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Accenture : seulement 16 % des entreprises ont trouvé comment faire fonctionner l'IA à échelle,
Conduisant à un rendement d'environ trois fois supérieur à celui des autres entreprises

Le , par Stan Adkens

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Selon une nouvelle étude, la réussite dans la mise à échelle de l’IA est un facteur de succès de l’entreprise. L'étude, qui a été menée par Accenture, une entreprise internationale de conseil et de technologies, s'est concentrée sur la détermination de la mesure dans laquelle l'IA permet d'appliquer la stratégie d'affaires, les principales caractéristiques requises pour mettre à l'échelle l'IA et les résultats financiers lorsque les deux premiers points ont été mis en œuvre avec succès. Cependant, de nombreuses entreprises sont bloquées dans des impasses, tandis que quelques entreprises d'élite ont trouvé comment faire fonctionner l'IA à l'échelle, selon le nouveau rapport d'Accenture.


Pour mener son étude intitulée « AI : Built to Scale » et dont l’objectif est d’aider les entreprises à progresser dans leur parcours d'IA, Accenture a mené une étude mondiale à laquelle ont participé 1500 dirigeants d'entreprises de 16 industries. Accenture dit avoir identifié trois phases dans l'évolution de l'IA dans une entreprise :

L’usine de validation de principe, où les spécialistes travaillent en silo, à une petite échelle et où l'analyse est profondément enfouie et n'est pas une priorité pour le chef de la direction.

La mise à l'échelle stratégique, l’état d'esprit expérimental permettant de tendre vers l’étape de l’industrialisation et les rendements. À ce niveau, le chef de la direction se concentre sur l'analyse avancée et l'équipe de données pour résoudre les gros problèmes.

L'industrialisation au service de la croissance, c’est là que se met en place la culture d'entreprise de l'intelligence artificielle, une vision claire, les paramètres de mesure et de gouvernance. Ce qui conduit à des pratiques commerciales responsables qui renforcent la perception de la marque et la confiance.

Bob Berkey, directeur général des services Applied Intelligence chez Accenture, a déclaré : « En un mot, ce que nous avons constaté dans notre rapport, c'est que la majorité des entreprises ont vraiment du mal à mettre à l'échelle l'intelligence artificielle ». « Ils sont coincés dans l'usine de preuve de concept, menant des expériences d'IA et des projets pilotes, mais obtenant un faible taux de succès de mise à l'échelle et un faible retour sur leur investissement en IA », a-t-il ajouté.

Selon le rapport, presque tous les cadres supérieurs considèrent l'IA comme un catalyseur de leurs priorités stratégiques. Et une écrasante majorité d'entre eux croient que pour obtenir un rendement positif sur les investissements en IA, il faut procéder à une mise à l'échelle. 84 % des cadres supérieurs du monde entier croient qu'ils doivent utiliser l'IA pour atteindre leurs objectifs de croissance. Pourtant, 76 % reconnaissent qu'ils ont du mal à l'adapter à l'échelle de l'entreprise. Et trois dirigeants sur quatre croient que s'ils n'évoluent pas dans l'IA au cours des cinq prochaines années, ils risquent de fermer complètement leur entreprise.




Un récent rapport du Forum sur la sécurité de l'information (ISF) avait conclu que « l'intelligence artificielle inspire l'intrigue, la peur et la confusion dans la même mesure ». Mais le rapport a toutefois conclu que pour prospérer dans cette nouvelle ère, les organisations doivent réduire les risques posés par l'IA et tirer le meilleur parti des possibilités qu'elle offre. Ce qui signifie sécuriser leurs propres systèmes intelligents et déployer leurs propres défenses intelligentes, d’après le rapport. Le rapport a aussi retenu que 63 % des décideurs informatiques envisagent d'utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour automatiser leurs processus de sécurité.

Les recommandations d’Accenture

Pour parvenir au stade de croissance de l'IA, Accenture recommande aux entreprises d’accomplir trois tâches :

Maîtriser l'ensemble de données : c’est la structuration et la gestion des données, depuis la création à la consommation. Les experts en charge de cette tâche devront reconnaître l'importance des données critiques pour l'entreprise et considérer les données financières, marketing, de consommation et de référence comme des domaines prioritaires, selon le rapport. « Il peut s'agir d'un domaine intimidant et il est difficile de déterminer le rendement du capital investi, mais le fait de bien franchir cette étape rapportera des dividendes en termes de ce qu'une organisation peut accomplir lorsqu'elle franchit cette étape avec succès », a dit M. Berkey.

Il a aussi ajouté que les entreprises les plus prospères investissent massivement dans la qualité des données, la gestion des données et les cadres de gouvernance des données. Selon le rapport, les experts en charge de cette tâche doivent également disposer de bons outils, tels que les lacs de données basées sur les nuages, le plan de travail de l'ingénierie des données ou de la science des données, ainsi que la recherche analytique.

« Les entreprises qui réussissent à mettre à l'échelle l'IA sont plus susceptibles de disposer d'un ensemble de données plus vaste et plus précis, et elles intègrent les ensembles de données internes et externes comme une pratique courante », a expliqué M. Berkey.

Faire de l'IA un jeu d'équipe : la première étape ici consiste à s'assurer que le travail d’IA est au centre des préoccupations de la direction de l'entreprise. L'étape suivante consiste à former une équipe diversifiée pour gérer le travail, tout en impliquant tout le monde pour la réussite des projets d'IA. Selon M. Berkey, les entreprises, qui ont tendance à compter sur un seul champion pour diriger les efforts d'IA, n’arrivent pas à faire passer l’IA à l’échelle de l’industrialisation.

Selon les analystes d’Accenture, l’équipe devrait comprendre des spécialistes des données, des modélisateurs de données, des experts en visualisation, des spécialistes de l'apprentissage machine, des ingénieurs des données et de l'intelligence artificielle, entre autres, et être clairement parrainées par le sommet. « Aussi important que soit l'aspect technologique, les entreprises ne réussiront pas à l'adopter si les employés ne sont pas prêts à s'engager dans des initiatives d'intelligence artificielle », a déclaré M. Berkey.

Se concentrer sur l’investissement : selon Accenture, les entreprises qui ont atteint la phase de croissance de l'IA ont investi beaucoup de temps et d'efforts pour préparer le terrain. Les leaders de ces entreprises sont « plus intentionnels avec des attentes plus réalistes en termes de temps pour mettre à l'échelle et ce qu'il faut pour le faire de manière responsable », selon le rapport.

En plus, M. Berkey a ajouté que le succès exige également des processus opérationnels souples et une reddition de comptes clairement définie : « Ils doivent avoir une structure et une gouvernance en place, y compris une stratégie et un modèle opérationnel clairement définis ».

Selon le rapport, les entreprises interviewées qui ont réussi à faire une mise à l'échelle stratégique de l'intelligence artificielle font état d'un rendement près de 3 fois supérieur à celui des entreprises qui poursuivent une preuve de concept en vase clos. Cependant, les petites entreprises ont-elles autant de chances de réussir que les grandes entreprises dans cette expérience ? Accenture a répondu par l’affirmatif, à condition que l'équipe de direction ait installé la bonne mentalité en matière d'intelligence artificielle. E vous, qu’en pensez-vous ?

Source : Accenture

Et vous ?

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Que pensez-vous des trois phases identifiées par Accenture pour parvenir à l’industrialisation de l’IA ?
Que pensez-vous des recommandations d’Accenture ?

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