Le piège de l’IA qui coûte de vrais résultats aux entreprises

En fait, malgré son adoption généralisée dans les organisations, la plupart de ces mesures sont superficielles et guinchées. Elle n’a pas été guidée, opérationnalisée ou traitée comme le serait toute autre technologie transformationnelle.

Cela devient un obstacle à une adoption efficace. Les équipes peuvent être habilitées à utiliser l’IA, mais manquent de directives ou de garde-fous pour le faire de manière significative et sûre, et les dirigeants d’entreprise ont du mal à exprimer la valeur et à suivre le retour sur investissement. Cela limite alors la volonté d’investir dans des outils qui pourraient réellement faire la différence.

Le piège de l’IA

Ce que nous voyons souvent, ce sont des organisations qui tombent dans le piège du « nous avons besoin de l’IA ». Non pas sur la base d’un véritable « besoin », mais parce qu’ils ont entendu parler de flux de travail optimisés et d’efficacité accrue, mais ne comprennent pas les implications d’une erreur.

Dans ce scénario, l’adoption de l’IA porte sur les outils, et non sur les problèmes, et ignore l’élément important : définir ce à quoi ressemble le « bien ».

Cela se joue généralement dans deux directions :

• De haut en bas, où le leadership impose l’IA sans direction.
• De bas en haut, où les individus expérimentent sans conseils.

Quoi qu’il en soit, sans alignement entre ces dynamiques, le processus d’adoption peut devenir chaotique et à haut risque, l’« adoption » devenant le principal moteur du changement.

Comment les organisations peuvent-elles réussir à adopter l’IA ?

Une adoption efficace nécessite une combinaison d’approches descendantes et ascendantes, mais avec une clarté et des orientations qui à la fois responsabilisent et protègent.

La couche supérieure donne direction et sécurité, créant un environnement dans lequel les gens peuvent se sentir en confiance en utilisant l’IA.

Cela signifie :

• Être clair sur ce que l’entreprise essaie d’accomplir avec l’adoption de l’IA.
• Définir à quoi ressemble le succès.
• Établir des garde-fous et des politiques claires concernant ce qui est sûr et autorisé.

Cela commence par un leadership fournissant des orientations claires sur l’utilisation sécurisée des données. Les équipes doivent savoir quels types d’informations peuvent et ne peuvent pas être partagées avec les LLM, dans quelles conditions et dans quels environnements. Cela devient encore plus important lorsque différents niveaux de licence offrent différentes protections en matière de conservation des données, de formation des modèles et de contrôles d’accès. Les forfaits gratuits, standards et d’entreprise ne présentent pas le même profil de risque, la gouvernance doit donc en tenir compte avant qu’un outil ne soit testé ou adopté.

Avec ces conseils en place et une vision claire de ce à quoi ressemble le succès de votre entreprise, l’adoption ascendante peut prospérer. Permettre l’expérimentation et la découverte de cas d’utilisation réels – dans lesquels l’IA peut réduire les véritables frictions et faire une différence tangible – pour émerger dans l’ensemble de l’entreprise.

Cet endroit idéal est l’endroit où les équipes bénéficient du juste équilibre entre autonomie et sécurité afin qu’elles puissent se concentrer sur l’identification des meilleurs cas d’utilisation et sur l’application de l’IA pour résoudre leurs défis, améliorant ainsi véritablement la façon dont le travail est effectué.

Ces cas d’utilisation ne restent pas statiques ou isolés. Un point de départ simple peut évoluer rapidement : un cas d’utilisation de l’IA peut commencer par la synthèse de notes de réunion, puis s’étendre à la structuration des exigences, à l’élaboration des livrables ou à l’information de flux de travail plus larges. Au fil du temps, un cas d’utilisation devient une méthode de travail reproductible qui peut être étendue à toute l’organisation.

Mais n’oubliez pas que les cas d’utilisation doivent toujours précéder l’outil, et que l’accent doit être mis sur les résultats et non sur les fonctionnalités. La portabilité est également importante. Avec l’évolution rapide du marché de l’IA, les outils peuvent changer, mais les problèmes que vous essayez de résoudre ont tendance à rester les mêmes.

Comment pouvez-vous soutenir l’adoption sûre de l’IA

Pour que cette approche axée sur les cas d’utilisation fonctionne, les organisations doivent créer un espace d’apprentissage et de partage, où l’adoption peut s’implanter.

Cela signifie mettre en place des systèmes où :

• Les équipes peuvent partager ce qui fonctionne à travers de simples playbooks ou exemples.
• La collaboration entre équipes est encouragée, plutôt que de s’appuyer sur une expérimentation cloisonnée.
• Les approches efficaces sont capturées et réutilisées.

N’oubliez pas de suivre le retour sur investissement

Une chose qui est souvent négligée est le coût associé à l’IA. Les forfaits d’entreprise pour les LLM et les outils spécialisés s’additionnent, et les modèles de tarification évoluent constamment. Vous devez donc vous assurer que la valeur que vous obtenez justifie cet investissement.

Cela ne doit pas nécessairement être complexe. Cela peut être aussi simple que le suivi du temps gagné, des améliorations de la qualité ou de la réduction des reprises. La clé est de dresser un tableau clair de ce dans quoi il vaut la peine d’investir et de ce qui peut être étendu.

Votre feuille de route

Nous comprenons qu’il soit facile de se laisser prendre au piège du battage médiatique. Voici donc un aide-mémoire rapide pour guider votre approche

• Concentrez-vous sur les fondations, soyez clair sur les résultats et créez des garde-fous.
• Autorisez l’expérimentation et laissez les équipes identifier des cas d’utilisation significatifs.
• Capturez ce qui fonctionne et créez des approches partagées que d’autres peuvent adopter.
• Mesurez la valeur et comprenez où l’IA fait la différence.
• Évoluez soigneusement et développez ce qui fonctionne.
• Continuez à réviser, car il ne s’agit pas d’un processus statique ; cela nécessite une révision et une évolution constantes.

Et n’oubliez pas que l’adoption de l’IA ne concerne pas vraiment l’IA. Il s’agit de responsabiliser la façon dont les gens travaillent. Les organisations qui réussiront ne seront pas celles qui disposent du plus grand nombre d’outils, mais celles qui permettront aux individus d’expérimenter, d’apprendre et de créer de meilleures méthodes de travail en toute sécurité.

Pour une discussion approfondie sur une approche pratique de l’adoption de l’IA, Stephen McNairn s’est associé à Kaustav Bhattacharya dans le webinaire Une approche pragmatique de l’adoption de l’IA. Vous le regardez à la demande ici.