Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise.

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« « Autant la « digitalisation » telle qu’on l’entendait jusqu’à maintenant pouvait être de l’ordre tout au plus de la bonne intention, voire de l’obligation légale, que l’on réalisait en traînant la patte, autant l’arrivée de l’IA sonne la fin de la procrastination. Toute l’entreprise produit massivement de la donnée qu’il va falloir choisir, stocker, évaluer et maintenir pour que ces merveilleux algorithmes d’IA puissent en faire bon usage et créer de la valeur." ------------------ "C’est une nouvelle entreprise qui se profile, allégée de ses travaux fastidieux, plus réactive, mieux connectée à son environnement et à ses clients. Avec une structure de coûts optimisée et de nouveaux revenus, cette entreprise sera plus performante sur son marché." »

Les 3 idées clés

  • Avec l’IA nous entrons dans une nouvelle phase de la transformation digitale. De nouvelles ruptures technologiques vont bouleverser l’organisation et l’ensemble des activités de l’entreprise.
  • L’entreprise doit adopter maintenant une stratégie et une méthodologie pour accélérer la diffusion de l’IA dans l’entreprise afin de profiter du gisement de valeur qu’il permet en termes de différenciation, de compétitivité et de profitabilité.
  • Un écosystème entier (librairies open source, solutions IA verticales, consultants formés, start up spécialisées et performantes…) est organisé pour faciliter cette démarche. Il faut maintenant que les dirigeants portent la vision et conduisent le changement pour  que l’entreprise devienne  data driven et plus performante.

 


Commentaires et avis :

Les livres dédiés à l’intelligence artificielle se sont multipliés ces dernières années pour alimenter les débats, agiter les peurs et convoquer toutes sortes de fantasmes. Ce livre est à ma connaissance le premier guide pratique sur l’intelligence artificielle dans l’entreprise. C’est un livre clair, synthétique et efficace. Vous y trouverez des conseils stratégiques, une méthodologie pour mettre en œuvre les solutions IA, une liste d’applications par métiers,  des éléments de mesure de ROI et des témoignages.

Je regrette juste que la préface soit de Luc Julia ( je ne vois pas la cohérence avec le contenu) et je me suis parfois interrogée sur le choix de proposer des noms de Start up pour chaque solution IA mais il faut reconnaître que l’effet « catalogue » est largement compensé par la pertinence du choix  des start up françaises sélectionnées pour chaque  solution métier concernée.

A lire absolument ! Cette fois le résumé ne suffira pas…

Le résumé :

Après son adoption par les directions marketing et relation client au service de la grande consommation, l’IA va  profiter aussi aux business B to B, à toutes les industries et impacter tous les métiers de l’entreprise.  Les entreprises doivent  se mettre en ordre de marche pour entamer cette nouvelle phase de la transformation digitale, cette « ultime révolution ». Ce n’est plus une option, l’IA est une opportunité à saisir maintenant pour se « déplacer dans la chaîne de valeur » et booster sa compétitivité.

Il s’agit de mettre en place une véritable stratégie et de conduire le changement pour capter et diffuser les bénéfices de cet énorme gisement de valeur. L’IA va révolutionner les métiers, les organisations et la structure des coûts, simplifier les taches et fluidifier les processus, améliorer la productivité et la compétitivité, éviter la désintermédiation et trouver de nouvelles sources de revenus « AI FIRST ».

La diffusion des nouvelles technologies et de leur convergence (IA, NLU, Deep Learning, reconnaissance visuelle…) va accélérer les vitesses exécution, détecter les signaux faibles,  augmenter les capacités prédictives et faire des recommandations à l’homme pour faciliter la maîtrise de son environnement. Tous les métiers vont être concernés par ces bénéfices et de nombreuses tâches chronophages à faibles valeur vont être supprimées pour dégager du temps pour des missions d’optimisation.

Quelques exemples d’impacts par métiers :

  • La Finance : meilleure maîtrise du cash et meilleure fiabilité des prévisions.
  • La comptabilité : impacts sur la saisie et le traitement des notes de frais, optimisation de gestion de la fraude, des relances en recouvrement et de la gestion de trésorerie.
  • Les achats : gain de temps dans les tâches de sourcing et de contractualisation et meilleure affectation des dépenses grâce à des assistants digitaux et les algorithmes de prédiction et de classification.
  • Juridique : analyses et production de contrats par des assistants digitaux, solutions de justice prédictive pour faire baisser les frais juridiques et solutions d’ évaluation de la conformité réglementaire.
  • Processus de production : amélioration de la détection des pièces défectueuses grâce au deep learning. L’IA va aussi permettre de doter les robots de capacités de perception et de décision.
  • Supply chain : réconcilier logistique et vente pour ajuster de manière dynamique la production à la demande et en intégrant les données multicanales.
  • RH : pouvoir anticiper et optimiser la gestion des talents et fluidifier l’usage des SIRH.
  • Le marketing : multiplier les sources d’informations et le volume des données à analyser, faire de l’hyper segmentation pour adapter les parcours et les contenus.
  • Vente : développer des assistants digitaux pour les activités de cross selling et la qualification des prospects.
  • Relation client : grâce aux capacités d’interactions et de compréhension l’IA permet le développement d’agents conversationnels multimodaux capables de traiter plusieurs intentions et de gérer l’interface avec les humains.

L’entreprise doit maintenant s’organiser pour faciliter l’intégration massive de l’IA et soutenir les métiers dans cette démarche. Plusieurs acteurs de cette transformation vont œuvrer dans ce sens : les leaders visionnaires convaincus des potentiels gains de productivité de l’IA, les « révélateurs » qui proposent des usages pertinents et l’utilisateur final qui sera placé au centre de cette transformation.

Le rôle du CDO est déterminant : il démystifie l’IA et déploie le big data en mettant en œuvre les process de data gouvernance et de data management. Il met l’utilisateur au centre du management de la donnée et du déploiement de l’IA et s’assure qu’il perçoit la création de valeur dans son quotidien. Il porte aussi la responsabilité du schéma directeur et de la roadmap et le choix des compétences et solutions adaptées. Il accompagne le changement culturel  pour rendre l’entreprise « IA READY » puis « IA DRIVEN » grâce à un usage massif et transversal de l’IA.

Le DSI doit être intégré dès le début des projets pour proposer des solutions d’intégration dans les workflows de l’entreprise, garantir l’interopérabilité des systèmes et proposer une solution robuste  pour entreposer les données (data Lake) avec une architecture horizontale permettant de proposer des briques de services.

Le déploiement de l’IA est surtout un projet multidisciplinaire qui va réunir le métier, l’expert datascientist et la DSI. Cette collaboration est importante pour garantir la pertinence et la pérennité des solutions proposées.

L’IA est une source de différenciation, un moteur de compétitivité, un gisement de profitabilité. La bonne nouvelle c’est que de nombreux facteurs sont réunis pour accélérer sa démocratisation et sa diffusion : des solutions simples et performantes, des coûts de développement accessibles, des consultants « hybrides » formés pour accompagner les projets, des éditeurs et des start up qui proposent des solutions spécifiques par métiers, des librairies open source… Il ne vous reste plus qu’à diffuser dans votre entreprise cette nouvelle technologie qui offre «  un gain de puissance d’un nouvel ordre de magnitude ».

 

 

 



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