Les clés pour réussir l’implantation de l’IA dans une scale-up ou un grand groupe

Rester compétitif dans un secteur implique de s’adapter en permanence aux exigences et évolutions de ce dernier. L’avènement de l’intelligence artificielle en est une parfaite illustration. 

Et pour cause, l’IA s’immisce progressivement dans tous les secteurs, rebattant les cartes de la productivité et bousculant les habitudes de tout un chacun, notamment dans les scale-ups et grands groupes qui font face à de forts enjeux commerciaux. 

Comment passer du statut de spectateur de cette démocratisation de l’IA au statut d’acteur ?  Comment réussir son implémentation au sein d’une entreprise avec de tels enjeux de profitabilité, scalabilité et de rentabilité  ? Voici quelques pistes et stratégies susceptibles de vous aiguiller. 

 

Article proposé par Ringover, la solution SaaS pour gérer plus efficacement vos échanges avec vos clients et prospects : appels, messages, mails, visios, centralisés dans une interface simple et intégrée à vos outils.

 

Comprendre les besoins et identifier les ressources en interne

Ce sont deux éléments clés pour poser les bases du projet d’implémentation. Il est important de définir de façon claire les objectifs que l’intelligence artificielle doit permettre à l’organisation d’atteindre. 

Il peut s’agir d’optimiser des processus,  d’améliorer la qualité d’un service/produit ou de mieux comprendre la clientèle, mais présenté ainsi tout cela reste vague. 

Il convient par conséquent d’apporter de la granularité et de définir des objectifs détaillés et mesurables. Par exemple : augmenter les ventes de X %, réduire le churn de X %, augmenter le taux de réponse aux sollicitations marketing de X %, etc. 

A partir de ces objectifs, découle un processus d’idéation à travers lequel les équipes concernées déterminent des cas d’utilisation et des solutions. 

L’analyse des conversations entre la clientèle et l’entreprise pour anticiper et réduire le churn ou augmenter les ventes est un bon exemple pour comprendre de quoi il s’agit.

Une définition précise et claire du besoin facilitera l’évaluation des compétences internes et des ressources disponibles, ainsi que l’identification de celles qui pourraient être nécessaires à l’avenir.

Par exemple, s’il s’avère que vos ressources sont insuffisantes, la mise en place d’un plan de recrutement ou le recours à des prestataires externes peuvent être envisagés. 

Enfin, la dernière étape de cette phase consiste à dresser la liste des outils et du matériel requis, tels qu’un GPU pour l’apprentissage de modèles IA, des serveurs dédiés ou un framework spécifique en cas de développement de la solution en interne. 

Si ce n’est pas le cas, l’utilisation d’une application tierce répondant aux besoins identifiés au préalable pourrait être la solution. Cette dernière étape nous mène au choix de l’approche stratégique.

 

S’inscrire au Webinar Live proposé par Livestorm

 

Quelle approche pour réussir ? 

Chaque projet a ses spécificités, qu’il s’agisse de contraintes, d’opportunités, ou simplement des moyens dont l’entreprise dispose.  

Néanmoins, plusieurs options s’offrent à vous :  le développement d’une solution en propre, l’acquisition d’une technologie existante, la souscription à un service tiers ou la possibilité de nouer des partenariats. Chacune de ces options comporte des avantages et des inconvénients dont l’impact peut varier selon les entreprises. Voyons tout cela plus en détail. 

Développer sa propre solution

Le développement d’une solution en interne  confère à l’entreprise un niveau de contrôle élevé sur la conception des modèles IA. 

Il permet une personnalisation accrue des fonctionnalités afin de répondre pleinement aux besoins spécifiques de l’entreprise, ce qui est particulièrement avantageux si celle-ci dispose de compétences techniques avancées en interne.

Cependant, cette voie exige une véritable expertise pour : 

• sélectionner judicieusement les données
• optimiser l’entraînement des modèles
• surmonter les obstacles imprévus
• résoudre rapidement les bugs

Bien que fascinante, il s’agit là d’une démarche exigeante, chronophage et pouvant nécessiter des ressources importantes en développement et maintenance, et demander des investissements continus.

Acquérir une technologie

Le temps est l’une des ressources les plus précieuses surtout dans un domaine aussi concurrentiel que l’IA.  Plutôt que de partir de zéro sur le développement d’une solution, l’entreprise peut acquérir une technologie déjà existante en rachetant une société spécialisée. 

L’idée est de bénéficier d’une technologie éprouvée, mais aussi de l’expertise de ses concepteurs. Cette approche n’est évidemment pas envisageable pour toutes les entreprises et correspondra plutôt aux grandes organisations. L’un des exemples les plus récents est celui du rachat de GamePlanner.AI par Airbnb.  

Souscrire à un service tiers

La souscription à un service tiers peut permettre de réduire considérablement les coûts liés au développement et à la maintenance. 

L’un des principaux avantages des solutions tierces en IA, c’est qu’elles sont, en règle générale, facilement intégrables et déployables. 

L’entreprise dispose ainsi d’un outil clé en main et peut se focaliser sur l’adaptation de la solution par rapport à ses besoins. 

En outre, elle peut bénéficier de mises à jour régulières et de l’assistance technique du fournisseur de service. Néanmoins, elle devra s’assurer de choisir un fournisseur fiable capable de garantir la confidentialité et la sécurité des données. 

Nouer des partenariats 

Il est possible d’accéder à une expertise et à des ressources externes en matière d’IA à travers un partenariat avec des établissements d’enseignement ou d’autres entreprises. Dans les deux cas, c’est une bonne opportunité de réduire les coûts. 

En envisageant des alliances stratégiques avec d’autres entreprises, l’organisation peut, non seulement, partager les investissements, mais également répartir les risques. 

Il est fréquent d’observer l’utilisation concomitante de plusieurs approches, dans l’optique d’accélérer la mise en œuvre, tout en conservant une maîtrise totale sur le développement de la solution.

 

©Ringover

 

Organiser la collecte et le traitement de la data

Lorsqu’on aborde le sujet de l’IA, on évoque nécessairement celui des données. La collecte et le traitement de la data sont des étapes incontournables qui contribuent à la réussite d’un projet d’implémentation.  

Dans premier temps, il est essentiel de définir la nature des données d’apprentissage et leur provenance. Ces données constituent la base à partir de laquelle les experts en IA affinent les prédictions de leurs modèles.  

Il peut s’agir de données préalablement traitées et structurées dans des bases de données, mais aussi de données non structurées telles que des images, du texte, des vidéos ou des enregistrements audio.

À ce stade, il est crucial de rester focalisé sur l’objectif défini, car c’est à partir de celui-ci que le traitement et la méthode appropriés sont déterminés.

Par exemple, si l’objectif est d’anticiper et de réduire le taux de désabonnement de X%, l’utilisation du Traitement du Langage Naturel (NLP) peut être envisagée afin d’analyser les conversations écrites ou audio des clients avec l’entreprise pour : 

• extraire des informations sous la forme de texte
• analyser la sémantique pour déterminer une humeur  (Sentiment analysis)
• analyser les fréquences audio pour déterminer une émotion (Speech Emotion Recognition)

Enfin, la question du stockage des données se pose également. Doivent-elles être conservées sur site ou dans des data-centers, et dans quel(s) pays ? Il est important de veiller à l’intégrité et la confidentialité des données.

 

S’assurer de la sécurité et de l’interopérabilité des systèmes IA

La sécurité est une considération importante à prendre en compte lors de la mise en œuvre d’une solution IA dans une scale-up ou un grand groupe. 

Parmi les points à considérer, il y a bien sûr la protection des données, l’éthique mais également les risques d’ordre juridique, opérationnel ou encore les éventuels biais de l’IA.  

La sécurité et l’éthique

Réussir son projet IA passe nécessairement par la mise en place de mesures de protection des données contre les violations de la vie privée telles que : 

• Le chiffrement des données dites sensibles 
• Le fait de limiter l’accès des données sensibles à un groupe restreint de personnes 
• L’utilisation de méthodes d’authentification forte

En ce qui concerne l’éthique et les biais, il sera utile d’assurer une surveillance, et de définir un cadre avec les ingénieurs et les autres équipes concernées. 

Au sein d’un grand groupe, cela peut se matérialiser par la mise en place d’un ou plusieurs comités qui établiront la vision et les principes à respecter comme, le fait de s’assurer que les utilisateurs comprennent comment leurs données sont collectées et utilisées. Ces comités pourraient également être chargés d’évaluer les risques ainsi que la conformité aux lois en vigueur. 

En fonction de sa taille, une scale-up peut mettre en place des cellules de surveillance interdisciplinaires plus ou moins staffées sur les points évoqués précédemment. C’est d’autant plus important, dans la mesure où l’entreprise est en train de terminer sa maturation et qu’elle doit renforcer ses fondations : limiter tout faux pas susceptible de la fragiliser.

Compatibilité

Lors de la conception, l’autre point à ne pas négliger est bien entendu l’interopérabilité de la solution IA avec les systèmes existants. Il est essentiel de s’assurer de la viabilité du nouveau système dans lequel vient s’intégrer l’IA tout au long de la mise en œuvre. Parmi les exemples de points à vérifier citons : 

• Le format et la taille des données.
• Les API
• Les architectures
• Les systèmes d’exploitation

©Ringover

 

L’accompagnement des équipes 

L’implémentation de l’IA requiert aussi la mise en place d’un accompagnement spécifique des équipes pour faciliter l’adoption des nouveaux outils, concepts et process.  

Dans un contexte de scale-up et de grande entreprise, il est crucial de mettre en place des sessions de test, de formation et d’onboarding pour que tous les collaborateurs concernés puissent se familiariser et être opérationnels le plus rapidement possible. 

Les actions suivantes seront aussi les bienvenues : 

• Des meetings de sensibilisation afin de susciter l’intérêt du plus grand nombre et présenter les opportunités offertes par le déploiement de la solution  IA, sur le plan commercial, décisionnel et opérationnel. Il s’agira ici de présenter les avantages en matière d’expérience client et de travail quotidien, si l’on confronte ce point à notre exemple fil rouge sur la réduction du churn des clients. 
• La création d’un groupe de référents autour duquel peut se forger une communauté propice au partage de connaissances et des bonnes pratiques ou au retour d’expérience. 
• Des séances d’accompagnement individuel où chaque manager pourra épauler les membres de son équipe en veillant à ce que l’adoption se passe correctement.

Ce qu’il faut retenir 

Les conseils distillés dans cet article seront vos alliés dans l’élaboration d’une feuille de route pour réussir votre projet d’implémentation d’IA. 

La notion centrale à prendre en considération dès les premières étapes de votre projet est celle de la structuration. 

Quelle que soit l’approche privilégiée (développement en propre, acquisition, souscription ou partenariat), il est crucial d’avoir une structure organisationnelle solide. 

Cela implique, d’une part, le recrutement des meilleures ressources alignées sur les besoins et objectifs de l’entreprise et, d’autre part, la création d’équipes et de comités garants du bon fonctionnement dans tous les domaines concernés (technique, juridique, éthique, opérationnel, financier).

L’objectif est de construire des fondations robustes, assurant la performance continue de chacun à mesure que l’entreprise et les enjeux associés à son expansion s’accroissent.

 

S’inscrire au Webinar Live proposé par Ringover