Par Jean-Milou Pierre, directeur principal, Architecte de données
Pourquoi tant de preuves de concept (POC) et si peu de déploiement en production ?
L’intelligence artificielle (IA) suscite un engouement considérable, notamment dans les salons technologiques où les preuves de concepts (POC) se multiplient. Pourtant, peu de ces initiatives sont déployées en production. Pourquoi cet écart entre les promesses et la réalité ?
L’IA sans besoin affaire : une impasse assurée
Trop souvent, les projets d’intelligence artificielle naissent d’une fascination technologique plutôt que d’un véritable besoin d’affaires. On développe un algorithme sophistiqué, on fait une belle démonstration… mais on oublie de se poser la question essentielle : quelle valeur ajoutée apporte réellement cette solution ? Sans une problématique concrète à résoudre, l’IA reste un gadget impressionnant mais inutile. Un projet IA doit d’abord partir d’un besoin clairement défini et s’assurer que la technologie apporte un bénéfice mesurable avant d’aller plus loin.
Les données: le socle de l’IA
La donnée est la base de l’intelligence artificielle. On oublie souvent que l’IA repose sur une consommation massive de données. Celles-ci doivent être gérées, contrôlées et gouvernées avec une grande rigueur. La gestion, la qualité et la gouvernance de ces données nécessitent une expertise humaine, car ce sont ces éléments qui assurent la fiabilité et l’efficacité des algorithmes d’IA. Sans des données de qualité, l’intelligence artificielle ne peut fonctionner correctement.
Rester Pragmatique : l’IA ne doit pas complexifier les processus
Il est crucial de garder les pieds sur terre. L’intelligence artificielle ne doit pas être utilisée à tout prix. Si la prise en main d’une solution d’IA est plus compliquée que la méthode traditionnelle qu’elle cherche à remplacer, alors son adoption sera un échec. La technologie doit simplifier la vie des utilisateurs, pas la rendre plus difficile. Une IA efficace est une IA qui s’intègre naturellement dans les processus existants et qui les améliore sans imposer une charge supplémentaire.
L’importance d’être bien accompagné pour votre projet d’IA
Si vous projetez de lancer un projet en intelligence artificielle, il est impératif de vous entourer de professionnels spécialisés. Être bien accompagné n’est pas seulement un gage de réussite pour votre projet, il garantira aussi qu’il réponde précisément à vos besoins. En outre, cela vous permettra d’éviter les erreurs courantes, d’optimiser vos ressources et de maximiser votre retour sur investissement. N’oubliez pas que l’IA doit être au service de votre stratégie et non l’inverse.
Différencier besoin réel et solution technologique
Comme nous avons pu déjà le constater, certains clients expriment un besoin d’IA sans parvenir à définir clairement leurs objectifs. Après discussion, il arrive de réaliser que leur problématique porte avant tout sur la valorisation de leurs données. Et dans bien des cas, cette problématique peut être résolue efficacement par des outils classiques de Business Intelligence (BI). Cela met en lumière l’importance de bien identifier les besoins réels avant de se lancer dans l’adoption d’une technologie, et de ne pas se laisser séduire par l’idée que l’IA est la réponse universelle à toutes les questions.
Pour conclure, l’IA possède un potentiel considérable, mais elle ne doit pas être perçue comme une solution cherchant un problème. Trop souvent, les entreprises se laissent emporter par des démonstrations spectaculaires mais sans lendemain. Au contraire, elles doivent concentrer leurs efforts sur des projets concrets, guidés par des besoins métiers réels. Ce n’est qu’en adoptant une approche pragmatique et en intégrant l’IA de manière réfléchie et adaptée que son véritable potentiel pourra être exploité.
