Pourquoi l'IA d'entreprise est-elle tellement en vogue ?

Comme lors du développement d'Internet dans les années 1990 et du Cloud Computing dans les années 2010, de nombreuses entreprises ont appliqué une approche prudente vis-à-vis de l'IA, des questions plein la tête. L'IA allait-elle survivre au buzz ? Ou ne serait-elle qu'une mode qui ne générerait aucune valeur ajoutée pour l'entreprise et le secteur ?

Comme les résultats le montrent, beaucoup de ceux qui ont adopté l'IA d'entreprise avant tout le monde en retirent un réel avantage compétitif. Ces entreprises ont constaté des améliorations et un gain d'efficacité significatifs pour un large éventail de cas d'utilisation de l'IA : analyse de données, prévisions, prise de décision, automatisation des processus, productivité au travail et développement produit. Voici quelques exemples :

Outre les bénéfices, les entreprises ont également besoin de comprendre les défis que pose l'adoption de l'IA, les méthodes d'application à leurs propres cas d'utilisation et systèmes, les exigences techniques et de formation ainsi que les coûts. Dans cet article, nous allons explorer les sujets suivants :

• Types d'IA d'entreprise
• Avantages et défis
• IA générative dans le CRM et l'ERP
• Cas d'utilisation sectoriels
• Stratégies de mise en œuvre et planification
• Critères à prendre en compte lors du choix d'une plateforme d'IA d'entreprise

Types d'IA d'entreprise

L'IA d'entreprise a ceci d'intéressant qu'elle est capable d'accomplir à la fois des tâches de routine et des tâches transformatrices. Voici quelques exemples :

• Routine : un collaborateur gagne quelques minutes (et évite un peu de frustration) en utilisant un copilote d'IA pour trouver un document archivé au mauvais endroit. Les cas d'utilisation de routine peuvent paraître superficiels, mais ils renforcent vraiment la productivité à grande échelle.
• Transformation : un fabricant économise des millions de dollars en utilisant le Deep Learning pour anticiper le remplacement de pièces sur ses machines avant toute panne.

Cette grande diversité dans les cas d'utilisation de l'IA impressionne, mais peut aussi soulever une question difficile : par où commencer l'adoption de l'IA, au juste ? Se familiariser avec les principaux types d'IA d'entreprise et leurs applications courantes semble être un bon point de départ.

Principaux types d'IA d'entreprise

Avantages de l'IA d'entreprise

Compte tenu de l'évolution et de l'adoption étendue des outils d'IA comme les copilotes, les chatbots et l'IA générative, les entreprises utilisatrices découvrent en permanence des utilisations innovantes. Avant d'examiner certains cas d'utilisation plus en détail, examinons ensemble les principaux avantages de l'IA d'entreprise.

Expérience sur le lieu de travail

L'IA joue un rôle de taille dans l'amélioration de l'environnement de travail, car elle soutient et étend les capacités des collaborateurs :

• Outils de productivité collaborateur : les copilotes d'IA gèrent les e-mails, planifient les réunions et hiérarchisent les tâches afin que les collaborateurs puissent se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.
• Systèmes de formation adaptatifs : les plateformes de formation pilotées par l'IA offrent un apprentissage personnalisé, car elles s'adaptent aux préférences et au rythme de chaque collaborateur. Plus interactif, le développement professionnel gagne en efficacité.
• Analytique sur le lieu de travail : les entreprises utilisent les outils d'IA pour améliorer la satisfaction et les performances des collaborateurs à partir de l'analyse des modèles de travail et de suggestions d'optimisation des workflows.

Prise de décision stratégique

Intégrée dans les processus de prise de décision, l'IA aide les entreprises à garantir la précision et la ponctualité :

• Insights pilotés par les données : équipées de copilotes d'IA et d'autres outils de Machine Learning pour les entreprises, les équipes prennent des décisions éclairées rapidement, fondées sur l'analyse de vastes jeux de données et des recommandations stratégiques.
• Amélioration des prévisions : les entreprises dotées d'outils d'IA générative professionnels anticipent mieux la demande du marché et le comportement client, car elles s'appuient sur les données historiques pour prévoir les tendances.
• Analyse de scénarios : fortes de modèles de simulation avancés, les entreprises explorent divers scénarios stratégiques, avec à la clé une gestion des risques et une planification efficaces.

Expérience client

L'IA transforme les interactions entre les entreprises et leurs clients via des services personnalisés et réactifs :

• Personnalisation à grande échelle : l'IA analyse les données client pour élaborer des recommandations produit et des messages marketing sur mesure.
• Support client 24 h/24, 7 j/7 : les chatbots répondent toujours instantanément aux demandes des clients, améliorant la disponibilité du service et la satisfaction client.
• Insights sur les clients : en collectant et en analysant les retours et les comportements des clients, l'IA aide les entreprises à comprendre et à anticiper les besoins clients, avec pour résultat une amélioration du service et des offres produits.

Défis posés par l'IA d'entreprise

Les entreprises intéressées par l'IA doivent s'attendre à en retirer des avantages, mais doivent aussi anticiper des défis courants. Notamment la résistance culturelle, les préoccupations éthiques et les barrières techniques pour ne citer que les principaux. La gestion efficace de ces problèmes conditionne l'adoption à long terme de l'IA d'entreprise.

Obstacles culturels et organisationnels

• Défi : si certains collaborateurs ont hâte d'adopter l'IA parce qu'ils la considèrent comme un outil d'amélioration, d'autres la voient comme une menace qui pèse sur leur emploi.
• Bonnes pratiques : la transparence des discussions sur les avantages de l'IA et son rôle dans l'entreprise favorise l'alignement entre le point de vue des collaborateurs et les objectifs stratégiques. Faites preuve de compréhension et de compassion si vos collaborateurs expriment des inquiétudes. Vous pouvez aussi proposer des programmes de formation pour que les collaborateurs se familiarisent davantage avec les nouveaux outils d'IA.

Préoccupations éthiques et de sécurité

• Défi : l'IA soulève des questions éthiques et de sécurité qui nécessitent des directives et des protocoles de sécurité spécifiques.
• Bonnes pratiques : le développement de directives sur l'IA responsable garantit l'utilisation sûre et juste de l'IA dans toute l'entreprise. De même, la mise en œuvre de mesures de sécurité avancées contribue à la protection des données sensibles.

Complexité de l'intégration

• Défi : l'intégration avec brio de l'IA dans les systèmes existants requiert une planification stratégique et une mise en œuvre minutieuse.
• Bonnes pratiques : commencez par des projets pilotes pour procéder à l'intégration de façon progressive, identifier et relever les défis potentiels dans un environnement contrôlé.

IA générative : l'IA d'entreprise pour l'ERP et le CRM

Les copilotes pour les systèmes ERP pilotés par l'IA générative comptent assurément parmi les types d'IA d'entreprise les plus passionnants et les plus largement applicables. Les copilotes d'IA dotent les systèmes ERP et CRM de l'entreprise de fonctionnalités d'IA en langage naturel. Celles-ci rendent les processus plus flexibles, intelligents et optimisés (généralement, sans refonte majeure des systèmes existants), ce qui peut améliorer significativement la capacité d'innovation des collaborateurs.

Applications innovantes et impact stratégique

Amélioration de l'expérience utilisateur et de la productivité

L'IA générative assure la communication en langage naturel avec les systèmes ERP, laquelle rationalise les processus et stimule la productivité. Par exemple, les grands modèles de langage sont capables de simplifier la conformité en interprétant les textes légaux et en identifiant les critères pertinents. Le CRM aussi est concerné, car l'IA améliore les interactions de vente et de service en automatisant les réponses, et en personnalisant la communication d'après les insights tirés des données client.

Automatisation des tâches manuelles

Outre les applications de chat, les outils d'IA générative professionnels peuvent réduire la charge de travail manuel dans des processus tels que la logistique sur la Supply Chain et la gestion des données client. Par exemple, l'IA est capable d'automatiser la digitalisation des bons de livraison et des dossiers client, réduisant considérablement les coûts et les délais de traitement.

Optimisation des processus

En analysant les données générées par les systèmes de gestion, les outils d'IA générative professionnels identifient des schémas et optimisent ainsi les processus dans les ERP et les CRM. Ils génèrent des modèles de processus prêts à l'emploi et des insights, et aident les entreprises à mettre en œuvre de bonnes pratiques.

Analytique et prise de décision

L'IA démocratise la prise de décision pilotée par les données, car elle simplifie l'analytique complexe pour les responsables comme les équipes.

Intégration cloud ERP et CRM

En règle générale, les fonctionnalités d'IA pour les systèmes ERP et CRM sont basées sur le cloud. Les entreprises qui recourent à des infrastructures cloud on-premise ou privées auront peut-être besoin d'adopter un cloud public pour mettre en œuvre les solutions d'IA. Les entreprises qui souhaitent conserver l'informatique on-premise ont la possibilité de créer un environnement cloud hybride en ajoutant un cloud public à leur infrastructure existante. Grâce aux clouds hybrides, les entreprises gardent le contrôle sur les données sensibles tout en bénéficiant des solutions d'IA, de cybersécurité et d'évolutivité avancées offertes par les fournisseurs de cloud.

Exemples d'IA d'entreprise dans divers secteurs

Au-delà des solutions d'entreprise généralistes, l'IA d'entreprise comprend aussi des solutions sectorielles.

Industrie automobile

Les constructeurs automobiles utilisent l'IA pour améliorer le contrôle qualité et développer des technologies de conduite autonome sûres.

Énergie

En anticipant la demande avec précision et en ajustant la fourniture, l'IA amplifie l'intégration et la valeur des sources d'énergie renouvelables.

Divertissement

Les services de streaming font appel à l'IA pour personnaliser les recommandations aux utilisateurs. Les développeurs et plateformes de jeux vidéo créent grâce à elle des environnements plus interactifs et réalistes.

Fonction Finance

Les systèmes avancés de détection de la fraude et les robots-conseillers alimentés par l'IA améliorent considérablement l'efficacité et la sécurité dans le secteur financier.

Santé

L'IA a eu un effet d'ampleur dans le secteur de la santé en améliorant la précision des diagnostics, en ouvrant la voie à la personnalisation des soins et en améliorant les résultats des traitements grâce à l'analyse cognitive des données cliniques.

Sciences de la vie

Les entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments et la recherche génomique ont constaté une réduction des coûts et du délai de commercialisation grâce à l'IA. Quant aux cliniciens, ils sont désormais en mesure de personnaliser les traitements médicaux en fonction des profils génétiques individuels.

Production

De nombreux fabricants utilisent l'IA d'entreprise pour gagner en efficacité, limiter les temps d'arrêt grâce à la maintenance prédictive et améliorer la durabilité.

Secteur public

L'IA permet aux entreprises d'automatiser les processus administratifs, d'optimiser les systèmes de gestion urbains pour la circulation et les services d'urgence, et d'accroître l'engagement citoyen.

Développement de logiciels

Les outils d'IA générative pour les entreprises rationalisent les processus de codage et de test, ce qui accélère les cycles de développement, met en évidence les vulnérabilités de sécurité et aide les développeurs à apprendre de nouveaux langages et frameworks plus vite.

Télécommunications

Dans le secteur des télécommunications, l'analytique prédictive optimisée par l'IA améliore la prestation de services et la gestion du réseau. Elle contribue à prévenir les pannes et à offrir des expériences client personnalisées.

Stratégie et planification en matière d'IA d'entreprise

La seule sélection de la bonne plateforme ou du bon produit ne suffit pas pour devenir une entreprise orientée IA. Une stratégie d'IA dédiée, la planification intelligente ainsi que le travail d'équipe sont de mise. Les entreprises qui investissent dans l'IA en retirent le plus de valeur lorsqu'elles fixent des objectifs clairs, encouragent la collaboration transversale et s'engagent en faveur de la formation continue. Voici quelques points à prendre en compte quand vous vous lancez :

Mise en œuvre en interne versus gérée par un partenaire

Dans un premier temps, vous devez décider si vous mettez en œuvre une plateforme ou une solution d'IA d'entreprise à l'aide de ressources internes ou d'un expert externe.

Mise en œuvre en interne

La mise en œuvre de solutions d'IA d'entreprise sans l'aide d'un partenaire externe peut s'avérer économique si l'entreprise dispose de l'expertise technique, des ressources et du temps nécessaires. Elle offre d'autres avantages, par exemple le contrôle total sur l'exécution du projet et la confidentialité des informations sensibles. En revanche, certaines entreprises rencontrent des difficultés dans le cas d'une mise en œuvre en interne, notamment une courbe d'apprentissage raide et un investissement en temps important de la part des collaborateurs.

Mise en œuvre par un partenaire

Bien qu'onéreuse au départ, la collaboration avec un partenaire spécialiste de l'IA d'entreprise fait bénéficier à l'entreprise de connaissances, de ressources et d'une expérience spécialisées. Les entreprises mettent en œuvre leur solution avec confiance, car elles savent qu'elles appliquent les bonnes pratiques du secteur. La collaboration avec un partenaire contribue également à atténuer les lacunes en matière de compétences, et à accélérer le processus de manière générale. Les mises en œuvre gérées par les partenaires imposent une sélection minutieuse des fournisseurs, lesquels doivent être en phase avec les objectifs et la culture de l'entreprise.

Évaluation et détermination des objectifs

Il est essentiel d'évaluer les fonctionnalités existantes et de fixer des objectifs clairs :

• Alignement des objectifs : définissez des objectifs spécifiques et mesurables que la solution d'IA doit atteindre. Ces objectifs doivent être cohérents avec les objectifs au sens large de l'entreprise et s'accompagner de métriques claires mesurant les progrès. Par exemple, si vous avez pour objectif de réduire les coûts d'exploitation, déterminez un pourcentage de réduction cible comme objectif des initiatives d'IA.
• Audit des données : procédez à un audit approfondi des données afin d'en évaluer la qualité, l'accessibilité et la sécurité. Cette évaluation jouera un rôle de taille dans l'identification des obstacles et des points d'amélioration avant la mise en œuvre technique.

Affectation des ressources

L'évaluation des capacités budgétaires et humaines est l'une des clés du succès :

• Budgétisation : allouez des ressources financières adéquates pour l'acquisition des technologies d'IA d'entreprise, mais aussi pour les dépenses courantes telles que les mises à jour logicielles, le stockage cloud et les mesures de cybersécurité.
• Acquisition de talents : vous ne pouvez pas faire l'impasse sur le recrutement de personnel qualifié ou la formation des collaborateurs existants à la gestion des nouveaux outils d'IA. Les investissements technologiques ne porteront leurs fruits que si les utilisateurs disposent des bonnes compétences.

Collaboration

Les projets d'IA d'entreprise les plus réussis impliquent toutes les personnes concernées :

• Équipes transversales : constituez des équipes avec des membres des services informatique, analytique des données, de la direction et des utilisateurs finaux. Cette stratégie d'inclusion garantit la prise en compte de tous les potentiels effets et avantages dès le début.
• Suivi régulier : organisez des réunions de suivi à intervalles réguliers afin d'évaluer les progrès de l'intégration de l'IA par rapport aux objectifs du projet. Ces réunions contribuent au réalignement entre les efforts et les objectifs, et aident l'entreprise à s'adapter à de nouveaux défis ou opportunités.

Adaptation et apprentissage

Puisque l'IA d'entreprise évolue en permanence, les entreprises doivent aussi s'attendre à une évolution des stratégies et des pratiques en la matière :

• Formation continue : élaborez des programmes de formation continue sur les progrès de l'IA. Ils aideront vos collaborateurs à rester informés et confiants dans leurs capacités.
• Mécanisme de feedback : mettez en place des mécanismes pour recueillir les retours de toutes les parties prenantes sur la mise en œuvre de l'IA. Ces retours précieux alimenteront la redéfinition des stratégies et des outils d'IA, soit une garantie de leur efficacité effective et de leur cohérence avec les besoins utilisateur au fil du temps.

Conclusion : comment l'IA d'entreprise redéfinit les activités

L'IA d'entreprise — les types bien établis comme le Machine Learning, mais aussi les nouveaux types comme les copilotes et l'IA générative —, transforme les entreprises en améliorant la productivité, la prise de décision et l'innovation. Les résultats positifs obtenus par les entreprises qui l'ont adoptée avant tout le monde montrent que les outils d'IA ne sont pas juste une tendance. Ils s'avèrent indispensables pour rester compétitif à l'ère digitale.

Toutefois, devenir une entreprise orientée IA performante ne se limite pas à choisir la bonne plateforme d'IA d'entreprise. Les entreprises doivent entretenir une culture sur le lieu de travail qui s'épanouit avec l'IA. La formation, les investissements dans la sécurité des données et l'utilisation responsable de l'IA sont indispensables dans ce cadre.

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