Depuis que l’intelligence artificielle a fait irruption dans notre vie quotidienne, il y a environ 18 mois, il ne se passe plus un jour sans qu’on parle de l’IA, avec, pour les entreprises, une injonction de prendre le train en marche, qui témoigne sans doute davantage de la peur de le rater (« fear of missing out ») que d’une vision claire de ses cas d’usage.
Ce n’est pas sans rappeler les débuts de la vague de l’Internet. Il fallait absolument « surfer », sans trop savoir pourquoi ni comment.
Où en sont les entreprises aujourd’hui ?
D’après des études récentes, le taux d’adoption reste faible (5-10%), son utilisation est cantonnée aux grandes entreprises, il s’agit avant tout d’expérimentations, et les obstacles apparaissent encore nombreux.
Parmi les obstacles les plus courants, on relève notamment la pénurie de compétences, la complexité des projets, le coût élevé, les gains attendus (ROI, productivité) incertains.
Si la technologie se développe très rapidement, son intégration opérationnelle suscite encore un certain attentisme.
Quels sont les cas d’usage concrets ?
Si nous prenons l’industrie, on peut citer, par exemple :
– Prévision de la demande
– Automatisation des processus
– Gestion de la qualité
– Optimisation de la production
– Prévision de la maintenance
– Conception de produits innovants
– Optimisation de la chaîne d’approvisionnement
– Traitement des réclamations
D’autres usages apparaissent : cybersécurité, marketing, communication, finance, relation client, … [1]
Au-delà de ces cas d’usage, la question reste celle du déploiement opérationnel en phase d’exploitation.
Comment faire ?
Comme tout projet d’envergure, un projet d’intégration opérationnelle de l’IA doit être envisagé comme tel, en commençant par identifier précisément le problème auquel l’IA devrait répondre.
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Et si vous faisiez appel à un manager Ingaged !
[1] Les Echos
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