Afin de tirer profit de l’IA, concentrez-vous sur les applications que vous souhaitez mettre en œuvre

Dans l’enquête de Gartner sur l’IA de 2024, 57 % des DSI ont déclaré qu’ils étaient chargés de diriger la stratégie de leur entreprise en matière d’IA, mais pour définir et obtenir des résultats en matière d’IA, vous devez d’abord comprendre les enjeux et le rythme d’évolution que vous devez adopter.

Les prestataires de technologies alimentent et financent une grande partie du hype cycle autour de l’IA en innovant sans relâche et en saturant le marché de technologies intégrant l’IA. En tant que DSI, vous ne participez pas à cette surenchère ; vous avez pour objectif de fournir des résultats grâce à l’IA de manière sûre et à grande échelle. 

La feuille de route de l’IA de Gartner répertorie un grand nombre de flux de travail d’IA pour vous aider à traduire vos ambitions en matière d’IA en applications concrètes et exploitables susceptibles d’être mises en œuvre. Appuyez-vous sur une structure comme celle-ci pour vous assurer de faire le suivi de votre stratégie d’IA, depuis la conceptualisation jusqu’à l’évaluation de l’état de préparation de l’IA et enfin à sa mise en œuvre dans les meilleures conditions. 

Assurez-vous également de bien gérer votre rythme de progression dans le déploiement de l’IA à grande échelle :

• avancez à un rythme cohérent et en adéquation avec les besoins de l’IA si vous souhaitez utiliser l’IA générative pour maximiser les gains de productivité de chaque employé.

• Adoptez un rythme stimulé par l’IA si vous souhaitez que l’IA générative vous permette d’obtenir des résultats opérationnels dépassant les gains de productivité individuels.

Vous pourriez également être intéressé par ce webinaire : Mesurer et valoriser les investissements dans l’IA : des témoignages édifiants.

Quel que soit le rythme que vous adoptez, vous souhaiterez obtenir des résultats opérationnels à l’image de gains de productivité des employés et de processus opérationnels rationalisés, ainsi que des avancées technologiques qui protègent les données de l’entreprise et régissent les résultats de l’IA tout en offrant suffisamment de flexibilité pour tirer parti de nouvelles opportunités.

Mais les DSI doivent tenir compte d’un troisième facteur : les résultats sur le plan comportemental.

Alors que l’IA cesse d’être un outil pour devenir un coéquipier, les humains sont forcément amenés à réagir d’une manière ou d’une autre. Certains employés peuvent ressentir une forte affinité pour l’IA. D’autres peuvent se sentir menacés ou se montrer hostiles. 

Ces réactions émotionnelles profondément humaines face à l’IA peuvent entraîner des comportements inattendus qui ont des répercussions négatives sur les performances des employés. Les DSI doivent faire en sorte que l’IA encourage les comportements positifs et gérer délibérément son impact sur les employés.

Les résultats de l’enquête Gartner sur l’IA de 2024 suggèrent que pour l’instant, aucune entreprise n’y parvient. Seul un DSI sur cinq a déclaré chercher à atténuer les potentielles répercussions négatives de l’IA sur le travail ou le bien-être des employés.

Pour notre part, nous encourageons nos clients à prendre en compte les comportements avec la même rigueur que les résultats technologiques et opérationnels. Si vous évoluez par exemple à un rythme compatible avec l’IA, adaptez vos approches de gestion du changement pour vous concentrer sur les comportements des employés et déterminez clairement qui est responsable de chaque comportement. Faute de quoi, vous risquez de ne pas être en mesure de déterminer qui est responsable de certains résultats stratégiques.

La productivité peut être difficile à mesurer et encore plus difficile à « faire fructifier ». Envisagez l’IA générative : elle a le potentiel de radicalement optimiser la productivité, mais tous les travailleurs n’en bénéficieront pas de la même manière. 

Les hypothèses dominantes suggèrent que l’IA générative ne fait qu’améliorer les performances des travailleurs les moins qualifiés ou augmente uniformément la productivité de tous. En réalité, si deux personnes occupant le même poste utilisent les mêmes outils d’IA générative, l’une peut devenir plus productive tandis que l’autre perd en productivité. 

Gartner Research a mis en évidence deux facteurs clés que vous n’avez peut-être pas pris en compte dans vos équations pour mesurer la productivité : l’expérience professionnelle et la complexité du service dans lequel l’IA générative est déployée. 

L’outil Gartner illustrant une matrice de productivité avancée fait apparaître une zone de « productivité avancée » allant d’une expérience faible / complexité faible à une expérience élevée / complexité élevée. Identifiez dans quelle section se situe votre entreprise afin de déterminer où les employés tireront le plus grand bénéfice de l’utilisation de l’IA générative.

• Pour les postes présentant un faible niveau de complexité, concentrez-vous sur l’amélioration des compétences des employés moins expérimentés grâce à l’IA générative. Pour le personnel moins expérimenté, par exemple les agents de centres d’appel, l’IA générative permet d’améliorer la productivité en raison de leur difficulté à effectuer des tâches routinières. En revanche, les employés les plus expérimentés dans ces postes y trouvent peu d’avantages, car ils maîtrisent déjà leur travail.

• Pour les postes les plus complexes, concentrez-vous sur l’amélioration des compétences des employés les plus expérimentés grâce à l’IA générative. Pour les ingénieurs en logiciel ou les avocats, par exemple, le gain de productivité est plus important, car ces derniers savent évaluer la qualité d’un travail et peuvent valider efficacement les résultats de l’IA générative.

Le coût de l’IA fait partie des plus grandes préoccupations à court terme qui menacent la réussite de l’IA et de l’IA générative. Plus de la moitié des entreprises mettent fin à leurs projets après avoir commis des erreurs d’appréciation des coûts. Gartner avertit ses clients que le coût de l’IA représente un risque aussi important que les hallucinations ou les failles de sécurité de leurs stratégies d’IA.

Il est également facilement possible de gaspiller de l’argent avec l’IA générative, car les dépenses peuvent être particulièrement imprévisibles. Gartner estime que si vous ne parvenez pas à estimer l’évolution des coûts de votre IA générative, vous risquez de commettre une erreur d’un facteur compris entre 500 % et 1 000 % dans vos calculs.

Dans l’enquête Gartner sur l’IA dans l’entreprise de 2023, les entreprises qui avaient déjà déployé l’IA générative ont déclaré avoir dépensé en moyenne 2,3 millions de dollars au cours de l’exercice 2023, rien que pour la phase de validation de principe. Les petites entreprises ont déclaré avoir dépensé en moyenne 300 000 dollars, tandis que les grandes multinationales ont déclaré avoir dépensé 2,9 millions de dollars.

Ces dépenses sont appelées à augmenter. Gartner prévoit que d’ici 2027, le coût de la plupart des applications d’entreprise augmentera d’au moins 40 % en raison de la tarification et du mode de commercialisation des produits d’IA générative.

Quel que soit votre rythme dans la course aux résultats de l’IA, il est important de bien évaluer votre budget IA. Si vous évoluez à un rythme accéléré grâce à l’IA, surveillez en permanence vos dépenses en rapport avec l’IA, notamment en comprenant les options de votre modèle de tarification de l’IA. Par exemple, vous constaterez peut-être que l’utilisation d’une API avec votre propre interface web peut être beaucoup plus rentable que l’achat d’un produit d’IA générative clé en main.

Pour découvrir les avantages potentiels et gérer efficacement vos dépenses, ayez recours à des validations de principe pour mieux comprendre l’évolution des coûts. Il ne suffit pas de prouver que la technologie fonctionne et qu’elle est appréciée des employés. Utilisez la validation de principe pour démontrer la valeur de la solution. En d’autres termes, évaluez les avantages obtenus par rapport aux coûts engagés pour l’IA.