L’IA offre de nombreuses opportunités de création de valeur pour les entreprises. Elle permet notamment de gagner en efficacité, réduire ses coûts, proposer des services innovants ou encore améliorer la satisfaction client. Afin d’atteindre ses résultats, encore faut-il identifier les cas d’usage à déployer au sein de son entreprise. Ces cas d’usage peuvent varier en fonction de son activité, de son positionnement client, de ses enjeux et de ses ambitions.
Au sein des fonctions corporate, les cas d’usage sont nombreux, les fausses bonnes idées également. Afin de définir les solutions IA à déployer, la première étape et la plus importante, est la réalisation du diagnostic IA de ses processus.
Un diagnostic IA des processus doit se structurer en 4 étapes :
1. Cartographie des processus et brainstorming : l’objectif de cette étape est de recenser parmi les activités réalisées, celles candidates à l’IA. Il s’agit également d’identifier les nouvelles activités à créer grâce à l’IA. A ce stade, il n’y a pas de censure sur la capacité à faire ou la pertinence de la proposition.
2. Prioriser les opportunités d’IA : les opportunités recensées doivent être priorisées en fonction de leurs faisabilité et complexité techniques, de leurs impacts et de leur recevabilité au niveau des collaborateurs. La question de la donnée doit également être posée afin de s’assurer de sa disponibilité, de sa qualité, de sa validité et de sa fiabilité.
3. Définir les solutions IA les plus adaptées et les plus rentables pour chaque opportunité. Une expression de besoin détaillée sera nécessaire pour décrire de manière précise les objectifs de la solution, son fonctionnement, les données utilisées et ses attendus. A ce stade, il s’agit de choisir entre le recours à une solution du marché et la conception d’une solution maison. Des outils du marché « prêts à l’emploi » peuvent être pertinents à condition qu’ils répondent aux cas d’usage identifiés, aux normes de sécurité IT et qu’ils soient également compétitifs en termes de coûts.
4. Élaborer le plan de déploiement pour la mise en œuvre de solutions IA en lien avec l’ensemble des parties prenantes du projet (Métiers et DSI).
L’importance de l’accompagnement au changement :
Lors de la réalisation de ces étapes, une forte attention doit être portée à l’accompagnement au changement des collaborateurs. Le déploiement de l’IA dans une entreprise peut générer des craintes (relayées malheureusement par un certain nombre d’articles volontairement anxiogènes). Afin de limiter cela, mais surtout de remporter l’adhésion autour du projet, la réalisation de chaque étape mentionnée ci-dessus doit se penser en lien avec l’accompagnement au changement. La Direction, les managers et les collaborateurs doivent être intégrés dans l’identification des cas d’usage, leur sélection et leur priorisation. La présentation de cas concrets de solutions IA en amont de la démarche permet de démystifier le sujet, démontrer l’apport de l’IA dans les activités et le quotidien des managers et collaborateurs.
Sécuriser la mise en œuvre du projet via l’anticipation des impacts organisationnels et humains :
Afin de s’assurer de la validation des propositions du diagnostic et de leur mise en œuvre, il reste un point essentiel : l’anticipation des impacts organisationnels et humains. Ce point, dédié au management, est clé. Il s’agit de se projeter post-déploiement des solutions IA afin d’anticiper les modifications organisationnelles à déployer pour adapter l’organisation aux impacts générés par l’IA. En guise d’exemple, le déploiement d’un ChatBot RH IA à destination des collaborateurs aura un impact sur le flux des demandes arrivant aux RH. Les demandes standards étant traitées par l’IA, uniquement les demandes complexes seront traitées par l’équipe RH. Elle devra donc être adaptée pour tenir compte de cette variation de volume, mais également de l’augmentation de complexité moyenne des demandes.
Le diagnostic IA ne se résume pas à la stricte identification des cas d’usage. Il est nécessaire d’intégrer l’ensemble des composantes évoquées pour sécuriser sa réalisation et surtout, pour atteindre les objectifs du projet, à savoir tirer pleinement profit des capacités de l’IA pour son entreprise.
