6 chantiers à lancer pour devenir une entreprise "IA augmentée" !

Formation, risques, gouvernance, expérience client, l’étude « 2019 AI Predictions » de PwC fait le point sur 6 chantiers clés pour une adoption efficace de l’IA par les entreprises.

Février 2019

En matière d’Intelligence artificielle (IA), les entreprises les plus avancées n’en sont plus au stade des « pilotes » ! L’étude « 2019 AI Predictions1 » menée par PwC montre qu’elles ont intégré ces technologies sur toute la chaîne de valeur pour améliorer leurs prises de décision.

Pour devenir une entreprise IA-augmentée, ce qui sera la clé du leadership dans l’économie de demain, votre stratégie devra s’articuler autour de 6 facteurs-clés de succès.

1 Etude menée auprès de 1001 dirigeants d’entreprise aux États-Unis

Organiser votre adoption pour un retour sur investissement rapide

Il est temps de changer d’échelle. Formalisez votre approche IA sans tarder et développez la capacité de votre organisation à passer du « petit » pilote réussi au projet d’envergure, déployé sur l’ensemble du périmètre de l’entreprise. Pour autant, soyez raisonnable dans votre approche. L’IA, à terme, va transformer presque tout dans votre activité et sur vos marchés : c’est une bonne raison pour agir, mais pas pour en faire trop et trop vite.

Focalisez votre approche sur quelques processus cibles, pour les améliorer, ou sur certaines problématiques commerciales, pour les résoudre. Vous pourrez ensuite répliquer ce modèle dans d’autres domaines. Les outils de l’IA sont par exemple très efficaces pour optimiser votre processus de facturation. Vous pourrez ensuite réutiliser ces outils, en les adaptant, pour le service client ou la gestion de la « supply chain », des activités qui utilisent également des volumes considérables de données. Vous allez ainsi construire un portefeuille de « briques » d’IA réutilisables, pour un retour sur investissement plus rapide.

Assurer la montée en compétences de vos collaborateurs

Familiariser l’ensemble des collaborateurs à l’utilisation des outils de l’IA est une priorité pour 38 % des managers interrogés par PwC. Ce n’est pas une tâche facile, car, même si certaines catégories d’outils démocratisent l’IA, le maniement des algorithmes reste complexe. Pour faciliter l’appropriation de ces nouvelles compétences, il paraît utile de créer un groupe de « super-utilisateurs » (5 à 10 % des effectifs) qui feront la passerelle entre les experts de l’IA et les autres utilisateurs. Ils seront spécifiquement formés à cet effet, travailleront en collaboration avec les experts pour construire les outils et applications IA de l’entreprise et faciliteront leur déploiement auprès de leurs collègues pour qu’ils deviennent à leur tour des utilisateurs avertis de l’IA.

Rendre l’IA responsable dans toutes ses dimensions

Le développement de l’IA va avoir un impact dans de très nombreux domaines : vie privée, cybersécurité, emploi, environnement, etc. Comment bâtir des systèmes d’IA dignes de confiance ? En agissant sur tous les fronts pour une IA responsable : réduction des biais dans les données et les modèles d’IA, transparence et contrôle du modèle de prise de décision de l’IA, réduction de la vulnérabilité aux attaques, mise en place d’une gouvernance dédiée au travers d’instances et d’outils de contrôle et d’arbitrage, surveillance de la conformité à la réglementation, contrôles sur les données, les algorithmes, les processus et les cadres de reporting, etc.

L'objectif ultime : une IA responsable

Pour construire la confiance dans l'IA, il faut prendre en compte ces cinq aspects :

Equité

Sommes-nous en train de minimiser les biais dans nos données et nos modèles d'IA ? Traitons-nous les biais lorsque nous utilisons l'IA ?

Interprétabilité

Pouvons-nous expliquer comment un modèle d'IA a pris une décision ? Pouvons-nous nous assurer que la décision est juste ?

Robustesse et sécurité

Pouvons-nous compter sur les performances du système d'IA ? Nos systèmes d'IA sont-ils vulnérables aux attaques ?

Gouvernance

Qui est responsable des systèmes d'IA ? Avons-nous mis en place les contrôles appropriés ?

Ethique du système

Nos systèmes d’IA sont-ils conformes à la réglementation? Quel sera l'impact de l'IA sur nos employés et nos clients ?

Source : pwc.com/AI2019

Une gouvernance des données orientée IA

Les modèles d’Intelligence artificielle sont d’autant plus performants qu’ils sont alimentés en données pertinentes. Procurez-leur suffisamment de données historiques sur le comportement des consommateurs, par exemple, et ils seront en mesure de prédire comment ceux-ci — et d’autres acteurs qui leur ressemblent — se comporteront à l’avenir. Cela suppose de mettre en en place une véritable gouvernance des données pour optimiser leur identification, leur agrégation, leur normalisation, leur qualité, etc.

Cette gouvernance doit intégrer les aspects réglementaires sur la confidentialité des données pour aligner les pratiques dans les différentes juridictions nationales à l’échelle mondiale (en Europe le Règlement général sur la protection des données (RGPD), en vigueur depuis mai 2018 ou encore la future loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs, etc.).

Monétiser l’IA grâce à une meilleure expérience client

L’IA permet de déployer de nouveaux modèles économiques. Aujourd’hui elle est surtout utilisée pour automatiser les processus et aider à la prise de décision. Demain, elle permettra de proposer des produits et services de meilleure qualité et plus personnalisés. Elle pourra également guider certaines décisions stratégiques : un grand constructeur automobile l’a déjà utilisée pour tester plus de 200 000 scénarios de mise sur le marché de parcs de véhicules autonomes en covoiturage.

Combiner l’IA avec d’autres technologies innovantes

La puissance de l’intelligence artificielle s’accroît lorsqu’elle est associée à d’autres technologies telles que l’Internet des objets (IoT), la Blockchain, et même, à terme, l’informatique quantique. Cette convergence peut rendre plus puissants les nouveaux modèles économiques fondés sur les données. Réussir cette intégration suppose d’avoir mis en place une solide gouvernance des données.

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Jean-David Benassouli

Associé responsable de l’activité Data Analytics et Intelligence Artificielle, PwC France

Tel : +33 1 56 57 72 49

Marc Damez-Fontaine

Directeur Data et Intelligence Artificielle, PwC France

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