Automatisation et Intelligence Artificielle : comment éviter les pièges ?

Le mouvement est néanmoins en marche et s’il fallait placer l’IA sur la fameuse courbe en S d’adoption des innovations, c’est bien à droite du graphique qu’il faut désormais regarder. Selon une étude menée par IBM, environ 1/4 des grandes entreprises françaises déclarent avoir activement déployé l'IA dans leurs activités. En effet, les pressions économiques actuelles, axées sur la réduction des coûts et l’amélioration de la productivité ont poussé les entreprises de toutes tailles dans cette direction. Il devient donc crucial de comprendre non seulement les opportunités d’automatisation que l’IA peut offrir, mais comme toujours dans le monde du digital, quels sont les bons usages et modes d’application de ces nouvelles technologies, pour pouvoir en tirer parti.

Maximiser l'impact de l'automatisation sur des cas d'usage existants

Dans le contexte actuel, la recherche de productivité et de gains à court-terme sur le travail domine dans la majorité des discussions que nous avons avec nos clients : fabricants, marques et distributeurs. Nous observons la même tendance dans d’autres industries : comment mieux faire ce que nous savons déjà faire aujourd’hui ?

En se concentrant sur des exemples spécifiques et bien définis, comme l'automatisation des tâches répétitives et chronophages, les entreprises peuvent libérer leurs ressources humaines pour se concentrer sur des initiatives à plus forte valeur ajoutée, en pleine continuité de la Seconde Révolution Industrielle. Dans notre domaine, reviennent fréquemment sur la table les questions liées au traitement des commandes ou l’enrichissement des informations produits diffusées en ligne, historiquement des tâches déléguées, procrastinées ou traitées dans la douleur par des équipes surchargées. Dans d’autres secteurs comme la banque ou l’assurance par exemple, l’analyse documentaire ou la complétion de documents administratifs sont les principaux enjeux détectés. En somme, la première utilisation évidente de l’IA est d’améliorer la productivité sur des tâches pour lesquelles les machines performent mieux que les humains, tout en réduisant les erreurs, les coûts opérationnels et l’usure mentale de collaborateurs en quête de sens, leur permettant de se consacrer à des activités stratégiques et créatives. .

Planifier pour maximiser l'efficacité et les résultats

Une fois le cas d’usage identifié, les gains se matérialiseront suite à la mise en place d’une stratégie complète mêlant choix technologique, transformation de l’organisation et formation. Loin d’être une solution magique omnipotente, l’IA vient souvent en augmentation d’usages existants. Répétition d’une tâche, connexion d’outils, correction de contenu, ... L’usager devient vérificateur et non plus producteur. Pour digitaliser un processus, il faut alors se rapprocher des opérationnels et segmenter les processus en une multitude de tâches qui s’enchaînent que la machine effectuera. L’usager vérifiera alors uniquement l’entrée et la sortie. En déployant de l’automatisation processus après processus, les gains sur le temps se composent, et font boule de neige jusqu’à un palier. Cependant, il est primordial de ne pas se lancer dans l'automatisation de manière précipitée. Chaque étape d'automatisation doit être minutieusement planifiée et alignée sur des objectifs clairs. Automatiser sans une vision stratégique peut entraîner des inefficacités opérationnelles et des résultats en deçà des attentes, compromettant ainsi les bénéfices potentiels de cette transformation numérique.

Investir dans la qualité des données, mais ne pas chercher la perfection

En outre, la réussite d’un projet d’intégration de l’intelligence artificielle repose en grande partie sur la structuration de l’information, sur la disponibilité et la qualité des données. Les solutions d'IA fonctionnent en traitant de vastes quantités de données pour détecter des schémas de fonctionnement et fournir des prédictions précises. Sans données fiables et bien organisées, ces systèmes ne peuvent pas modéliser des résultats pertinents ou prendre les bonnes décisions. Ainsi, il est impératif pour les entreprises de consacrer des ressources à la collecte, au nettoyage et à l'analyse approfondie des données. Cela permet non seulement de garantir la fiabilité des informations utilisées par l'IA, mais aussi d'améliorer la précision et l'efficacité globale des processus automatisés. En investissant dans la qualité des données, les entreprises peuvent s'assurer que leurs solutions d'IA contribuent de manière significative à la prise de décision stratégique et à l'optimisation opérationnelle.

Toutefois, chercher à avoir des données parfaites sur l’ensemble du portfolio d’activité avant de s’engager dans une stratégie d’IA serait également une erreur. Il est ainsi tout à fait envisageable de passer à l’action en segmentant les processus à améliorer, et ce afin de ne pas reculer l’implémentation d’une approche d’automatisation liée à l’IA et de rafler les fruits de l’automatisation dès que possible.

Intégrer l'IA avec précision : évaluation, validation humaine et fiabilité

Enfin, il est crucial de reconnaître que l'IA n'est pas une solution universelle. Chaque cas d'usage nécessite une évaluation minutieuse pour déterminer sa faisabilité et son potentiel de retour sur investissement. Cela implique de comprendre clairement les étapes spécifiques du processus à automatiser et de s'assurer que l'IA est bien adaptée pour résoudre le problème. De plus, intégrer des mécanismes de validation humaine est essentiel pour surveiller et ajuster les résultats produits par les systèmes d'IA. Cela garantit leur fiabilité et leur conformité aux normes éthiques et réglementaires, tout en permettant d'apporter des corrections lorsque nécessaire, pour maintenir la qualité et la précision des résultats obtenus ou décisions prises.

Finalement, en adoptant une approche stratégique basée sur des cas d'usage spécifiques et en investissant dans la qualité des données d'entraînement de ces solutions, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l'automatisation par l'IA. Ce faisant, elles peuvent non seulement améliorer leur compétitivité, améliorer les conditions de travail de leurs salariés mais aussi répondre avec agilité aux évolutions du marché.