Stratégie d’IA intelligente pour les organisations de taille intermédiaire

Au cours des deux dernières années, les organisations se sont concentrées sur la mise de l’IA entre les mains de leurs employés. Elles ont encouragé l’expérimentation, exploré de nouveaux cas d’utilisation et découvert où l’IA pouvait améliorer la productivité. Il s’agissait d’une première étape importante, et de nombreuses organisations en constatent déjà les avantages.

La prochaine phase est différente.

À mesure que l’IA s’intègre aux activités quotidiennes, les dirigeants commencent à se poser des questions plus concrètes. Quel modèle d’IA devrions-nous utiliser? Où l’IA apporte-t-elle une réelle valeur ajoutée? Quand l’automatisation traditionnelle constitue-t-elle un meilleur choix? Comment gérer les coûts à mesure que l’adoption augmente?

Ces questions sont importantes, car l’avantage concurrentiel ne viendra pas simplement de l’adoption de l’IA. De plus en plus, toutes les organisations ont accès à des modèles d’IA performants. Celles qui se démarqueront seront celles qui prendront de meilleures décisions quant à la façon d’appliquer ces technologies dans l’ensemble de leurs activités.

Pour les organisations de taille intermédiaire, c’est encourageant. La réussite ne dépend pas du plus gros budget technologique. Elle repose sur une utilisation réfléchie de l’IA, sur le choix de la bonne technologie pour le bon problème et sur la mise en place d’une gouvernance qui favorise une adoption à long terme.

Qu’est-ce qui rend une stratégie d’IA efficace?

Une stratégie d’IA efficace ne consiste pas à déployer l’IA partout où c’est possible. Il s’agit de comprendre où l’IA crée une valeur d’affaires unique et où les technologies existantes demeurent la meilleure option.

L’IA excelle dans le raisonnement. Elle peut analyser l’information, générer des idées, résumer du contenu complexe et aider les gens à résoudre des problèmes qui n’ont pas de réponses prédéfinies. C’est là que les grands modèles de langage offrent des capacités pour lesquelles les logiciels traditionnels n’ont tout simplement pas été conçus.

Toutefois, tous les processus d’affaires n’exigent pas ce niveau de raisonnement. De nombreuses activités deviennent prévisibles avec le temps. Lorsqu’un flux de travail suit les mêmes étapes de façon répétée, les organisations devraient se demander si l’IA demeure la technologie la mieux adaptée.

Cette distinction devient de plus en plus importante, car l’IA et l’automatisation sont des technologies complémentaires. Chacune possède ses forces, et comprendre quand utiliser l’une plutôt que l’autre devient un élément clé d’une stratégie d’IA durable.

Quand faut-il utiliser l’IA plutôt que l’automatisation?

L’une des idées fausses les plus répandues au sujet de l’IA est qu’elle devrait remplacer tous les processus automatisés. En réalité, l’IA et l’automatisation répondent à des besoins différents et donnent les meilleurs résultats lorsqu’elles sont utilisées ensemble.

L’IA offre la plus grande valeur lorsque le travail exige du jugement, de l’interprétation ou de la créativité. Rédiger une proposition, résumer un rapport complexe, analyser les commentaires de clients ou aider une personne à relever un défi qui ne lui est pas familier sont autant de situations où l’IA peut améliorer les résultats, puisque chaque demande est différente.

L’automatisation joue un rôle différent. Elle excelle lorsqu’un processus est prévisible et suit les mêmes étapes chaque fois. Le transfert d’information entre les systèmes, le traitement des approbations courantes, la génération de notifications standards ou l’exécution de flux de travail répétitifs se prêtent souvent mieux à l’automatisation, puisque le résultat attendu est déjà connu.

Nous avons constaté que l’IA aide souvent les organisations à découvrir de meilleures façons de travailler. Une fois qu’un processus est bien établi et reproductible, il vaut la peine de se demander si l’automatisation devrait prendre le relais. Continuer à utiliser l’IA pour résoudre le même problème des milliers de fois n’est peut-être plus l’approche la plus efficace ou la plus économique.

Cela ne diminue en rien la valeur de l’IA. Cela démontre plutôt que les stratégies à long terme les plus solides combinent l’IA et l’automatisation, en utilisant chacune là où elle procure le plus d’avantages.

Chaque tâche nécessite-t-elle le modèle d’IA le plus avancé?

Une autre idée qui mérite d’être remise en question est que chaque charge de travail nécessite le modèle d’IA le plus puissant ou le plus performant qui soit.

L’écosystème actuel de l’IA comprend une gamme croissante de modèles offrant différents niveaux de capacités, de performance et de coûts. Certains problèmes d’affaires nécessitent un raisonnement sophistiqué. D’autres, non.

Des tâches comme résumer des notes de réunion, extraire de l’information de documents, catégoriser des demandes ou générer des communications courantes peuvent souvent être réalisées de façon très efficace à l’aide de modèles plus petits et plus efficients. Réserver les modèles plus puissants aux tâches de raisonnement plus complexes aide les organisations à trouver un équilibre entre les capacités et les coûts, tout en maintenant une expérience utilisateur positive.

Choisir le bon modèle devient aussi important que choisir la bonne application. L’objectif n’est pas d’utiliser l’IA la plus puissante qui soit. Il s’agit d’utiliser le modèle qui convient le mieux au travail à accomplir.

À quoi ressemble une bonne gouvernance de l’IA?

La gouvernance de l’IA n’a pas besoin d’être compliquée, particulièrement pour les organisations de taille intermédiaire.

Fondamentalement, la gouvernance de l’IA vise à s’assurer que l’IA est utilisée de façon responsable, cohérente et en accord avec les objectifs d’affaires. Elle offre la visibilité et le cadre décisionnel dont les organisations ont besoin à mesure que l’adoption de l’IA augmente.

Cela commence par une compréhension de la façon dont l’IA est utilisée dans l’ensemble de l’organisation. Les dirigeants devraient savoir quels cas d’utilisation créent une valeur mesurable, où les coûts augmentent et si ces investissements continuent de soutenir les résultats d’affaires.

À partir de là, la discussion devient plus stratégique. Quels cas d’utilisation nécessitent encore le raisonnement de l’IA? Lesquels sont devenus suffisamment prévisibles pour être automatisés? Utilisons-nous le bon modèle pour le travail effectué? Les coûts liés à l’IA augmentent-ils parce que nous créons davantage de valeur ou simplement parce que son utilisation augmente?

Il ne s’agit pas uniquement de décisions technologiques. Ce sont des décisions d’affaires qui nécessitent une collaboration entre les TI, les dirigeants, les finances et les opérations. Une bonne gouvernance crée une structure pour ces discussions sans ralentir l’innovation.

Apprendre par la pratique

Chez Compugen, nous avons abordé l’IA de la même façon que bon nombre de nos clients. Nous avons expérimenté différents modèles, développé des agents d’IA, testé de nouveaux flux de travail et évalué les domaines où l’IA crée une valeur d’affaires mesurable. Tout aussi important, nous avons appris où l’automatisation constitue un meilleur choix, où des modèles plus petits offrent des résultats tout aussi efficaces et où les processus existants demeurent tout à fait appropriés.

Ces expériences façonnent les conversations que nous avons avec nos clients, puisque nous nous posons nous-mêmes bon nombre des mêmes questions. Il n’existe pas de modèle universel pour l’adoption de l’IA. Chaque organisation a des priorités, un niveau de maturité technologique et des objectifs d’affaires qui lui sont propres.

L’objectif n’est pas d’intégrer l’IA à chaque flux de travail. Il s’agit de prendre des décisions éclairées qui créent une valeur durable, tout en permettant à votre approche d’évoluer à mesure que votre entreprise et la technologie gagnent en maturité.

De meilleures décisions mènent à de meilleurs résultats

Les modèles d’IA continueront de s’améliorer. De nouvelles capacités feront leur apparition, les modèles de tarification évolueront et les chefs de file actuels du marché ne conserveront pas indéfiniment leur caractère distinctif. Au fil du temps, la plupart des organisations auront accès à des solutions d’IA de plus en plus performantes.

C’est pourquoi la réussite à long terme ne sera pas déterminée par ceux qui adoptent le nouveau modèle en premier. Elle reposera plutôt sur la capacité à prendre constamment de meilleures décisions quant aux situations où l’IA est pertinente, à celles où l’automatisation offre une plus grande valeur et à la façon dont ces deux technologies peuvent travailler ensemble pour soutenir les objectifs d’affaires.

Pour les organisations de taille intermédiaire, il s’agit d’une occasion à saisir. Vous n’avez pas besoin de dépenser davantage que vos concurrents de plus grande taille pour tirer parti de l’IA. Vous devez plutôt bien comprendre où l’IA crée une valeur d’affaires significative, où l’automatisation est plus pertinente et comment bâtir une approche qui continue d’évoluer au même rythme que votre entreprise.

Poursuivez la conversation

Cet article examine comment les organisations peuvent prendre de meilleures décisions en matière d’adoption de l’IA, d’automatisation et de gouvernance. Si vous ne l’avez pas encore fait, je vous recommande également de lire L’IA permet de gagner du temps. Mais crée-t-elle de la valeur?, qui explore comment les dirigeants devraient évaluer les investissements en IA au-delà des seuls gains de productivité.

Le parcours d’adoption de l’IA est différent pour chaque organisation de taille intermédiaire. Que vous évaluiez des cas d’utilisation de l’IA, mettiez en place une gouvernance ou déterminiez comment l’IA et l’automatisation devraient fonctionner ensemble, Compugen peut vous aider à bâtir une stratégie pratique qui s’aligne sur vos objectifs d’affaires actuels tout en vous préparant à ce qui vient ensuite.