J’ai travaillé sur l’intelligence artificielle (IA) pour de grandes entreprises au cours des 15 dernières années, depuis la création de l’équipe Vodafone AI, qui compte désormais 500 personnes, jusqu’aux trois dernières années où j’étais à la tête de la fondation AI pour le monde détaillant de mode H&M Group.
Durant mon passage chez H&M, j’étais en charge du déploiement de la stratégie IA. La technologie est désormais utilisée pour prévoir, acheter, repérer les tendances, améliorer l’expérience client et aider l’entreprise à mettre en place une chaîne de valeur positive pour le climat.
Bien que chaque entreprise soit différente et ait des raisons différentes d’utiliser l’IA, j’ai constaté que les recettes et les plans pour réussir une initiative d’IA peuvent être utilisés encore et encore. J’entends souvent des entreprises clientes dire qu’elles souhaitent déployer l’IA dans leurs opérations, mais qu’elles ne savent souvent pas par où commencer.
Ils ne savent pas ce dont ils ont besoin et quels sont les résultats qu’ils veulent atteindre, alors ils font appel à des consultants comme moi. Voici ce que j’ai appris au fil des ans et ce que les entreprises doivent faire lorsqu’elles déploient une initiative d’IA pour en faire un succès.
1. Arrêtez de vous focaliser sur les algorithmes
Il peut être facile de passer de zéro à 10 modèles d’IA en jetant de l’argent et des gens sur le problème. Mais d’abord, vous devez prendre du recul et examiner la stratégie. La plupart des entreprises n’y parviennent pas parce qu’elles ne comprennent pas le bon contexte.
Avant de faire tout cela, vous devez vous concentrer sur la bonne stratégie et la connecter à votre stratégie commerciale. Comment l’IA s’intègre-t-elle dans ce que vous souhaitez réaliser en tant qu’entreprise au cours des six prochains mois à deux ans ? Vous devez d’abord répondre à cette question en comprenant comment vous pouvez recruter les bonnes personnes et les bons talents, en vous concentrant sur les bonnes méthodes de travail ou votre modèle d’exploitation, la technologie et les données, puis sur toutes les autres choses qui y sont associées.
L’IA concerne autant la transformation de l’entreprise que les algorithmes, alors commencez par là.
2. Amener les parties prenantes à bord
Les entreprises ont de nombreux processus et points de données qui leur sont associés et qui peuvent être améliorés en utilisant l’IA. Mais pour améliorer chaque processus, vous devez avoir une voie à suivre et une feuille de route claires, qui commencent par parler à vos parties prenantes.
En les faisant se mettre d’accord sur les principaux processus qui peuvent utiliser l’IA dans le contexte actuel, en les valorisant et en les quantifiant, et en combinant cela avec une estimation de l’effort et du temps que cela prendra, vous pouvez décider quels sont les grands cas d’utilisation pour lesquelles utiliser votre équipe spécialisée, et les plus petites mais toujours importantes sur lesquelles vos autres équipes pourraient travailler à l’aide d’une plateforme.
Par exemple, il peut s’agir de déployer un modèle d’IA pour améliorer le service client ou d’étudier comment l’IA pourrait accélérer les résultats des produits. En réunissant le côté commercial et le côté développement, cela vous donnera une meilleure idée de l’endroit où la valeur peut être créée et affectera les équipes appropriées pour y parvenir.
3. Plus de personnes ne sont pas toujours la réponse
Ce que j’entends sans cesse, c’est que la pénurie mondiale de compétences nuit durement aux entreprises. Il devient de plus en plus difficile et coûteux d’embaucher des scientifiques des données, que vous soyez une entreprise technologique ou non. Mais le personnel spécialisé n’est pas nécessaire pour toutes les entreprises, en particulier lorsqu’il s’agit d’IA.
Il y a eu une augmentation ces dernières années des plates-formes d’IA en tant que service, telles que la plate-forme suédoise Peltarion, qui abaisse la barrière à l’entrée et permet aux employés sans formation en science des données de créer et de déployer plus facilement des modèles d’IA.
Si vous souhaitez donner au personnel actuel les moyens d’utiliser l’IA, il est avantageux de le doter des compétences dont il a besoin. Des entreprises comme la marque de jeans emblématique Levi Strauss lancent des programmes de perfectionnement internes grâce à des cours d’IA internes pour permettre aux employés de développer de nouvelles compétences.
Améliorer les compétences de votre personnel actuel pour utiliser ses connaissances du domaine et les appliquer à l’aide d’une IA peut apporter des perspectives précieuses à l’entreprise et donner à ceux qui savent ce qui doit être fait pour améliorer les processus les connaissances dont ils ont besoin pour les mettre en œuvre.
4. Testez, testez et testez encore
Les entreprises peuvent souvent être trop concentrées sur un certain cas d’utilisation, mais ce n’est pas toujours la bonne stratégie pour mettre en œuvre l’IA. Au lieu de cela, la bonne stratégie consiste à tester, tester et tester à nouveau. La seule chose que vous savez avec l’IA, c’est que vous ne savez pas, mais vous apprendrez en cours de route.
Le cas d’utilisation de l’IA peut ne pas être pertinent, mais ce qui est pertinent, c’est son succès, et pour y parvenir, vous devez constamment tester et vous adapter. Après tout, avec l’IA, expérimenter et faire quelque chose est toujours mieux que parfait.
Les tests peuvent également avoir un autre avantage – en aplanissant et en éliminant les préjugés. Un exemple célèbre a été lorsque le géant du commerce électronique Amazon a décidé de tenter d’automatiser son processus de recrutement en 2014. Après des tests rigoureux du projet d’IA, l’entreprise s’est rendu compte que le nouveau système de recrutement par IA n’évaluait pas les candidats de manière équitable et montrait un parti pris contre les femmes.
Amazon a été contraint d’abandonner l’algorithme à des fins de recrutement et de revenir à la planche à dessin. Essayer et échouer est un élément clé de l’entreprise et l’IA n’est pas différente – c’est pourquoi les tests sont si importants.
5. N’ayez pas peur
La plupart des gens dans les entreprises ont peur de l’IA – ils comprennent qu’ils devraient l’utiliser, mais cela peut sembler être une montagne qu’ils doivent d’abord gravir. Mais une fois qu’ils réalisent qu’ils peuvent combiner leurs propres compétences avec l’IA, ils deviennent plus confiants. Une fois qu’ils deviennent plus confiants, vous pouvez rendre l’analyse de rentabilisation plus réaliste. Cela devient plus qu’une simple technologie; au lieu de cela, il devient un atout clé pour votre entreprise.
Errol Koolmeister est l’ancien responsable de l’IA chez H&M et consultant en IA travaillant avec des entreprises telles que Peltarion sur la façon de rendre l’IA plus accessible aux entreprises
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