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

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 le plus grand nombre possible de domaines intégrés dans la nouvelle façon de travailler.

Et cette première pensée est tout à fait juste.

Pour réussir à utiliser l’IA durablement dans l’entreprise, il faudra modifier les processus, relier les systèmes, structurer les connaissances et instaurer de nouvelles méthodes de travail. Les étapes nécessaires devront donc être mises en œuvre.

Mais pas tous en même temps.

Une entrée réussie dans l’IA ne doit pas forcément commencer immédiatement à 100 %. Au contraire : de petites étapes bien choisies sont souvent le meilleur moyen de mettre en œuvre la transformation nécessaire de manière maîtrisée, compréhensible et avec des succès visibles.

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

Ce qui est décisif n’est donc pas l’ampleur du premier projet d’IA. Ce qui est décisif, c’est qu’il fonctionne, qu’il apporte rapidement un bénéfice tangible et qu’il soit accepté par les personnes concernées.

La première étape doit correspondre à l’entreprise

Il n’existe pas une seule porte d’entrée parfaite dans 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 son organisation, des processus existants, de l’infrastructure informatique en place, des collaborateurs et des connaissances déjà disponibles.

Néanmoins, le début devrait remplir quelques conditions préalables fondamentales :

Il devrait être gérable, pouvoir être mis en œuvre rapidement et avoir un effet positif pour le plus grand nombre possible de parties prenantes.

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

Lorsque les collaborateurs constatent que l’IA leur décharge de certaines tâches, rend les informations disponibles plus rapidement ou simplifie les tâches répétitives, l’acceptation s’installe. 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 exclusivement une tâche 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 le 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’utilisation simple et compréhensible permet aux employés d’acquérir leur propre expérience avec l’IA. Une technologie abstraite devient un outil concret qui les soutient au quotidien dans leur travail.

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 avantages de l’IA tangibles.

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

Les étapes nécessaires arrivent, 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 à la transformation globale nécessaire à une utilisation réussie de l’IA.

Au début, un seul sous-processus sera peut-être pris en charge. Ensuite, le processus suivant sera traité. 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 ne doit donc pas nécessairement rester durablement sur un processus après l’autre. Dès que l’expérience, les bases techniques et l’acceptation sont présentes, plusieurs processus peuvent également être examinés et développés simultanément.

Plus une entreprise est avancée sur cette voie, plus l’IA peut être transférée rapidement à d’autres domaines de l’entreprise.

L’objectif reste donc l’utilisation globale 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 est le premier cas d’utilisation de l’IA qui convient ?

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

Cependant, il s’agit souvent d’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
• 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 contribuer autant que possible à acquérir des connaissances, à les rendre exploitables et à améliorer continuellement la base de connaissances de l’entreprise.

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

Des applications individuelles donnent naissance à une base de connaissances

Chaque processus intégré de manière pertinente permet de structurer des connaissances supplémentaires de l’entreprise.

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

C’est ainsi que se constitue, pas à pas, 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 émerger à long terme une structure d’entreprise intelligente, dans laquelle les connaissances ne sont pas seulement stockées, mais utilisées activement.

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

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

Vous devriez 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’application simple, un bénéfice visible et des collaborateurs qui vivent des expériences positives constituent souvent une meilleure base pour la suite du développement.

La suite se poursuit résolument :

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

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

L’entrée dans l’IA est donc moins un grand projet isolé que le début d’une évolution continue.

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