L’avènement de l’Intelligence Artificielle générative a été un catalyseur de changements au sein de nombreux secteurs. En 2024, les organisations vont être contraintes de s’organiser pour appréhender ce nouveau défi, alors que certaines transformations techniques (digitalisation, data…) sont toujours en cours et que les changements profonds sur les responsabilités environnementales et sociétales sont à accélérer. Dans ce cadre, nous publions le Livre Blanc « L’IA au cœur de l’Entreprise : Perspectives, Pratiques et Ethique ».
Ce document regroupe le témoignage de 25 acteurs de grands groupes et spécialistes IA de différents secteurs (Banque, Energie, Transport, Secteur Public, Luxe), afin d’identifier les clés de la réussite et repérer les pièges à éviter à l’aide d’exemples et de bonnes pratiques.
L’IA au cœur des transformations stratégiques et opérationnelles
Ces dernières années et plus particulièrement ces derniers mois ont été marqués par une véritable explosion de l’intégration des systèmes d’IA, et ce dans tous les secteurs. Cela favorise l’optimisation des processus opérationnels, accroît l’efficacité, stimule l’innovation et ouvre la possibilité d’explorer de nouvelles sources de revenus. En effet, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle permet d’atteindre certains résultats plus rapidement et plus efficacement, à tous les échelons de la chaîne de valeur et pour l’ensemble des métiers impliqués.
Le succès des projets IA réside dans la mise en place d’une stratégie claire, qui détaille des objectifs cohérents, comme la réduction du temps de traitement ou des coûts, afin de s’assurer que les projets répondent aux besoins initiaux. Les entreprises réussissant à lancer rapidement des projets pilotes d’IA ont préalablement investi dans des travaux sur la data, incluant la gouvernance, le pré-traitement et la qualité des données, mais aussi l’architecture technique. Cela représente un prérequis indispensable, bien que long et coûteux.
Par ailleurs, il reste essentiel de démystifier l’IA et ainsi comprendre qu’il s’agit avant tout d’un outil d’aide à la décision, et non d’un moyen de remplacer les décisions elles-mêmes. En effet, les organisations devront prendre conscience qu’il s’agit d’un véritable vecteur de transformation qui redéfinit les règles du jeu et offre une voie vers un avenir plus compétitif et dynamique.
Enfin, pour les entreprises convaincues et déjà opérationnelles, les défis liés au passage à l’échelle ne sont pas à sous-estimer. La qualité des données et la mise en place de plateformes évolutives et respectueuses de l’environnement sont des pierres angulaires d’une intégration réussie de l’IA. Ces défis doivent être anticipés et abordés avec la plus grande attention, car ils constituent le socle sur lequel repose l’efficacité et la durabilité des solutions d’IA déployées.
Accompagner les collaborateurs à l’utilisation de l’IA au quotidien
Un consensus émerge sur la nécessité cruciale d’acculturer et de former les utilisateurs à l’IA générative, tout en établissant un cadre clair d’utilisation, pour éviter les risques de fuite de données et les implications juridiques. Les collaborateurs doivent être au cœur de cette transformation, en tant qu’acteurs et bénéficiaires, pour garantir une transition harmonieuse et efficace vers cette nouvelle ère de l’Intelligence Artificielle. Cela implique de mettre en place des bonnes pratiques (ateliers, vidéos, tutoriels, ..) pour développer leur regard critique sur les résultats générés par l’IA, mais aussi pour améliorer la prise de décision. Pour cela, plusieurs organisations ont eu comme premier réflexe de rédiger une charte à l’utilisation professionnelle des IA génératives publiques, de déployer des instances « privées » basées sur OpenAI (ou d’autres modèles) ou encore d’acquérir des licences d’IA intégrées aux outils de bureautique comme Copilot.
Par ailleurs, au-delà de la formation à l’outil et de l’analyse de ses usages, les entreprises sont confrontées à une autre problématique générée par l’IA : son impact inexorable sur les métiers. L’IA peut permettre d’automatiser certaines tâches à faible valeur ajoutée pour réduire le nombre d’ETP (Equivalents Temps Plein) nécessaires à leur réalisation et accompagner les salariés vers des tâches à plus haute valeur ajoutée.
C’est la raison pour laquelle les Directions des Ressources Humaines, en première ligne, doivent se plonger pleinement dans la révolution IA, pour comprendre en profondeur les transformations qui pointent à l’horizon, notamment sur la protection des emplois ou de reconversion.
Concilier IA et éthique, un défi majeur
Le numérique représente 3 à 4 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde et 2,5 % de l’empreinte carbone nationale. De fait, l’IA soulève de nombreuses préoccupations, notamment des inquiétudes écologiques mais également sur la place de l’homme et les nouveaux devoirs qui lui incombent. La nécessité de concilier développement économique, innovation et respect des normes éthiques, morales et environnementales apparait comme un impératif dans la stratégie des entreprises. C’est notamment le cas des sociétés à mission qui en ont fait une priorité.
Pour cela, certaines entreprises n’ont pas attendu l’IA Act pour explorer plusieurs pistes et bonnes pratiques permettant d’intégrer des critères éthiques dans le développement de l’IA. Cela passe par la mise en place de contrôles internes, tels que des comités pluridisciplinaires, pour évaluer et surveiller les aspects éthiques des projets d’IA, par l’intégration de critères spécifiques dans les grilles d’évaluation des projets d’IA, etc.
Par ailleurs, l’éthique n’est pas le seul volet problématique à devoir être considéré. D’autres aspects tels que la provenance et la confidentialité des données, la souveraineté des systèmes et la responsabilité numérique sont également importants, et nécessitent des garanties pour renforcer la confiance dans les systèmes d’IA. Cela signifie que certains domaines d’application de l’IA doivent être examinés au plus haut niveau de l’entreprise pour garantir l’alignement avec les valeurs de l’organisation. Des bonnes pratiques spécifiques, telles que l’utilisation du Cloud pour optimiser les ressources et éviter l’achat de matériel informatique, le recours à des prestataires locaux pour la souveraineté des données et l’adoption de méthodologies pour réduire les biais, sont également recommandées.
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