Les champs d’action de l’IA d’entreprise sont vastes : gestion de la chaîne d’approvisionnement, finance, marketing, service client, ressources humaines, cybersécurité, et la liste pourrait continuer. Dans chaque domaine, l’IA d’entreprise favorise une prise de décision éclairée, axée sur les données, augmente l’efficacité opérationnelle, optimise les workflows et peaufine l’expérience client. En plus de voir leurs processus métier s’améliorer, les entreprises renforcent leur résilience et leur rentabilité.

L’un des grands avantages de l’IA d’entreprise réside dans sa capacité à accomplir des tâches complexes, à forte valeur ajoutée et à grande échelle, telles que l’automatisation des workloads simples, l’amélioration des offres de produits, l’accompagnement des clients dans leur prise de décision, la personnalisation de l’expérience utilisateur, ou encore la résolution de défis commerciaux complexes. Le choix d’intégrer l’IA dans leurs opérations a définitivement transformé la façon dont les entreprises gèrent leurs processus internes et interagissent avec leurs clients.

Véritable force motrice de l’innovation, l’IA d’entreprise a permis de développer une multitude de produits et de services dont le monde profite aujourd’hui et promet d’améliorer la productivité des entreprises, des start-ups aux multinationales.

Cas d’utilisation de l’IA d’entreprise :

• Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : les outils d’IA permettent de prévoir la demande de produits, d’optimiser les niveaux de stock et d’identifier toute perturbation susceptible d’intervenir dans l’écosystème logistique. Cette application garantit la fluidité des opérations, favorise une réduction des coûts et améliore la réactivité face à l’évolution du marché.
• Détection des fraudes : dans le domaine de la finance, les algorithmes d’IA permettent de détecter les activités frauduleuses. Conçus pour analyser les modèles de transaction et signaler les activités inhabituelles, ces systèmes permettent de réduire considérablement le risque de fraude. Cette fonctionnalité s’avère particulièrement efficace dans le cas des transactions bancaires et en ligne, où la sécurité et la confiance sont primordiales.
• Marketing personnalisé: les outils d’IA permettent d’analyser les données clients pour créer des campagnes marketing personnalisées. Les entreprises sont en mesure de mieux comprendre les préférences et les comportements des consommateurs pour adapter leurs publicités et leurs recommandations de produits, stimuler l’engagement et augmenter leurs ventes.
• Amélioration du service client : conçus pour assurer un service client disponible 24 heures sur 24, les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA traitent les demandes et résolvent les problèmes avec efficacité. Ces systèmes d’IA apprennent de leurs interactions afin d’améliorer au fil du temps leur capacité à assister le client.
• Gestion des ressources humaines : dans le domaine des RH, les plateformes pilotées par l’IA facilitent l’analyse des CV et la pré-sélection des candidats afin de trouver le meilleur talent pour chaque poste. Ces plateformes sont également capables d’analyser les données des salariés pour informer les décisions en matière de formation, de développement et de rétention.
• Détection des cybermenaces : l’IA s’avère essentielle pour identifier les menaces et en limiter l’impact. Les systèmes d’IA analysent le trafic réseau et repèrent les modèles inhabituels afin de prévenir les violations de données et leurs conséquences désastreuses.
• Recherche et diagnostics médicaux : les technologies de santé facilitent le diagnostic médical, l’analyse des images médicales et la prédiction de l’évolution des maladies. En plus d’accélérer le diagnostic, cette application permet d’améliorer la précision des conclusions.

Plateformes et outils d’IA d’entreprise

IBM Watson est connu pour la performance de ses fonctionnalités d’IA et de machine learning. La solution associe traitement automatique du langage naturel et outils d’analyse des données et d’automatisation optimisés par l’IA. Sa capacité à traiter et à analyser de grands volumes de données fait de Watson une solution de premier choix pour les domaines tels que la santé, la finance et le service client.

Microsoft Azure AI intègre la plateforme cloud de Microsoft pour offrir une gamme complète de services d’IA tels que le machine learning, les bots, les services cognitifs et l’exploration de connaissances.

Amazon Web Services (AWS) propose un large éventail de services et d’outils d’IA tels que Lex pour la création et l’optimisation des chatbots, Rekognition pour l’analyse d’images et de vidéos, et SageMaker pour la création, l’entraînement et le déploiement des modèles de machine learning.

Tous les fournisseurs d’IA ne sont pas des géants de la technologie. Par exemple, DataRobot est une entreprise de taille intermédiaire qui propose une large gamme de fonctionnalités conçues pour la création, le déploiement et la gestion des modèles d’IA, ainsi qu’une vaste bibliothèque de modèles prédéfinis.

Plusieurs aspects sont à prendre en compte pour bien choisir sa plateforme d’IA : les fonctionnalités d’IA souhaitées, le degré de complexité de l’intégration aux systèmes existants, l’évolutivité de la plateforme et le support fourni par cette dernière. Le choix dépendra de l’activité de l’entreprise. En effet, certaines plateformes proposent des services spécialisés, adaptés aux besoins spécifiques de tel ou tel secteur.

Dans le contexte de l’IA d’entreprise, le terme « à l’échelle de l’entreprise » désigne la capacité des systèmes et des technologies d’IA à fonctionner efficacement dans l’environnement complexe d’une grande entreprise. Ces systèmes doivent répondre à plusieurs critères à cet effet :

1. Évolutivité : les systèmes d’IA doivent être capables de gérer des volumes croissants de travaux ou de s’adapter aux besoins croissants de l’entreprise. Les systèmes d’IA doivent pouvoir traiter efficacement différents volumes de données et s’adapter à l’évolution du nombre d’utilisateurs, de la quantité de données ou du degré de complexité, le tout sans une refonte importante.

2. Fiabilité : une IA d’entreprise fiable rime avec performance constante et temps d’arrêt minimal. Ces systèmes doivent pouvoir fonctionner correctement malgré les variations de conditions et se montrer résilients face aux défaillances et aux erreurs pour garantir une disponibilité et une précision constantes.

3. Sécurisé: étant donné le caractère sensible du patrimoine informationnel, les systèmes d’IA d’entreprise doivent intégrer des mesures de sécurité efficaces. Il s’agit notamment de protéger l’intégrité et la confidentialité des données, de sécuriser l’accès utilisateur et de se prémunir contre les cybermenaces.

4. Intégration: les systèmes d’IA doivent pouvoir se connecter sans heurts aux autres systèmes et technologies de l’entreprise. Cela permet d’optimiser le flux de données et d’assurer l’interopérabilité de l’infrastructure informatique afin d’améliorer efficacité et efficience.

5. Gouvernance : la gouvernance de l’IA d’entreprise consiste à mettre en place des politiques et des pratiques pour la gestion des systèmes d’IA. Il s’agit notamment de répondre aux exigences d’ordre juridique et éthique, d’établir une bonne gouvernance des données, d’assurer une bonne gestion des modèles et de responsabiliser la prise de décision appuyée par l’IA.

6. Création de valeur : l’IA d’entreprise doit pouvoir contribuer positivement à atteindre les objectifs de l’entreprise. Il s’agit de fournir des avantages concrets, à savoir augmenter l’efficacité, réduire les coûts, améliorer l’expérience client ou apporter de nouvelles sources de revenus.

7. Facilité d’utilisation : la convivialité est un critère essentiel. Les outils et les interfaces d’IA doivent être accessibles et faciles à comprendre pour le plus grand nombre, et non réservés aux seuls data scientists et professionnels de l’informatique. Cela favorise l’adoption et renforce le caractère fonctionnel des solutions d’IA.

8. Flexibilité : un système d’IA flexible saura évoluer en même temps que les besoins ou les objectifs de l’entreprise. Il peut s’agir de prendre en charge les différentes fonctions de cette dernière ou de s’adapter aux nouvelles tendances du marché, ainsi qu’aux changements organisationnels.

9. Durabilité : dans le domaine de l’IA d’entreprise, la durabilité consiste à créer des systèmes maintenables et efficaces à long terme. Il s’agit notamment de prendre en compte l’impact des opérations d’IA sur l’environnement, ainsi que la capacité du système à s’adapter aux avancées technologiques et à l’évolution des stratégies d’entreprise.

Outre la taille et la complexité des systèmes, l’IA à l’échelle de l’entreprise implique que ces derniers s’alignent d’une manière générale sur les objectifs et les opérations de l’entreprise et qu’ils permettent de les poursuivre.

Pour réussir la mise en œuvre de l’IA d’entreprise, il est indispensable de s’équiper d’une pile technologique capable de traiter instantanément, ou presque, d’immenses quantités de données dans un environnement sécurisé et résilient. Une puissance de traitement à grande échelle s’avère donc nécessaire, c’est pourquoi bon nombre d’entreprises se tournent vers les offres technologiques qui associent environnements cloud modernes et plateformes de calcul intensif pour rendre l’IA d’entreprise viable.

Définir les buts et les objectifs de l’entreprise : la première étape consiste à définir ce que l’entreprise vise à accomplir grâce à l’IA. S’agit-il d’augmenter son efficacité opérationnelle, d’améliorer l’expérience client, de stimuler l’innovation ou d’optimiser ses revenus ? Comprendre ces objectifs permet d’orienter sa stratégie d’IA et de garantir une mise en œuvre qui s’aligne sur les objectifs globaux de l’entreprise.

Évaluer l’état de préparation des données et élaborer une stratégie autour de ces dernières : évaluer l’état actuel des données de l’entreprise, à savoir leur disponibilité, leur qualité et leur accessibilité. Cette étape consiste à identifier les sources de données, à garantir la qualité de ces dernières et à mettre en place des processus de gouvernance et de conformité. Élaborer une stratégie efficace s’avère essentiel, car les systèmes d’IA s’appuient fortement sur les données pour informer l’entraînement, mais aussi les opérations.

Constituer une équipe interfonctionnelle : mettre en œuvre l’IA nécessite un large panel de compétences allant des data scientists aux professionnels de l’informatique en passant par les experts en IA et les spécialistes du secteur concerné. S’appuyer sur une équipe interfonctionnelle permet une approche holistique de la mise en œuvre, qui consiste à associer divers points de vue et savoir-faire pour aborder les différents aspects du projet d’IA.

Élaborer un plan de développement : il s’agit de détailler les aspects techniques et commerciaux de la mise en œuvre de l’IA, à savoir sélectionner les technologies et les outils d'IA les plus adaptés, définir la portée et les délais des projets d'IA, et allouer les ressources. Le plan doit être flexible, afin de s’adapter aux changements, et évolutif pour continuer à répondre aux besoins de l’entreprise au fur et à mesure de sa croissance.

Créer et lancer un programme pilote : avant de procéder à une mise en œuvre à grande échelle, il est préférable de commencer par un programme pilote. Ce projet à plus petite échelle permettra à l’entreprise de tester ses solutions d’IA dans un environnement contrôlé, d’identifier les éventuels problèmes et de recueillir des informations pour la mise à l’échelle. Il s’agit d’une étape essentielle pour valider la faisabilité et l’efficacité des stratégies d’IA.

Intégrer la technologie : après avoir mené à bien le projet pilote, il convient d’intégrer les technologies d’IA dans les systèmes et les workflows déjà existants de l’entreprise. Une planification minutieuse permettra de garantir leur compatibilité, d’éviter au maximum de perturber les opérations en cours et de faciliter l’adoption chez les utilisateurs.

Veiller à la bonne santé des technologies : la mise en œuvre doit impérativement être suivie par une maintenance régulière. Il s’agit notamment de procéder à des mises à jour régulières, de suivre la performance de l’IA et d’effectuer les réglages nécessaires. Une évaluation continue permet de garantir en permanence l’efficacité, la sécurité et l’alignement des systèmes d’IA sur les besoins de l’entreprise.

La mise en œuvre de l’IA d’entreprise est un processus complexe qui demande une approche stratégique, de la définition d’objectifs clairs à la maintenance des solutions technologiques en passant par le déploiement. Chaque étape est indispensable pour garantir une IA efficace, durable et capable d’apporter une réelle valeur ajoutée à l’entreprise.

Pensés pour automatiser les tâches courantes et optimiser les processus métier, les projets d’IA d’entreprise transforment profondément les opérations. La rationalisation de ces dernières permet d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts d’exploitation. Conçus pour détecter les menaces et y répondre promptement, les algorithmes d’IA s’avèrent plus efficaces que les approches traditionnelles de la cybersécurité. En ce qui concerne la gestion des données, l’IA démontre une capacité inégalée à analyser de grands volumes de données et permet ainsi d’optimiser le tri des données, d’approfondir l’analyse et d’éclairer davantage la prise de décision. Qui plus est, l’IA vient révolutionner le support client. Conçus pour assurer une assistance 24 heures sur 24, les chatbots et les assistants virtuels améliorent l’expérience client et favorisent une interaction génératrice de revenus. L’IA profite à la fois aux collaborateurs et aux clients : en libérant les équipes des tâches courantes, elle leur permet de se consacrer aux missions stratégiques, tout en offrant aux clients une expérience personnalisée.

Adapter les services et les interactions à ses besoins et à ses préférences s’accompagne toutefois de risques et de défis. Adopter l’IA d’entreprise requiert une réelle réflexion, ainsi qu’une gestion minutieuse. L’utilisation de l’IA est une question majeure d'un point de vue éthique et responsable. En effet, s’ils ne sont pas correctement conçus et surveillés, les systèmes d’IA risquent d’être biaisés ou contraires aux valeurs éthiques. 

Une autre question majeure concerne la confidentialité et la sécurité des données. Sachant que les systèmes d’IA traitent souvent d’immenses quantités de données sensibles, protéger ces données contre tout risque de violation est essentiel pour gagner la confiance et garantir la conformité.

De plus, l’impact de l’IA sur l’emploi et les travailleurs fait l’objet de nombreux débats. Si l’IA a la capacité d’améliorer l’efficacité et la productivité, elle suscite des inquiétudes quant à l’avenir du travail. Les entreprises qui adoptent l’IA doivent prendre en considération les enjeux emplois, et accompagner notamment la reconversion et la requalification pour continuer à intégrer l’humain dans leur environnement de travail en constante évolution.

L’IA d’entreprise se distingue par sa capacité à aborder des problèmes complexes jusque-là impossibles à résoudre. Alors que les méthodes traditionnelles s’avèrent souvent insuffisantes pour prévoir et gérer la complexité des chaînes de valeur mondiales, l’IA d’entreprise permet d’anticiper les perturbations, d’optimiser les routes et les niveaux de stock, et même de prédire la demande avec une grande précision. Il en va de même pour les avancées technologiques au service de la santé, l’optimisation énergétique, la lutte contre les tentatives d’escroquerie et bien d’autres domaines et secteurs qui ne cessent d’évoluer.

Sur le plan commercial, l’IA favorise la personnalisation pour améliorer l’expérience client et optimise la gestion des stocks. L’IA s’avère essentielle pour prédire le risque de défaillance des équipements et optimiser la planification de la production manufacturière. Dans le domaine de la finance, outre la détection des fraudes, l’IA améliore la gestion des risques et fournit un conseil financier personnalisé. Dans le secteur de la santé, l’IA joue un rôle important dans l’élaboration des protocoles de soins et la conception de médicaments innovants.

Véritable outil de pérennisation, l’IA associe apprentissage et amélioration continus afin d’apporter aux entreprises l’agilité et l’information nécessaires pour s’adapter à l’évolution des marchés et des technologies.

Le développement de l’IA générative a permis d’élaborer des fonctionnalités avancées essentielles à l’IA d’entreprise. L’IA générative est en train de changer profondément l’application de l’IA d’entreprise dans chaque domaine d’activité. S’appuyant sur les grands modèles de langage (LLM) pour créer des contenus et des solutions, l’IA générative surpasse les modèles prédictifs traditionnels. En effet, cette technologie est capable de fournir des recommandations de contenu hautement personnalisées, de rédiger des textes marketing, de créer des graphiques visuellement attractifs, de générer du code et même de proposer des solutions créatives aux problèmes les plus complexes. Au-delà de la gestion des données, cette avancée permet de comprendre et de reproduire les motifs de données afin de créer des solutions innovantes.

Au fur et à mesure que l’IA générative et autres applications innovantes de l’IA seront intégrées à l’IA d’entreprise, d’importantes avancées seront réalisées :

Automatisation accrue

• Les futurs systèmes d’IA d’entreprise sont susceptibles de repousser les limites de l’automatisation, en gérant des tâches extrêmement complexes avec une intervention humaine minimale. Cette avancée permettra de rationaliser les processus administratifs, ainsi que les workflows de prise de décision.

Capacité prédictive améliorée

• Les algorithmes d’IA pourront prédire plus efficacement les tendances du marché, le comportement des clients et les risques liés à l’activité de l’entreprise. Grâce aux prédictions fiables de l’IA, les entreprises pourront informer et dynamiser leur prise de décision.

Reconnaissance vocale et reconnaissance d’images avancées

• La précision et l’efficacité des technologies de reconnaissance vocale et de reconnaissance d’images profiteront à des domaines tels que la santé, la sécurité et le service client, où l’exactitude revêt une importance cruciale.

Personnalisation à grande échelle

• Les avancées en matière d’IA pourront nuancer et personnaliser l’expérience client, du marketing à la prestation de services. La capacité de l’IA à comprendre le langage naturel et à répondre aux préférences des clients ne cessera d’évoluer.

Solutions d’IA spécialisées :

• On peut s’attendre à l’émergence de solutions d’IA hyperspécialisées, conçues pour répondre aux défis et offrir de meilleures opportunités de croissance dans des secteurs tels que l’agriculture, l’enseignement et l’industrie manufacturière.

Intégration complète

• L’IA d’entreprise pourra parfaitement s’intégrer aux nouvelles technologies afin d’améliorer leurs fonctionnalités et leur application. En voici quelques exemples :

  • Les objets connectés (IdO) fourniront des données en temps réel pour l’analyse optimisée par l’IA, afin d’optimiser la maintenance prédictive et le service client.

  • Pour ce qui est du big data, l’IA permettra d’extraire des informations importantes à partir d’immenses jeux de données afin d’optimiser le traitement et l’analyse.

  • La technologie blockchain renforcera la sécurité et la transparence de l’IA, notamment dans des domaines tels que la finance et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

  • L’edge computing permettra d’accélérer et de localiser le traitement de l’IA, un atout majeur pour les applications sensibles au facteur temps.

S’il est possible d’adopter l’IA d’entreprise de façon autonome, en alliant talents internes et applications open source, le parcours reste complexe et parsemé de difficultés. Disposer des bons outils ne suffit pas pour mettre en œuvre l’IA d’entreprise. En effet, sa réussite est conditionnée par une bonne compréhension des méthodologies de l’IA, de l’apprentissage profond, de la science des données, des cadres du cloud computing et des nuances spécifiques au domaine d’activité de l’entreprise. Il est indispensable de pouvoir s’appuyer sur des experts, des programmeurs qualifiés, des développeurs et des data scientists pour développer, entretenir et faire évoluer ces systèmes.

L’IA d’entreprise est par nature complexe et fragile. Son efficacité et son efficience dépendent tant de sa mise en œuvre que de la régularité du suivi et des mesures d’adaptation. Les modèles d’IA se dégradent et perdent leur efficacité au fil du temps. Sans une surveillance vigilante et une mise à jour régulière, les systèmes d’IA d’entreprise risquent de devenir obsolètes ou incompatibles avec les objectifs de l’entreprise. Choisir un partenaire de confiance spécialisé dans l’intégration de l’IA, c’est garantir un fonctionnement harmonieux de tous vos systèmes, nouveaux et anciens, et rentabiliser votre investissement dans l’IA.