Naviguer vers les autres articles du dossier :
- Introduction et disclaimer >
- Mise en situation >
- L’IA, c’est quoi ? >
- L’IA pour les entreprises >
- Des solutions IA à la portée des TPE-PME
- Outils disponibles et cas concrets >
Pour résumer cette deuxième partie sur l’IA dans le contexte de l’entreprise. Je dirai simplement qu’il y a un énorme potentiel, et qu’il existe une multitude d’outils techniques pour beaucoup de cas d’utilisation en entreprise.
Il s’agit maintenant de comprendre les différents modes de mise en œuvre à votre disposition.
Autrement dit : « Comment acquérir une armée d’esclaves afin de faciliter et améliorer le confort de travail de mes salariés ? »
Note : ce dossier est issu d’une conférence donnée le 14 mars 2024 pour la CPME du Lot-et-Garonne (47).
Identifier un cas d’utilisation de l’IA
Avant de se lancer tête baissée, il vous faudra répondre à quelques questions.
- Mon problème peut-il être résolu par de l’informatique ?
Autrement dit : Est-e que j’ai des données à ce sujet ? Comme mes historiques de ventes, mes commandes fournisseurs, mes ressources humaines, ma documentation d’entreprises etc. - Est-ce que c’est une tâche répétitive que je pourrais automatiser ?
- Est-ce un sujet sur lequel j’ai besoin de pouvoir anticiper ou prédire une action ?
- Enfin, est-ce que ce cas d’utilisation demande de créer du contenu texte, images, vidéo ?
Critères clés
Une fois cela fait, ensuite, il faudra choisir votre moyen d’action selon plusieurs critères.
Les prendre en considération vous garantira une analyse approfondie et pertinente de votre propre situation.
Donc Voici 7 critères importants :
- Budget et Ressources : Évaluer la capacité financière et les ressources internes de
l’entreprise pour investir dans des solutions d’IA. Cela inclut les coûts : de mise en place, de formation du personnel, de maintenance continue. - Identifier les compétences existantes au sein de l’entreprise en matière d’IA. Des formations peuvent être nécessaires, mais il est primordial, avant tout, d’identifier les compétences internes qui pourraient être valorisées dans la mise en place de l’IA (quelqu’un de pédagogue, quelqu’un de geek, quelqu’un de passionné par le sujet, une personne avec des qualités de gestion de projet et de management, etc.).
- Sécurité des Données : L’IA implique souvent la manipulation de grandes quantités de données. Assurez-vous que des mesures de sécurité adéquates sont en place pour protéger les données sensibles de votre entreprise et de vos partenaires.
- La Conformité Réglementaire : dans le même registre que le point précédent, assurez-vous de rester conforme aux réglementations en vigueur, notamment en matière de protection des données et de respect de la vie privée (le sacro-saint RGPD).
- Certainement, le plus important : le ROI. Évaluez précisément le potentiel de retour sur investissement à court et à long terme. Rien ne sert de dépenser des ressources si cela ne va nulle part.
- Aussi, pour cela, considérez les évolutions du marché et les attentes de vos clients.
- Pour finir, un mot peu commode, la Scalabilité : l’IA doit s’adapter aux évolutions futures de votre entreprise. Une solution doit être scalable (capacité de mise à l’échelle) pour accompagner votre croissance.
Comment s’y prendre ?
Une fois votre projet bien cadré, comment donc vous y prendre pour le concrétiser ?
Vous pourrez choisir entre 3 approches différentes.
- Tout d’abord, le SaaS (software as a service) : C’est service délivré par un logiciel clé en main, généralement accessible sur internet.
Des outils majoritairement gratuits tels que ChatGPT et TensorFlow sont disponibles pour les entreprises afin d’explorer les possibilités de l’IA sans frais supplémentaires.
Note : Je vous ai préparé une petite liste de ces outils un peu plus loin dans ce dossier.
Je souhaite m’arrêter un instant que le cas de TensorFlow qui est assez intéressant. En fait, c’est un outil disponible « sans problème ». Pour autant, il demande un haut niveau technique pour être exploité. TensorFlow est une boîte à outils pour les bricoleurs qui ont envie de développer leur propre modèle pour une utilisation bien spécifique. - Ainsi, au regard de TensorFlow, dans certains cas, les solutions SaaS ne répondront pas à votre besoin et vous devrez
mettre les mains dans le cambouis.
Pour cela, il vous faudra solliciter quelques compétences extérieures. Certains acteurs locaux peuvent accompagner dans l’adoption de l’IA à votre échelle.
Note : Je reviendrai un peu plus tard sur les métiers de l’IA. - Enfin, pour des cas bien particuliers, et dont le ROI le justifie très clairement, vous pourrez opter pour investir durablement dans une solution à vous.
Des solutions telles que Google Cloud AI ou encore et UiPath offrent des options d’investissement abordables pour les PME. Par contre pour cela il faudra quasiment tout gérer en interne, en commençant par constituer votre équipe.
Vous connaissez maintenant les 3 approches qui d’ailleurs ne sont pas incompatibles entre elles, au contraire. Néanmoins, je vous partage quelques mises en garde avant d’aller plus loin dans votre projet.
Quelques mises en garde
- Premièrement : La sécurité des données lors de l’utilisation de l’IA. Rappelez-vous que les outils en ligne (SaaS) sont fournis par des entreprises privées. Attention donc à la sensibilité des données d’entreprise que vous divulguez.
- Deuxièmement : Trouver des compétences lorsqu’on ne les a pas, c’est essentiel. Attention cependant aux compétences que l’on engage et pour quelle mission, surtout lorsqu’on ne connaît pas bien le domaine. Faites une étude du besoin en amont, pour éviter de perdre de l’énergie en mettant des coups d’épées dans l’eau…
- Troisièmement : La tech pour la tech, ça ne sert à rien. Je connais bien ce problème. N’oubliez pas : un projet technique doit toujours poursuivre un but business précis. Aidez-vous de cet acronyme SMART
SMART :
- Spécifique,
- Mesurable,
- Atteignable,
- Réalisable,
- et Temporalisé.
Par-dessus tout, j’aimerais aussi vous mettre en garde sur le cycle de vie de votre solution d’IA.
Donc, anticipez-le :
- la conception
- le développement
- l’implémentation
Certes, mais aussi :
- l’adoption
- la formation
- la maintenance
- et l’évolution.
Gardez à l’esprit que la topologie et la nature de vos données d’entreprise évolueront avec le temps, avec vos activités. L’IA doit aussi être adaptée à votre croissance !
Avec qui ?
Ingénieurs et spécialistes data :
- data scientist, qui crée les modèles d’IA ;
- data engineer, qui met en place le cheminent de la donnée à traiter ;
- data analyst, qui analyse la donnée pour fournir de la valeur aux métiers de l’entreprise ;
- développeur backend, qui va créer les logiciels pour manipuler le système d’IA ;
- développeur frontend, pour que les collaborateurs (humains) puissent utiliser ce logiciel grâce à une belle interface, ergonomique et fonctionnelle ;
- devOps, pour mettre de l’huile entre développement et mise en production de vos outils d’IA ;
Management et gouvernance :
- consultant en stratégie IT, lui vous aidera à déterminer votre stratégie d’entreprise sur le volet numérique ;
- AMOA (assistant à la maîtrise d’ouvrage), pour faire votre relais vers les chefs de projets fonctionnels et techniques ;
- manageur de transition numérique, qui permettra à vos collaborateurs d’adopter les solutions mises en place, pour la pérennité de vos investissements ;
- enfin, une direction des systèmes d’information pour s’occuper de vos systèmes sur le long terme…
Je tiens à préciser que vous n’aurez pas besoin de tout ce panel d’experts pour chacun de vos projets. Mon but est simplement d’éclaircir votre compréhension de ce milieu professionnel.