L'Intelligence Artificielle, comment l'aborder ?

L'Intelligence Artificielle, sous quel angle l'aborder ?

Via l'angle des technologies et outils ? Ou plutôt via l'angle des enjeux et besoins métier ?

Depuis toujours, 2 visions s'opposent dans les entreprises :

• La vision de l'Informatique* : "Le Métier ne sait pas ce qu'il veut, il ne parle qu'outils au lieu de nous parler besoins !"

• La vision des Métiers* : "L'Informatique ne sait pas nous aider, elle nous demande des détails sur nos besoins, au lieu de nous parler solutions".

Avec l'arrivée de l'Intelligence Artificielle, les mêmes difficultés de compréhension entre les différentes parties refont surface.

Sous quel angle doit-on aborder l'IA ? Est-ce l'Informatique, la DSI ou bien les Métiers qui ont raison ? Il se peut que la réponse soit plus nuancée que cela.

Dans un premier temps, nous allons voir, pourquoi il est essentiel de partir des enjeux Métier, voire des enjeux de l'Entreprise ; dans un second temps, nous verrons pourquoi il n'est pas souhaitable de s'affranchir de la compréhension des technologies IA.

En guise de conclusion, nous proposerons une démarche cadrée.

Partir des enjeux de l'entreprise

La recommandation est de prendre l'angle de vue des enjeux de l'entreprise, qui peuvent avoir été déclinés par entité métier si la taille de l'entreprise est importante.

En effet, si nous faisons l'analogie avec un appartement dont nous souhaitons changer l'aménagement, on ne va pas parcourir toutes les pièces avec un marteau et un tournevis à la main et se lancer tête perdue dans des transformations ad hoc. Au contraire, nous allons dans un premier temps nous interroger sur ce que nous souhaitons transformer dans l'appartement avant d'aller plus loin dans les détails. Par exemple, nous allons mettre en avant le besoin que l'appartement présente plus de rangements car nous avons des piles de livres par terre, et aussi que nous avons l'ambition économiser notre chauffage et pour cela placer des rideaux thermiques.

Il en est de même avec l'outil, ou plutôt avec les outils d'Intelligence artificielle. C'est peut-être moins romanesque, mais aussi moins anxiogène, de comprendre que l'IA c'est un ensemble d'outils logiciels basés sur différentes techniques : les mathématiques, les statistiques, la linguistique.

L'IA permet de :

• Diagnostiquer 🩺 des pannes, ... ;

• Classifier 📊 des clients, ... ;

• Optimiser 🚑 des tournées, ... ;

• Générer 📋 des textes médians, 🖼️des images , ...

• ...

Dans ce cas, ne devrions-nous pas partir des méthodes et outils IA avant d'étudier les enjeux et besoins ?

Partir des outils d'Intelligence artificielle

Si au contraire, la recommandation est de partir des technologies et outils d'Intelligence artificielle disponibles sur le marché, si nous prenons l'analogie de l'appartement, cela ne sert à rien d'imaginer un appartement de rêve sans savoir ce qui est faisable avec les technologies / outils disponibles.

Avec une vague idée des enjeux et besoins de l'entreprise, nous pouvons partir bille en tête sur la compréhension des technologies d'Intelligence artificielle, voire des outils.

Les algorithmes (~méthodes) IA implémentés dans des bibliothèques open source ou dans des logiciels répondant à différents business models sont de différentes natures :

• les algorithmes d'apprentissage ;

• les LLMs de l'IA générative ;

• les Systèmes à Base de connaissances ;

• ...

Les outils et bibliothèques IA sont aujourd'hui pléthoriques, sans parler des plateformes des GAFAM et autres licornes. Ne risquons-nous pas de nous noyer dans cet océan de méthodes et outils sans savoir exactement où nous souhaitons aller ? Ne risquons-nous pas de perdre un temps fou (et l'argent correspondant) à comprendre l'intérêt et le mode d'utilisation de chaque outil sans savoir ce dont nous aurons vraiment besoin ?

Une telle approche n'est pas viable, pourtant, c'est celle proposée par de nombreuses société de conseil et services. Prendre la caisse à outils et voir en route où cela mène ...

Proposition de démarche structurée 🎯

Les deux approches développées ci-dessus sont quelque peu extrêmes.

En effet partir des outils IA sans savoir quels sont les enjeux ou besoins de l'entreprise, ou bien partir de ces derniers sans connaître les possibilités et limites des technologies IA disponibles, cela n'a pas vraiment de sens.

📌Voici une proposition de démarche structurée :

1. Comprendre les grands enjeux de l'entreprise sur 3 à 5 ans ;
   Acculturer les Dirigeant(e)s, la DSI, le CoDir, ... au potentiel de l'Intelligence artificielle; Présenter des cas d'usage adaptés ;

2. Détailler les objectifs de l'entreprise, les besoins métiers sur 1 à 2 ans ;
   Etudier les possibilités offertes par l'IA en termes d'algorithmes, technologies, outils ;

3. Détailler les cas d'usage, estimer leur valeur.
   Estimer les outils à acheter, besoins en plateformes. Estimer les coûts.
   Positionner les cas d'usage dans une roadmap temporelle ;

4. LANCER LE PROJET ! 🚀

L'auteure : Sophie Stern

CEO du cabinet DATAI consulting et Coach/Expert Conseil en Stratégie et Transformation par l'Intelligence Artificielle, les Data, le Digital,
je mets au service de votre organisation, mon savoir-faire issu d'une expérience de 20 ans acquise auprès de PME/ETI et Grands Comptes afin de structurer votre stratégie et accroître votre performance.

✉️ sophie@dataiconsulting.com