L’IA: Catalyseur de la Transformation du Leadership Stratégique en Entreprise

Les dirigeants d’entreprise se trouvent aujourd’hui face à un potentiel inexploité: leurs vastes réservoirs de données. Malgré l’existence d’outils analytiques traditionnels, l’extraction rapide et à grande échelle d’insights pertinents demeure un défi considérable. C’est précisément dans cette brèche que l’intelligence artificielle s’impose comme une solution révolutionnaire.

De l’exploitation des données à la transformation stratégique

L’intelligence artificielle d’entreprise, déployée de manière responsable et à grande échelle, transforme ces goulots d’étranglement en opportunités stratégiques. Sa capacité à traiter des informations en temps réel, même pendant les interactions client, constitue un avantage compétitif majeur. Plus impressionnant encore, l’IA peut analyser simultanément d’énormes volumes de données provenant de sources disparates avec une facilité déconcertante.

Cependant, l’implémentation de solutions d’IA dans l’écosystème d’entreprise moderne s’avère complexe. Elle requiert une structure organisationnelle adaptée, un climat de confiance et des talents spécialisés. Au-delà des défis techniques, l’utilisation de l’IA soulève des questions fondamentales concernant la gouvernance des données, la nécessité d’encadrer les réponses algorithmiques, la qualité des données d’entraînement, sans oublier les problématiques persistantes de recrutement.

Rani Radhakrishnan, Directrice chez PwC spécialisée en IA, Analyse de Données et Insights, partage son expertise sur les réussites et les obstacles rencontrés par les DSI dans leur parcours d’adoption de l’IA. Particulièrement sensible aux enjeux de gouvernance, de confidentialité et de souveraineté des données après des années d’expérience dans le secteur de la santé, elle souligne l’importance cruciale de la précision des données dans tout déploiement technologique.

« Disposer simplement d’un ingénieur de prompts ou d’un développeur Python ne suffit pas… L’intervention humaine reste indispensable pour constituer les bons ensembles de données d’entraînement, examiner et corriger tout biais dans les résultats. » —Rani Radhakrishnan, PwC

Du support à la stratégie: l’évolution des attentes envers l’IA

Rani constate un enthousiasme croissant parmi les clients de PwC pour des services managés alimentés par l’IA. Ces services visent à générer des insights commerciaux dans tous les secteurs et à utiliser la technologie de manière plus proactive, notamment dans des rôles dits « agentiques » où les agents IA peuvent agir indépendamment sur la base des données et des interactions utilisateurs.

Par exemple, l’agent OS de PwC représente une plateforme d’IA modulaire qui connecte les systèmes et déploie des agents intelligents dans les flux de travail, souvent à une vitesse nettement supérieure aux méthodes informatiques conventionnelles. Cette solution illustre parfaitement comment PwC répond à la demande d’IA de ses clients, dont beaucoup perçoivent le potentiel de cette technologie émergente mais manquent d’expertise interne pour concrétiser leurs ambitions.

Selon le secteur d’activité, l’intérêt pour l’IA peut émaner de différentes divisions au sein de l’organisation. La surveillance proactive des systèmes physiques ou numériques, la maintenance prédictive dans l’industrie manufacturière, ou les gains d’efficacité réalisés grâce à l’automatisation dans des environnements complexes orientés client ne représentent que quelques exemples.

Néanmoins, indépendamment des domaines où l’IA peut créer de la valeur, la plupart des entreprises ne disposent pas encore en interne de l’éventail de compétences et de talents nécessaires pour un déploiement efficace de l’IA — ou du moins, des déploiements qui garantissent un retour sur investissement sans risques significatifs.

Mettre de l’ordre: le défi des données derrière l’IA

Rani affirme que les implémentations efficaces d’IA nécessitent un mélange de compétences techniques — ingénierie des données, science des données, ingénierie de prompts — combinées à l’expertise sectorielle propre à l’organisation. L’expertise interne définit les résultats attendus, tandis que le personnel technique assure les pratiques d’IA responsable, comme la collecte et la gouvernance des données, et vérifie que les systèmes d’IA fonctionnent de manière éthique et conforme aux directives de l’entreprise.

« Pour tirer le maximum de valeur de l’IA, une organisation doit d’abord structurer correctement ses données », explique-t-elle. « Je ne connais aucune entreprise qui affirme que ses données sont en parfait état… Il faut les structurer adéquatement et les normaliser correctement pour pouvoir les interroger, les analyser, les annoter et identifier les tendances émergentes. »

Une partie du travail que les entreprises doivent accomplir pour utiliser efficacement l’IA consiste à détecter et corriger les biais, tant dans les résultats des systèmes d’IA que dans l’analyse des biais potentiellement inhérents aux données d’entraînement et opérationnelles.

Il est essentiel que, dans l’architecture sous-jacente des systèmes d’IA, les équipes appliquent des processus rigoureux d’assainissement, de normalisation et d’annotation des données. Ce dernier aspect nécessite « beaucoup d’effort humain », selon Rani, et le personnel qualifié requis fait partie de cette nouvelle génération de professionnels des données qui commence à émerger.

Si les défis liés aux données et au personnel peuvent être surmontés, alors la boucle de rétroaction rend les résultats potentiels de l’IA générative véritablement précieux, affirme Rani. « Vous avez maintenant la possibilité, grâce aux prompts d’IA, de revenir en arrière et d’affiner la réponse obtenue. C’est ce qui rend cette technologie si unique et si précieuse, car vous entraînez désormais le modèle à répondre aux questions exactement comme vous le souhaitez. »

Le nouveau rôle des DSI: architectes de la transformation numérique

Pour les DSI, cette évolution ne se limite pas à l’activation technologique. Il s’agit d’intégrer l’IA dans l’architecture d’entreprise, de l’aligner sur la stratégie commerciale et de gérer les risques de gouvernance inhérents au déploiement à grande échelle. Les DSI deviennent des gardiens de l’IA — concevant non seulement des systèmes, mais aussi établissant la confiance nécessaire à la transformation.

Conclusion: Vers un nouveau paradigme d’entreprise

L’IA n’a émergé de ses racines académiques en informatique que depuis quelques années. Il est donc compréhensible que les organisations d’aujourd’hui tâtonnent encore pour réaliser pleinement son potentiel.

Cependant, un nouveau modèle se dessine — un modèle qui aide les DSI à exploiter la valeur contenue dans leurs réserves de données, que ce soit pour la stratégie commerciale, l’amélioration opérationnelle, l’expérience client ou de nombreux autres domaines de l’entreprise.

En tant qu’entreprise riche d’une expérience acquise auprès de clients de toutes tailles à travers le monde, PwC s’impose comme l’un des choix privilégiés des décideurs souhaitant initier ou rationaliser et orienter leur parcours d’adoption de l’IA.

Découvrez comment PwC aide les DSI à intégrer l’IA dans leurs opérations fondamentales et consultez les dernières perspectives de Rani lors du prochain TechEx AI & Big Data Expo North America en juin.

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