En bref: Pourquoi la transformation IA échoue et comment réussir : un responsable métier, des données prêtes, une feuille de route, une gouvernance précoce.
Beaucoup d’organisations ont mené des pilotes d’IA. Bien moins ont changé leur façon de travailler grâce à l’IA. L’écart entre les deux, c’est le rôle d’une stratégie de transformation IA. Ce guide explique ce que signifie vraiment la transformation par l’IA, pourquoi elle échoue et ce que contient une stratégie qui fonctionne. Si vous voulez réussir votre transformation IA, commencez ici.
Ce que signifie la transformation IA
Adopter un outil, c’est donner accès à un logiciel. Transformer, c’est changer la façon dont le travail est fait : quelles tâches sont automatisées, lesquelles sont assistées, quelles décisions s’appuient sur de nouvelles informations et comment les équipes sont organisées autour de cela. Une transformation a un responsable métier, un objectif mesurable et un plan pour les équipes, les données et la gouvernance.
Pourquoi les projets IA et les transformations échouent
- Pas de responsable métier. Le projet reste à la DSI et personne dans l’entreprise n’est responsable du résultat
- Partir de la technologie. Un outil est choisi avant que le problème soit défini
- Des données pas prêtes. Les données sont difficiles d’accès, incohérentes ou non autorisées pour cet usage
- Le purgatoire des pilotes. Des pilotes prometteurs n’atteignent jamais la production car personne n’a planifié le chemin
- La gouvernance en dernier. Les questions de données, de risque et de responsabilité apparaissent quand il est le plus difficile d’y répondre
- Ignorer les équipes. Les équipes reçoivent des outils mais pas le temps, les compétences ou les raisons de changer leur façon de travailler
- Aucun moyen de mesurer. Sans mesure définie, impossible de savoir si cela a fonctionné
Notre guide sur comment implémenter l’IA dans votre entreprise montre comment les éviter, une étape à la fois.
Ce que contient une bonne stratégie de transformation IA
- Une vision claire et des priorités liées aux objectifs de l’entreprise, pas aux modes technologiques
- Un dossier d’investissement qui présente coût, bénéfice et risque pour les principaux cas d’usage
- Une feuille de route séquencée avec ce qui se passe maintenant, ensuite et plus tard
- Des responsabilités : qui répond de chaque initiative et du programme dans son ensemble
- Une gouvernance : des règles pour les données, les fournisseurs, la relecture humaine et les données personnelles
- Un plan de montée en compétences : comment les équipes apprendront à utiliser l’IA sur leur travail réel
Notre travail de stratégie et feuille de route IA produit exactement cela, sous une forme qu’un conseil d’administration peut challenger.
Un chemin en trois étapes : évaluer, conseiller, transformer
Nous organisons nos dix services IA en trois étapes. Évaluer trouve où l’IA est rentable et si vous êtes prêt. Conseiller décide comment y arriver et prépare vos équipes et vos contrôles de risque. Transformer le réalise et s’assure qu’il est utilisé. Vous pouvez commencer à n’importe quelle étape ; la plupart des organisations commencent par une évaluation. Consultez l’ensemble des services IA.
Faire de l’apprentissage une partie de la stratégie
Les cours enseignent des concepts, mais les habitudes changent quand les gens utilisent l’IA sur leur propre travail. Dans notre approche Bravvo, les équipes apprennent les concepts, les testent aussitôt sur des cas d’usage réels de leur entreprise et terminent par un hackathon où elles appliquent l’ensemble. Les équipes nous disent que cela crée un avant et un après.
Si vous cherchez une formation à l’IA, voici la différence que nous proposons : pas un cours à suivre, mais de la pratique sur vos propres cas d’usage, qui se termine par quelque chose que votre équipe a construit ensemble. Découvrez la formation à l’IA et le renforcement des compétences.
Comment savoir si cela fonctionne
Choisissez quelques indicateurs avancés et suivez-les régulièrement : le nombre de cas d’usage en production, l’adoption par les équipes pour lesquelles ils ont été conçus, et le résultat métier défini pour chacun, comme le temps gagné sur une tâche précise. Évitez les mesures de façade comme le nombre de pilotes lancés.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’une stratégie de transformation IA ?
C’est un plan qui décrit comment l’IA va changer la façon de travailler de votre organisation : où vous l’utiliserez, ce que vous investirez, qui en est responsable, comment vous la gouvernerez et comment vos équipes développeront les compétences pour l’utiliser. Elle est plus large que le choix d’un outil.
Pourquoi les transformations IA échouent-elles ?
Les causes courantes sont de partir de la technologie plutôt que d’un problème métier, des données pas prêtes, des pilotes qui n’atteignent jamais la production, une gouvernance tardive et peu d’attention à la façon dont les gens changent réellement leur travail.
En quoi une stratégie IA diffère-t-elle d’une stratégie de transformation numérique ?
Une stratégie de transformation numérique couvre le changement porté par la technologie dans toute l’entreprise. Une stratégie IA se concentre sur les endroits où l’IA crée de la valeur, ce dont elle a besoin pour fonctionner et comment la gouverner et la faire adopter.
Combien de temps faut-il pour construire une stratégie IA ?
Notre travail de stratégie et de feuille de route se situe à l’étape conseil, qui dure généralement de six à douze semaines avec la gouvernance et les choix de fournisseurs, même si un sprint de stratégie ciblé peut être plus court.
Comment savoir si notre transformation IA fonctionne ?
Suivez un petit nombre de mesures : les cas d’usage en production, l’adoption par les personnes pour lesquelles ils ont été conçus, et le résultat métier défini pour chaque cas d’usage, comme le temps gagné sur une tâche définie.
Prochaines étapes
Commencez par une évaluation de la maturité IA pour voir où vous en êtes, puis utilisez un atelier de découverte de cas d’usage pour choisir vos premiers cas. Pour un plan pas à pas, lisez notre feuille de route de mise en œuvre de l’IA, ou consultez les cas d’usage de l’IA par fonction pour des idées par service.