[Publication] Stratégies, gouvernances et challenges de l’intelligence artificielle en entreprise

[Publication] Stratégies, gouvernances et challenges de l’intelligence artificielle en entreprise

#IA – Dans cette nouvelle publication du Cercle Intelligence Artificielle du Cigref, les nombreux cas d’usage partagés sur l’IA par les membres du Cigref montrent une maturité grandissante sur la façon de piloter la « data intelligence » dans l’entreprise. De nombreux exemples issus d’une grande diversité de secteurs d’activité illustrent ainsi ce rapport, que ce soit sur les stratégies déployées autour de l’IA, les méthodes d’adaptation du SI, ou sur les modèles de gouvernance de la data intelligence.

Poursuivant ses réflexions menées en 2017 sur « Les enjeux de mise en œuvre opérationnelle de l’IA dans les grandes entreprises », qui faisaient état des premières expérimentations et initiatives menées autour de l’IA dans les entreprises, le présent rapport propose une analyse des avancées en termes de stratégie autour de l’IA, d’adaptation du SI et des modèles d’organisation et de gouvernance de la data intelligence. L’analyse se veut pragmatique. Elle repose exclusivement sur les retours d’expérience des membres du Cigref et permet d’appréhender le développement de l’IA en entreprise à partir de la gouvernance du SI et de la gouvernance des données. En effet, l’émergence de l’IA dans les entreprises résulte de leur transformation numérique avancée et du succès de leur organisation « data-centric ».

L’IA au service de la data intelligence

La réalité de l’IA dans l’entreprise peut se traduire par sa capacité à rendre intelligentes les données grâce à une conjonction de techniques et de compétences. C’est pourquoi, le Cercle IA a orienté sa réflexion autour de la « data intelligence », qui recouvre à la fois les dimensions big dataanalyticsmachine learning, statistiques et plus globalement data science. C’est dans cet environnement que l’intelligence artificielle prend toute son sens et toute sa valeur.

L’IA s’inscrit donc dans la continuité de la transformation numérique de l’entreprise, mais repose des questions en matière de pilotage, de répartition des rôles, de maîtrise des risques, de coordination des métiers avec l’IT, de montée en compétences des équipes et d’ouverture vers l’écosystème, sans oublier l’acculturation des équipes et du top management.

Les nombreuses fonctionnalités de l’IA en entreprise

L’IA s’exprime pleinement aujourd’hui grâce à une convergence inédite, combinant la puissance de calcul, la miniaturisation, la puissance de stockage et la puissance des réseaux. Cette confluence est à l’origine des percées significatives des data sciences et du deep learning, considérés comme les moteurs du développement exponentiel de l’IA.

C’est donc dans cette imbrication qu’il faut penser et suivre l’impact de l‘IA dans l’entreprise. Grâce à cette convergence, l’IA exprime pleinement ses potentiels à travers diverses fonctionnalités : elle optimise les processus existants, automatise (le traitement de data mining par exemple), permet le pilotage assisté (ou augmenté), détecte, prédit, et interagit de plus en plus « naturellement » avec l’homme, grâce aux évolutions du traitement automatique du langage naturel. Sa valeur ajoutée se trouve aujourd’hui principalement dans ses capacités de détection, de prédiction et d’interaction avec l’homme.

Cette publication poursuit les réflexions que le Cercle IA du Cigref avait fait paraître en 2017 dans son rapport  Les enjeux de mise en œuvre opérationnelle de l’IA dans les grandes entreprises.

Télécharger le rapport IA 2018

 

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