Toute bonne stratégie commence par une compréhension claire de ce que vous souhaitez accomplir, comme ajouter un nouvel outil pour améliorer la productivité ou réduire le délai moyen de résolution. Lorsque vous intégrez et implémentez l’IA et l’automatisation dans votre organisation informatique, la première étape consiste à penser de façon stratégique, à petite échelle.

« Vous devez être certain de la stratégie que vous souhaitez employer. Lorsque vous ajoutez une solution d’automatisation informatique, ayez conscience qu’il s’agit d’un effort collaboratif entre les équipes. Un nouvel élément logiciel qui rationalise les processus aura un impact non seulement sur l’équipe qui l’utilise directement, mais aussi sur les équipes transverses et au-delà. Utilisez cette nouvelle implémentation pour favoriser une culture d’adoption de l’automatisation et montrez aux gens qu’il s’agit d’un moyen de les renforcer, non de les remplacer, et d’améliorer ses capacités en tant que travailleur. » —Tim Cronin, responsable du marketing produit, IBM Automation

Commencez par un ensemble documenté de processus ou de fonctions que l’organisation exécute régulièrement. Ensuite, choisissez-en un qui concerne une grande partie de l’entreprise ; en général, il implique beaucoup de travail manuel, ce qui en fait un candidat idéal pour l’automatisation. Par exemple, le processus d’intégration d’un nouveau client peut nécessiter des interactions avec 10 personnes ou services différents. Analysez l’effort requis à chaque étape et déterminez laquelle de ces 10 interactions représentera l’opportunité la plus rentable pour votre organisation, en termes de ressources ou de temps, si vous décidez de l’accélérer.

« Avancez pas à pas. Quand on veut aller trop vite, on échoue par manque de rigueur. Choisissez plutôt un aspect gérable, raisonnable, et qui nécessite beaucoup d’efforts manuels, et partez de là. Parce que c’est en enchaînant les petits succès que l’on décroche de grandes victoires. » —Melissa Long Dolson

Une fois le point de départ identifié, vous devez définir comment mesurer la réussite. En matière d’automatisation, il existe des indicateurs de performance clés (KPI) standard à prendre en compte. Le délai moyen de réparation et le délai moyen de réponse (MTTR) ainsi que le temps de fonctionnement des applications sont des mesures courantes. Reprenons l’exemple de l’intégration : vous pouvez définir un objectif de disponibilité de 99,99 % pour un formulaire de demande client en ligne.

Au-delà de ces indicateurs standard, d’autres métriques sont importantes, mais souvent plus difficiles à calculer. Par exemple, dans quelle mesure les clients sont-ils satisfaits du nouveau formulaire en ligne ? À mesure que vous intégrez l’IA et l’automatisation, vous pouvez également envisager d’intégrer des indicateurs tels que les Net Promoter Scores (NPS) ou les avis en ligne. Si vous essayez de mesurer la productivité ou le moral des employés, vous devriez envisager d’utiliser les informations tirées de sondages sur l’implication des employés.

La gestion des changements est également un aspect crucial, mais qui peut être difficile à mesurer. Par exemple, combien avez-vous économisé en sortant une nouvelle fonctionnalité plus tôt que prévu ? Combien de nouveaux clients avez-vous attirés grâce à ces commercialisations ? Là encore, des sources de données telles que la santé de la marque ou les NPS vous aideront à obtenir une vision plus précise du résultat de vos investissements en matière d’automatisation informatique.

« Je discute avec beaucoup de clients du coût lié à la gestion du changement. Lorsque vous commettez une erreur et que vous devez revenir sur un code, ou lorsque l’entreprise vient vous voir et vous dit : "J’ai besoin que vous ajustiez cet ensemble de fonctions, car il n’apporte pas à mon entreprise le soutien dont elle a besoin", le coût inhérent à la gestion des changements est élevé. Les éléments réellement mesurés sont la capacité à réduire ce coût ou à éviter complètement la gestion du changement parce que vous êtes mieux en phase avec l’entreprise. » —Melissa Long Dolson

Dire que les données sont au centre de tout effort d’automatisation n’a rien d’une exagération. L’essor de l’IA générative a mis en lumière l’importance de la qualité de ces données.¹

Lorsque vous implémentez l’IA dans vos opérations informatiques, gardez à l’esprit les questions organisationnelles suivantes :


• Quelles sont les données que nous définissons comme stratégiques ?
• Quelle gouvernance et quels garde-fous avons-nous mis en place pour utiliser les données ?
• À quel point nos données sont-elles fiables ?
• Comment mesurer la santé de nos données ?
• Comment gérer les inquiétudes liées à la propriété intellectuelle ?
• De quelle façon répondons-nous aux directives de conformité, en particulier dans les secteurs hautement réglementés ?
• Quelles formations avons-nous mises en place pour guider les employés sur l’utilisation appropriée des données ?

Comme pour la plupart des choses liées à l’informatique, en particulier lorsque vous envisagez d’ajouter l’IA au reste, le coût est toujours un facteur à prendre en compte. Selon un rapport publié en 2023, parmi les personnes interrogées, les responsables informatiques s’attendent à ce que leurs budgets consacrés à l’IA générative soient 3,4 fois plus importants que ce qu’ils prévoyaient il y a encore quatre mois. Mais ces mêmes responsables pensent que l’investissement portera ses fruits. Près des trois quarts (74 %) des investissements d’IA générative iront aux RH, à la finance, au service client, aux ventes et au marketing, ainsi qu’à l’informatique, avec un objectif de réduction des coûts.²

« Les organisations cherchent toujours comment réduire leurs coûts. Pour démarrer un projet d’automatisation informatique, il vous faut adopter de nouveaux outils et acquérir de nouvelles licences ou de nouveaux services SaaS, ce qui entraîne des coûts. Mais la possibilité de faire de futures économies en utilisant l’automatisation informatique est réelle, avec de véritables retours sur investissement. » —Keri Olson

Mais surtout, en tant que leader, vous devez réfléchir davantage à l’impact de la technologie sur votre façon de travailler et sur celle de vos employés, ainsi que sur la manière dont votre organisation interagit avec ses clients. L’implémentation de l’automatisation informatique consiste vraiment à comprendre les objectifs de l’entreprise, puis à créer une stratégie pour les atteindre au mieux. Il s’agit également de choisir les bonnes technologies et solutions et de développer un plan de mise en œuvre. Ce déploiement nécessitera également davantage de compétences différentes au sein de vos équipes informatiques, telles que des spécialistes en prompt engineering d’IA, des ingénieurs ML, des data scientists en IA, des formateurs en IA et des éthiciens en IA.

« Cherchez des outils d’automatisation informatique faciles à implémenter, comme les logiciels SaaS. Dans ce domaine, il faut privilégier les solutions les plus faciles à implémenter et à rendre opérationnelles. Trouvez un outil capable de vous accompagner, quelle que soit l’étape où vous en êtes, et d’évoluer au même rythme que votre entreprise. » —Keri Olson