Préparer les entreprises à l’ère de l’IA

L’IA à travers les secteurs

Les cas d’utilisation de l’IA dans divers secteurs sont nombreux. Les détaillants personnalisent les expériences d’achat en s’appuyant sur les données de comportement des clients et des modèles d’apprentissage automatique avancés. Les modèles d’IA traditionnels peuvent proposer des offres personnalisées. Cependant, avec l’IA générative, ces offres individualisées sont rehaussées par une communication sur mesure qui prend en compte la personnalité du client, son comportement et ses interactions passées. Dans le secteur de l’assurance, les entreprises peuvent identifier des opportunités de récupération de subrogation que des gestionnaires manuels pourraient négliger, améliorant ainsi l’efficacité et maximisant le potentiel de récupération. Les institutions bancaires et de services financiers exploitent l’IA pour renforcer la diligence raisonnable des clients et améliorer les efforts de lutte contre le blanchiment d’argent grâce à des pratiques de gestion des risques de crédit pilotées par l’IA. Les technologies d’IA améliorent la précision des diagnostics grâce à une reconnaissance d’image sophistiquée en radiologie, permettant une détection plus précoce et plus précise des maladies, tandis que l’analyse prédictive facilite des plans de traitement personnalisés.

Le cœur d’une mise en œuvre réussie de l’IA réside dans la compréhension de sa valeur commerciale, l’établissement d’une base de données robuste, l’alignement avec les objectifs stratégiques de l’organisation et l’infusion d’une expertise qualifiée à tous les niveaux de l’entreprise.

• « Je pense que nous devrions également nous demander, si nous réussissons, que allons-nous cesser de faire ? Car lorsque nous donnons aux collègues les moyens d’agir grâce à l’IA, nous leur offrons de nouvelles capacités [et] des moyens plus rapides, plus efficaces, pour accomplir les tâches. Nous devons donc être sincères, même en réfléchissant à la conception organisationnelle. Souvent, un programme d’IA ne fonctionne pas, non pas parce que la technologie ne fonctionne pas, mais parce que les processus commerciaux en aval ou les structures organisationnelles restent inchangés. » —Shan Lodh, directeur des plateformes de données, Shawbrook Bank

Que ce soit pour automatiser des tâches répétitives, améliorer les expériences clients ou fournir des informations plus approfondies grâce à l’analyse de données, il est essentiel de définir ce que l’IA peut apporter à une entreprise de manière spécifique. La popularité de l’IA et ses promesses larges ne justifient pas une adoption précipitée à l’échelle de l’entreprise.

« Les projets d’IA devraient provenir d’une position axée sur la valeur plutôt que d’être guidés par la technologie », déclare Sidgreaves. « L’essentiel est de toujours s’assurer que vous savez quelle valeur vous apportez à l’entreprise ou au client avec l’IA. Et il convient toujours de se poser la question : avons-nous même besoin de l’IA pour résoudre ce problème ? »

Avoir un bon partenaire technologique est crucial pour garantir que la valeur soit réalisée. Gautam Singh, responsable des données, de l’analyse et de l’IA chez WNS, affirme : « Chez WNS Analytics, nous plaçons les objectifs organisationnels de nos clients au centre de notre démarche. Nous nous sommes concentrés et renforcés autour de services produits fondamentaux qui génèrent un réel valeur pour nos clients. » Singh explique leur approche, « Nous faisons cela en tirant parti de notre interaction unique entre l’IA et l’humain pour développer des services personnalisés et offrir des résultats différenciés. »

La base de toute adoption de technologie avancée est la donnée et l’IA ne fait pas exception. Singh explique : « Les technologies avancées comme l’IA et l’IA générative ne sont pas toujours le bon choix, c’est pourquoi nous travaillons avec nos clients pour comprendre le besoin et développer la bonne solution pour chaque situation. » Avec des volumes de données de plus en plus grands et complexes, gérer et moderniser efficacement l’infrastructure des données est essentiel pour fournir la base des outils d’IA.

Cela signifie que la réduction des silos et la maximisation de l’impact de l’IA nécessitent une communication et une collaboration régulières entre les départements, des équipes marketing travaillant avec des scientifiques des données pour comprendre les comportements des clients aux équipes informatiques s’assurant que leur infrastructure soutient les initiatives d’IA.

• « Je soulignerais les attentes croissantes des clients concernant ce qu’ils attendent de nos entreprises et la qualité et la rapidité du service que nous leur offrons. Chez Animal Friends, nous voyons le potentiel de l’IA générative comme étant le plus prometteur avec des chatbots sophistiqués et des bots vocaux capables de servir nos clients 24/7 tout en offrant le bon niveau de service, et en étant rentables pour nos clients. » — Bogdan Szostek, directeur des données, Animal Friends

Investir dans des experts de domaine ayant une connaissance des réglementations, des opérations et des pratiques sectorielles est tout aussi nécessaire au succès du déploiement des systèmes d’IA que les bonnes fondations en matière de données et de stratégie. Une formation continue et une montée en compétences sont essentielles pour rester à jour face à l’évolution des technologies d’IA.

Assurer la confiance et la transparence en matière d’IA

Créer une confiance dans la mise en œuvre de l’IA générative nécessite les mêmes mécanismes que ceux utilisés pour toutes les technologies émergentes : responsabilisation, sécurité et normes éthiques. Faire preuve de transparence sur la façon dont les systèmes d’IA sont utilisés, les données sur lesquelles ils reposent et les processus décisionnels qu’ils adoptent peut permettre de renforcer la confiance entre les parties prenantes. En effet, le rapport sur l’avenir des données d’entreprise et de l’IA indique que 55 % des organisations identifient « la création de confiance dans les systèmes d’IA parmi les parties prenantes » comme le plus grand défi lors de l’échelle des initiatives d’IA.