Pourquoi les projets d’IA stagnent : l’IA a besoin de bases solides

Les projets d’IA stagnent bien plus souvent après des phases pilotes prometteuses qu’après leur déploiement à grande échelle. Le problème réside dans ce qui se cache derrière.

L’IA s’impose rapidement comme la nouvelle porte d’entrée des logiciels d’entreprise. Au lieu d’ouvrir plusieurs tableaux de bord, de parcourir des rapports ou de jongler entre applications, les utilisateurs s’attendent de plus en plus à pouvoir poser une question, comprendre les changements et déclencher l’action suivante via une interface d’IA simple.

L’IA peut simplifier l’utilisation des technologies complexes. Cependant, elle ne peut pas créer de valeur commerciale fiable à partir de données de mauvaise qualité, d’une logique obscure et de processus déconnectés. L’interface peut sembler intelligente, mais ce qui se cache derrière détermine la fiabilité de la réponse et l’utilité des actions qui en découlent.

Pourquoi les projets d’IA stagnent après la démonstration

Dans un environnement pilote contrôlé, un modèle d’IA peut produire une réponse impressionnante.

Puis elle rencontre l’organisation.

Les données sont dispersées dans différents systèmes. Les équipes utilisent des définitions différentes pour un même indicateur de performance clé (KPI). Les règles d’approbation sont consignées dans des documents ou simplement mémorisées. Une recommandation apparaît dans un outil, tandis que le travail nécessaire pour la mettre en œuvre se déroule ailleurs.

C’est ce que nous avons décrit dans notre récent article sur TechCrunch comme le « mur d’orchestration ». Les outils d’IA sont souvent déconnectés des données, des flux de travail et du contexte métier qui sous-tendent les véritables décisions d’entreprise.

Le modèle n’est pas toujours en cause. Souvent, l’IA ne dispose tout simplement pas d’un socle fiable pour comprendre l’activité, étayer une décision et coordonner les actions.

L’IA a besoin d’une interface solide.

La prochaine génération de logiciels d’entreprise sera plus facile d’accès grâce à l’IA.

Chez Natzka, cela signifie que les utilisateurs peuvent exploiter plus naturellement les fonctionnalités essentielles de la plateforme. Ils peuvent poser des questions sur leurs données, explorer les raisons de la variation d’un indicateur clé de performance (KPI), comparer des scénarios, consulter des prévisions, comprendre une exception ou lancer un flux de travail.

Mais ces expériences ne fonctionnent que si l’IA dispose du contexte adéquat. Elle a besoin de données fiables et de définitions métier cohérentes. Elle doit comprendre les règles, les responsabilités, les contraintes et les flux de travail. Et elle doit savoir quand une personne doit examiner une recommandation et quand le système peut exécuter une action automatiquement.

Sans ces fondements, l’IA ne produit que des réponses plausibles qui reposent sur la même fragmentation qu’auparavant.

Les fondations transforment l’IA en catalyseur

Nous réunissons les infrastructures de données, l’analytique, les applications métier, les flux de travail et l’aide à la décision dans un environnement unique. L’IA n’est pas un outil isolé parmi d’autres, mais un moyen plus simple d’y accéder et de les activer.

Prenons l’exemple d’un détaillant confronté à une hausse soudaine de la demande. L’IA pourrait identifier le signal et en expliquer les causes. Toutefois, pour recommander une réponse pertinente, il est indispensable de comprendre l’état des stocks, les priorités du magasin, les objectifs de marge, les règles promotionnelles et les contraintes opérationnelles.

Une fois la décision prise, le système doit déclencher le flux de travail adéquat, impliquer les personnes concernées, mettre à jour le plan et conserver une trace écrite des événements. La valeur ajoutée réside dans la capacité à relier la réponse aux données, à la logique et aux processus nécessaires à sa mise en œuvre.

Commencez par définir ce dont l’IA a besoin pour réussir.

Les entreprises devraient se demander quelles informations l’outil doit obtenir, quelle décision il est censé améliorer et ce qui doit se passer une fois la réponse fournie.

Cela signifie mettre en place des bases solides : les données, le contexte métier, les règles, les flux de travail et la gouvernance.

Une fois ces éléments en place, l’IA peut exprimer tout son potentiel : faciliter l’accès à des fonctionnalités puissantes, aider à appréhender plus rapidement des situations complexes et permettre aux entreprises de passer de la question à la décision, puis à l’action.

L’IA est le catalyseur. Ce sont les fondations qui lui permettent de fonctionner. C’est ainsi que l’IA d’entreprise dépasse le stade de la démonstration et commence à créer une valeur mesurable.

Lisez notre article complet sur TechCrunch, « Les projets d’IA sont au point mort. Ce qui manque, c’est une couche opérationnelle axée sur la décision » , pour comprendre pourquoi l’IA d’entreprise a besoin d’un lien plus étroit entre intelligence, décisions et exécution.

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