquate – il s’agit pour les entreprises de ne pas adopter le bon état d’esprit stratégique et la bonne approche. Le problème est que les gens ne comprennent pas vraiment ce que l’IA peut permettre afin de soutenir la stratégie d’entreprise, le changement d’entreprise et les perturbations potentielles pour de bon.

Une autre considération, selon Angela Eager, directrice de recherche chez TechMarketView, est que l’adoption de l’IA implique une courbe d’apprentissage abrupte, mais la plupart des organisations britanniques sont « assez tôt dans la courbe de maturité ».

L’un des principaux défis auxquels ils sont confrontés concerne les données, et la propreté, la précision et l’« environnement à vos fins ». Une question clé ici est qu’il faut du temps et des efforts pour développer et former des modèles de données appropriés, d’autant plus qu’il ya actuellement peu d’outils pour aider – bien que MLOps (opérations d’apprentissage automatique) commence à prouver sa valeur ici.

« Aujourd’hui, une grande pierre d’achoppement est de savoir comment opérationnaliser l’IA, la mettre en production et la maintenir pertinente une fois qu’elle est en production », explique Eager.

Elle explique que lors de la création d’un modèle de données, il est important de s’assurer que les données sont « fraîches et appropriées » et nettoyées de façon appropriée.

« Mais il faut aussi savoir comment former le modèle de données, le changer en vol et gérer le cycle de vie une fois qu’il est déployé – et pas seulement en tant qu’unique », dit Eager. « Les données changent tout le temps, de sorte que vous devez constamment vous assurer qu’elles génèrent les bons résultats commerciaux et changer les choses rapidement si ce n’est pas le cas. »

Pour ce faire, il faut non seulement avoir accès aux bonnes données, mais aussitueets, tant au niveau technique que plus général de l’analyse des données. Cela signifie que l’upskilling peut être nécessaire parallèlement à toutes les initiatives techniques, notamment pour éduquer les utilisateurs professionnels et les aider à comprendre les cas d’utilisation possibles.

Mais une telle activité doit également avoir lieu dans le cadre d’une initiative plus large de gestion du changement pour aider les employés à faire face à leur peur et à leur résistance à la transformation. Tout aussi important est la création d’un centre d’excellence en IA, ou fonction IA, avec une mission à l’échelle de l’entreprise de superviser la création de synergies entre les différentes fonctions commerciales qui conduisent à des économies d’échelle.

« En fin de compte, il ne s’agit pas seulement d’un projet technique », dit Semach. « Il s’agit de générer des changements culturels, ce qui signifie qu’il est absolument essentiel de donner la priorité aux gens. »

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