La bonne façon de se lancer dans l’IA : commencer petit, démontrer l’impact, progresser pas à pas

Lorsque les entreprises parlent de l’utilisation de l’intelligence artificielle, l’image d’une grande transformation se dessine rapidement : les processus doivent être repensés, les systèmes interconnectés et autant de domaines que possible intégrés à cette nouvelle manière de travailler.

Et cette première idée est tout à fait juste.

Quiconque souhaite utiliser l’IA avec succès à long terme dans l’entreprise devra modifier les processus, connecter les systèmes, structurer les connaissances et instaurer de nouvelles méthodes de travail. Les étapes nécessaires devront donc être mises en œuvre.

Mais pas toutes à la fois.

Une adoption réussie de l’IA ne doit pas nécessairement démarrer à 100 %. Au contraire : de petites étapes bien choisies constituent souvent la meilleure voie pour mettre en œuvre la transformation nécessaire de manière contrôlée, compréhensible et avec des résultats visibles.

L’objectif peut être ambitieux. Le chemin pour y parvenir doit se faire pas à pas.

L’important n’est donc pas l’ampleur du premier projet d’IA. L’important est qu’il fonctionne, qu’il apporte rapidement un bénéfice identifiable et qu’il soit accepté par les personnes impliquées.

La première étape doit convenir à l’entreprise

Il n’existe pas une seule approche idéale de l’IA qui fonctionne de la même manière pour toutes les entreprises.

L’application qui convient comme première étape dépend notamment de la taille de l’entreprise, de l’organisation, des processus existants, de l’environnement informatique disponible, des collaborateurs et des connaissances déjà disponibles.

Néanmoins, l’introduction devrait remplir certaines conditions de base :

Elle devrait être gérable, pouvoir être mise en œuvre rapidement et avoir un impact positif pour le plus grand nombre de personnes impliquées possible.

Car ce sont justement les premières expériences avec l’IA qui façonnent la suite du développement au sein de l’entreprise.

Lorsque les collaborateurs constatent que l’IA les décharge de certaines tâches, rend les informations disponibles plus rapidement ou simplifie les tâches répétitives, l’acceptation se développe. Parallèlement, les premiers gains de productivité peuvent être mis en évidence et des expériences concrètes peuvent être acquises.

Impliquer les collaborateurs dès le début

L’introduction de l’IA n’est pas une tâche exclusivement technique.

Elle est toujours aussi un processus de changement.

Les collaborateurs doivent comprendre pourquoi l’IA est introduite, comment elle doit être utilisée et quels avantages concrets elle offre au quotidien dans leur travail. Les incertitudes et les craintes doivent être prises au sérieux et réduites grâce à la transparence, à des formations et à des expériences concrètes.

C’est précisément pour cette raison qu’une approche progressive est importante.

Un cas d’usage simple et compréhensible permet aux collaborateurs d’acquérir leur propre expérience de l’IA. Une technologie abstraite devient un outil concret qui les soutient dans leur travail quotidien.

L’effet des premières applications devrait ainsi être rendu visible.

• Combien de temps a été économisé ?
• Quelles tâches sont devenues plus faciles ?
• À quelle vitesse les informations peuvent-elles être trouvées ?
• Quelles erreurs peut-on éviter ?
• Où la qualité du travail s’améliore-t-elle ?

De tels résultats rendent les bénéfices de l’IA tangibles.

Et c’est précisément de là que naît la base des prochaines étapes.

Les étapes nécessaires viendront, mais progressivement.

Procéder étape par étape ne signifie pas repousser les changements nécessaires ni perdre de vue le grand objectif.

Au contraire.

Les différentes étapes s’appuient les unes sur les autres et conduisent progressivement au changement global nécessaire à une utilisation réussie de l’IA.

Au début, un seul sous-processus sera peut-être pris en charge. Le processus suivant viendra ensuite. Les solutions existantes seront étendues, des sources de données supplémentaires seront connectées et d’autres collaborateurs seront impliqués.

Avec l’expérience croissante, la vitesse peut également augmenter considérablement.

Il n’est donc pas nécessaire de rester durablement sur un processus après l’autre. Dès lors que l’expérience, les bases techniques et l’acceptation sont présentes, plusieurs processus peuvent également être examinés et développés simultanément.

Plus une entreprise a progressé sur cette voie, plus l’IA peut être déployée rapidement dans d’autres domaines de l’entreprise.

L’objectif reste donc l’utilisation généralisée de l’IA au sein de l’entreprise.

La différence réside dans le chemin :

Ne pas tout changer en même temps, mais mettre en œuvre les changements nécessaires dans un ordre judicieux.

Quel cas d’usage de l’IA convient comme premier projet ?

Le meilleur point de départ peut être totalement différent d’une entreprise à l’autre.

Cependant, ce sont souvent des applications relativement petites qui produisent rapidement un effet perceptible.

Par exemple :

• Assistants de réunion qui documentent les conversations et résument les tâches
• Comparaisons et analyses de conversations assistées par IA
• Des GPT d’entreprise pour les informations et les questions internes
• contrôles de factures automatisés ou assistés par l’IA
• Formations à l’utilisation sûre et productive de l’IA
• chatbots internes pour la transmission des connaissances
• Assistants pour soutenir les processus administratifs récurrents

Le point décisif n’est pas la technologie elle-même.

Un bon premier cas d’utilisation devrait, dans la mesure du possible, contribuer à recueillir les connaissances, à les rendre exploitables et à améliorer continuellement la base de connaissances de l’entreprise.

Car c’est précisément ici qu’un levier particulièrement important se crée à long terme.

Une base de connaissances se construit à partir d’applications individuelles

Avec chaque processus intégré de manière pertinente, des connaissances supplémentaires de l’entreprise peuvent être structurées.

Les enseignements tirés des réunions peuvent être conservés. Les informations issues des conversations peuvent être analysées. Les documents peuvent être trouvés plus facilement et mis en relation les uns avec les autres. Les questions des collaborateurs peuvent montrer quelles connaissances font défaut ou devraient être mieux documentées.

C’est ainsi que se constitue, étape par étape, une base de connaissances toujours plus précieuse.

Et cette base de connaissances améliore à son tour les futures applications d’IA.

À partir d’un seul assistant, il peut ainsi se développer à long terme une structure d’entreprise intelligente, dans laquelle le savoir n’est pas seulement stocké, mais activement exploité.

Créer d’abord de la valeur, puis passer à l’échelle

Les entreprises ne doivent pas nécessairement commencer par la plus grande solution d’IA.

Elles devraient commencer par la bonne première étape.

L’objectif à long terme peut tout à fait être ambitieux. Les processus devront évoluer. Les systèmes devront davantage interagir. Les connaissances devront être structurées et rendues accessibles. Les collaborateurs devront développer de nouvelles méthodes de travail.

Toutes ces étapes sont justes et nécessaires – elles ne doivent simplement pas toutes être réalisées en même temps.

Un cas d’usage de taille raisonnable, un avantage visible et des collaborateurs qui vivent des expériences positives constituent souvent une meilleure base pour la suite du développement.

Ensuite, cela se poursuit de manière cohérente :

Premier cas d’application. Premières expériences. Plus de connaissances. Processus suivant. Plus de rapidité.

À chaque étape, la compétence, l’acceptation et la capacité à intégrer plus rapidement d’autres domaines dans la structure d’IA de l’entreprise augmentent.

L’adoption de l’IA est donc moins un grand projet ponctuel que le début d’une évolution continue.

L’objectif peut être de 100 % dès le départ. Le chemin pour y parvenir se fait progressivement.