De la puissance de l’intelligence artificielle, intelligemment utilisée. Au cours de ces derniers mois, toutes les entreprises ont été exposées à des changements radicaux de la demande, des modes de consommation, des comportements, des chaînes d’approvisionnement… Celles qui ont su positionner l’intelligence artificielle et la data au coeur de leurs opérations ont été capables d’en tirer parti pour s’adapter rapidement, notamment au moment de la mise en place du travail à distance pour tous.
Ces deux éléments fondamentaux de la transformation digitale permettent d’adopter un modèle agile capable de s’adapter rapidement à des changements inattendus de son environnement, en conservant une continuité stratégique, opérationnelle et humaine. La notion de continuité est essentielle en cela qu’elle permet d’être agile… plus que réactif. Les grandes entreprises qui bénéficiaient déjà d’une culture du travail à distance ont pu continuer à faire tourner leurs modèles sans accroc quand les entreprises non équipées ont perdu en progression et agilité en l’absence d’une infrastructure centralisée.
En effet, si nous sommes encore loin des robots fantasmés des blockbusters hollywoodien, l’IA dite « faible », entraînée sur des données passées pour prévoir des comportements futurs s’est fortement améliorée ces dernières années. Elle est notamment capable d’anticiper les pannes de matériel sur la base de mesures d’instruments, l'assortiment optimal à stocker dans un entrepôt à partir des demandes précédentes, ou encore d’identifier des pathologies sur des images médicales. Rien de sensationnel, mais une capacité à avoir un impact concret et immédiat sur la façon dont les personnes et organisations opèrent.
La période a accentué les modalités d’usage de ces technologies par les entreprises. Même dans les industries fortement impactées, dans un sens ou dans l’autre, les organisations qui ont su adopter l’IA en ont fortement accéléré leur usage. Par exemple, dans l’aéronautique et l’énergie où elle a permis de comprendre les évolutions quotidiennes du monde et ainsi déterminer les meilleures voies d’adaptation de leur activité à ce contexte. Ou bien encore dans les hôpitaux qui ont pu mieux prévoir les occupations de leurs lits, ou les entreprises pharmaceutiques qui ont mieux organisé leur logistique.
La crise, révélatrice d’une fracture entre les entreprises
Finalement, cette crise a mis en exergue une grande fracture de l’utilisation de l’IA, plus liée à la maturité des entreprises dans leur usage de la donnée qu’à leur secteur d’activité. La quasi-totalité des entreprises utilisent aujourd’hui la donnée d’une manière ou d’une autre, mais encore trop peu d’entre elles l’ont intégrée au coeur de leurs opérations, de leur stratégie. Un gouffre s’est créé entre les structures voyant la donnée comme un outil à développer à la marge au travers de “Preuves de Concept” par des équipes déconnectées de la réalité du terrain, et celles qui ont fait le choix de se l’approprier à tous les niveaux de leur activité. Il s’agit pour les entreprises de s’autoriser une réelle transformation de leur mode d’opération. Celles qui ont le mieux géré l’impact du Covid-19 sont celles dont les pratiques agiles étaient d’ores et déjà profondément ancrées dans leurs modèles d’exploitations. Il s’agissait d’organisations agiles matures qui avaient pris conscience de l’importance de l’analyse de données et de l’IA avant la pandémie. Cela leur a permis de réagir beaucoup plus rapidement que leurs concurrents. Leur priorités sont nettement apparues et elles ont pu mettre l’accent sur ce qu’il fallait faire à très court terme, alors même que de nombreuses organisations passaient en “mode survie”.
D’ailleurs, si déjà 75 % des CEO du dernier Fortune 500 déclaraient vouloir accélérer leur transformation digitale, cette crise a renforcé cette prise de conscience. Dans un rapport McKinsey, les dirigeants d’entreprises interrogés n’ayant pas mis en oeuvre de système de suivi des performances à l’échelle de l'entreprise ont souligné cela comme étant une “opportunité manquée”. Ce moment difficile a ainsi renforcé l’importance d’une vision globale et d’une stratégie coordonnée pour assurer l’adoption de l’analyse de données et de l'IA dans toutes les parties de l'entreprise. Cela passe par la construction des fondations nécessaires comme, une plateforme commune qui permet de rapprocher données, talents, technologies et processus, mais aussi qui permet d’améliorer la collaboration et les synergies entre équipes. Ce sont spécifiquement ces derniers éléments qui permettent de penser l’IA comme un actif d’entreprise, et pas seulement un coût d’opération. L’IA doit être mise à disposition des utilisateurs métiers pour permettre l'agilité nécessaire et la prise de décision à tous les niveaux de l’entreprise.
Intelligence artificielle : un investissement rentable
L’enseignement fondamental à tirer de cette crise sanitaire et économique est qu’il ne faut pas attendre que le pire arrive pour prendre des décisions fortes. En temps normal, l’adaptabilité est un simple avantage, quand la situation se complique cela devient essentiel. Aux entreprises qui s’inquiètent de leurs résultats et de leurs coûts, il faut faire comprendre que les dépenses faites dans les domaines de data science, du machine learning et de l’IA ne sont pas superflues. Ce sont précisément ces investissements qui permettront une plus grande efficacité et donc une amélioration du chiffre d’affaires. Ces initiatives sont encore plus pertinentes aujourd’hui qu’auparavant, le temps n’est plus à l’attente. Un constat qui n’était jusqu’à maintenant pas suffisamment partagé en ce qui concerne le déploiement de l’IA. Un récent rapport du cabinet Accenture dévoile que 80 % des entreprises sont encore à un stade d’initiation à l’IA, et n’ont pas encore sauté le pas d’un passage à l’échelle. Cette crise agira probablement comme un (trop) puissant rappel que cette transformation par l’IA ne peut plus être repoussée.
Pour cela il est primordial de permettre et de favoriser une utilisation de masse. Elle n’aura pas lieu sans l’éducation et l’implication des métiers et des forces vives. Il faut former et aussi démystifier : l’IA peut faire beaucoup pour les employés, elle n’a pas vocation à les remplacer. Nous y revenons : le secret est dans l’implication et la collaboration.