Le point de depart le plus important est de determiner correctement le probleme a resoudre, au lieu de se lancer immediatement dans le choix d'outils. De nombreuses organisations appliquent actuellement l'IA selon le mouvement: ce departement teste lui-meme, un autre departement achete lui-meme les outils, ce qui entraîne des chevauchements et du gaspillage. Lorsque l'IA est deployee sans se baser sur un probleme reel, les resultats sont souvent vagues, difficiles a evaluer l'efficacite et difficiles a convaincre les dirigeants de continuer a investir.
Selon M. Vuong Quan Ngoc, directeur du conseil de FPT Digital - Groupe FPT, les entreprises ne devraient commencer que par les goulets d'etranglement mesurables. Il a souligne: "Pour appliquer l'IA dans la bonne direction, les entreprises doivent commencer par des problemes qui donnent des resultats clairs.
Lorsqu'il y a de petites victoires, les entreprises ont des donnees et de la confiance pour se developper vers des problemes plus importants". C'est un principe important qui aide les entreprises a eviter le deploiement generalise et a prouver rapidement leur efficacite.
Les "points de depart dans la bonne direction" resident souvent dans des taches repetitives qui prennent beaucoup de temps. L'IA peut automatiser les etapes de lecture - classification - extraction d'informations du texte, raccourcir les heures de traitement des documents; synthetiser les rapports beaucoup plus rapidement que la methode manuelle; ou soutenir l'analyse des donnees dans les departements sans analystes.
Lorsque ces taches sont resolues, les entreprises non seulement economisent des coûts, mais ameliorent egalement la qualite du travail, reduisent les erreurs et accelerent la prise de decision.
Cependant, si l'on s'arrete au niveau des taches, il sera difficile pour les entreprises de creer un avantage concurrentiel. Par consequent, apres avoir atteint l'efficacite initiale, les entreprises doivent passer a l'expansion de l'IA selon un processus. C'est la phase ou les departements commencent a se connecter entre eux pour creer un flux de fonctionnement unifie, du service a la clientele, de la gestion interne a la prevision des besoins du marche.
Lorsque l'IA est deployee selon un processus continu, la valeur augmentera considerablement: la vitesse de service a la clientele est plus rapide, les donnees sont plus precises, les decisions sont plus opportunes et l'espace creatif du personnel est egalement etendu.
La phase la plus avancee consiste a introduire l'IA dans la structure operationnelle, ou les entreprises forment des normes, des systemes de mesure, des playbooks de deploiement et des cadres de gestion des risques. A ce moment-la, l'IA ne sera plus un outil individuel mais deviendra une plateforme operationnelle pour aider les entreprises a s'adapter plus rapidement au marche. C'est egalement une condition necessaire pour que les entreprises progressent vers des problemes de grande valeur tels que la prevision du marche, l'optimisation des chaînes d'approvisionnement ou la construction d'assistants numeriques internes.
L'important est que les entreprises n'aient pas besoin d'investir massivement des le depart. La bonne voie est de commencer par un petit probleme, de prouver l'efficacite, puis d'etendre avec verification. Lorsque chaque etape est basee sur de vraies donnees, les entreprises eviteront le "detriment technologique" et transformeront l'IA en moteur de croissance et non en fardeau de coûts.
Dans un contexte de marche en evolution rapide, les entreprises n'ont pas seulement besoin d'IA, mais aussi d'une strategie d'IA dans la bonne direction. Lorsqu'elles partent dans la bonne direction des le point de depart, les entreprises appliquent non seulement la technologie plus efficacement, mais creent egalement une base pour une nouvelle dynamique dans la phase de concurrence numerique.
C'est la premiere fois que l'on s'agit d'un groupe de personnes qui s'occupent d'une affaire ou d'une affaire.
