Un tiers des projets d'IA ne sont que de simples démonstrations

Alors que les entreprises se précipitent pour lancer des projets d'IA, de nombreux professionnels de l'informatique ne sont pas convaincus de la valeur de ces premiers efforts. 36 % d'entre eux interrogés par Dice [l'étude ne porte que sur des entreprises américaines avec 520 répondants] pensent que l'objectif principal des projets d'IA sur lesquels ils ont travaillé est de montrer aux investisseurs, aux membres du conseil d'administration ou aux parties prenantes extérieures que l'entreprise fait quelque chose avec l'IA. Pour être honnête, un peu plus de la moitié déclarent que les projets d'IA de leur entreprise sont stratégiquement importants. Il n'en reste pas moins que certains responsables IT estiment que les projets IA de leur entreprise ne sont là que pour faire bonne figure, ce qui constitue un problème.

Et il ne s'agit pas seulement d'un problème de perception de la part des employés, affirme Sriram Nagaswamy, vice-président exécutif chargé de la technologie chez FourKites, fournisseur de plateformes de visibilité de la chaîne d'approvisionnement. M. Nagaswamy a vu plusieurs sociétés lancer des projets d'IA simplement pour impressionner les membres du conseil d'administration ou les investisseurs. « Cette tendance est préoccupante », déclare-t-il. « Les projets d'IA qui n'ont pas d'objectifs clairs ou de résultats mesurables ont peu de chances d'apporter une réelle valeur ajoutée. Ils sont souvent mal planifiés et mal exécutés, ce qui rend difficile de prouver leur valeur. » Lancer des projets d'IA pour l'exemple peut susciter des doutes sur la technologie, même si l'IA a un grand potentiel dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement et dans d'autres domaines, ajoute-t-il. « Cela peut conduire à un cycle dangereux dans lequel les décideurs deviennent sceptiques quant au potentiel de l'IA, ce qui réduit les investissements futurs », explique M. Nagaswamy. « L'impact à long terme est encore plus inquiétant : les entreprises risquent de se laisser distancer par leurs concurrents qui mettent en œuvre l'IA de manière stratégique. Leurs équipes passent à côté d'expériences d'apprentissage cruciales, ce qui les rend mal équipées pour gérer de véritables déploiements d'IA à l'avenir. »

Un malentendu sur l'IA

Une grande partie du problème réside dans le manque de compréhension des capacités de l'IA, ajoute Matt Rosen, CEO de la société de conseil numérique Allata. Dans de nombreux cas, les membres du conseil d'administration, les investisseurs ou les cadres dirigeants encouragent des projets pour lesquels l'IA n'est pas adaptée. « Les chefs d'entreprise, ou même les responsables informatiques, ne suivent pas de cours de base sur l'IA », explique-t-il. « Il y a un malentendu fondamental sur les problèmes que l'IA résout, et il faut une curiosité et un apprentissage continus, non seulement de la part des professionnels de l'informatique, mais aussi de la part des dirigeants de l'informatique, puis des dirigeants d'entreprise qui attendent des solutions technologiques. Dans certains cas, la confusion qui règne autour de l'IA peut conduire à des attentes exagérées quant aux capacités de la technologie, tandis que dans d'autres cas, les dirigeants d'entreprise encouragent les projets d'IA alors qu'une solution beaucoup plus simple résoudrait le problème, explique M. Rosen. Ils disent : « faites ceci avec l'IA » mais cela ne convient pas du tout, ajoute-t-il. « Vous pouvez probablement résoudre ce problème avec un robot RPA ou avec un code personnalisé. Lorsque les membres de la direction ou du conseil d'administration poussent à des projets d'IA mal planifiés, cela peut entraîner plusieurs problèmes, notamment l'exposition des données et la perte de confiance des clients », ajoute Monica Landen, DSI et RSSI chez le fournisseur de solutions de gestion des risques et de la conformité Diligent.

« Pour s'assurer que l'IA est alignée sur les objectifs stratégiques et prête à avoir un impact mesurable sur les clients et les parties prenantes, les dirigeants et les conseils d'administration doivent donner la priorité à l'éducation autour de l'IA », dit-elle. « En renforçant la compréhension de l'IA et de l'éthique par les dirigeants, ils peuvent éviter d'investir dans des initiatives de faible valeur ou de favoriser des perceptions erronées. » Les DSI et les RSSI peuvent contribuer aux efforts d'éducation à l'IA et encourager le déploiement éthique de la technologie, ajoute Mme Landen. « Cela permet aux dirigeants de se concentrer sur des initiatives qui apportent une réelle valeur commerciale, telles que l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, l'amélioration de l'expérience client et la stimulation de l'innovation », ajoute-t-elle.

En quête d'inspiration

Comme Landon, Rosen d'Allata a vu des entreprises lutter pour trouver des projets d'IA ciblés. De nombreux clients de l'entreprise s'interrogent sur les projets d'IA qu'ils devraient lancer. M. Rosen constate qu'il y a beaucoup d'expérimentations sans orientation claire, de la part d'entreprises qui n'ont pas une idée précise des projets d'IA qui répondront à leurs besoins commerciaux. La crainte de passer à côté est réelle. Bien qu'il soit utile de permettre aux employés d'expérimenter l'IA, le lancement de projets mal planifiés peut entraîner plusieurs problèmes, notamment des coûts inutiles, une mauvaise affectation des ressources humaines et l'attrition des employés, explique-t-il. L'approche dispersée « entraîne des coûts d'opportunité significatifs en manquant le développement de solutions d'IA ayant un potentiel de transformation, et peut affecter négativement le moral des employés, conduisant à un désengagement parmi les professionnels qui cherchent un travail intéressant », ajoute M. Rosen. « Les projets d'IA doivent s'aligner sur les véritables objectifs de l'entreprise et se concentrer sur l'obtention de résultats mesurables qui soutiennent les objectifs stratégiques à long terme. »

M. Rosen conseille aux sociétés qui expérimentent l'IA de commencer par une feuille de route, comprenant des garde-fous pour les employés et les départements. « Les entreprises qui gagnent sont celles qui recherchent ce que nous appelons de véritables analyses de rentabilité [...] Il y a quelque chose de convaincant dans la valeur commerciale qui va leur donner un retour et ensuite les aider vraiment à comprendre quelle est la meilleure façon de déployer cela avec quel ensemble de données, avec quelle gouvernance, avec quel modèle ». Ce dernier encourage toutefois un certain niveau d'expérimentation de l'IA, afin que les employés se familiarisent avec la technologie et réfléchissent aux utilisations possibles. Il est également intéressant pour les organisations de lancer des POC, même s'ils n'aboutissent pas, ajoute Michael Umansky, CEO et cofondateur de SmythOS, qui aide les clients à créer des agents d'IA. Certains projets d'IA peuvent être abandonnés, mais le grand risque pour de nombreuses organisations est de ne pas adopter l'IA, dit-il. « On ne peut plus remettre le dentifrice dans le tube », déclare-t-il. « C'est en train de se produire. Les entreprises doivent l'adopter. L'IA progresse si rapidement qu'il est difficile de suivre le rythme, ajoute-t-il. Ne rien faire, c'est risquer d'être distancé. « Je crois vraiment que la grande majorité des entreprises, grandes et petites, essaient de s'y retrouver », affirme-t-il. « Elles essaient de recycler leur personnel et de comprendre les problèmes liés aux données. Elles essaient de comprendre où ce type de technologie leur apportera le plus d'avantages. »