Si certaines entreprises ont déjà pris des mesures pour intégrer l’IA dans leurs processus, d’autres hésitent, freinées par des incertitudes sur les coûts, les risques ou simplement par une méconnaissance des possibilités offertes. Mais attendre n’est plus une option. Investir dans l’IA, c’est non seulement s’assurer de rester compétitif aujourd’hui, mais aussi bâtir une entreprise résiliente pour faire face aux défis de demain.
Pourquoi se lancer maintenant? Parce que vos concurrents aussi avancent. Ils utilisent déjà l’IA pour automatiser des tâches répétitives, anticiper les besoins de leurs clients ou optimiser leurs chaînes d’approvisionnement. Avec la baisse significative des coûts des outils d’IA au cours des dernières années, ces technologies sont désormais accessibles même aux petites et moyennes entreprises.
Définir les gains recherchés
Avant de se lancer, il est important de clairement définir les objectifs et les indicateurs de performance clé (KPI) souhaités. Sans ces balises, les projets peuvent rapidement échouer à démontrer leur valeur.
« Automatiser 70 % d’une tâche représente généralement le premier investissement. Pour se rapprocher du 100%, chaque palier suivant devient exponentiellement plus coûteux. Mieux vaut optimiser les gains rapides et évaluer la valeur d’un perfectionnement total avant d’investir au-delà de ce seuil. », explique David Hamel, VP Stratégie, CX et Design chez nventive. Une planification stratégique permet ainsi d’optimiser les ressources et de maximiser les résultats.
Supporter l’intelligence artificielle sur des bases technologiques robustes
Avant d’intégrer des outils d’IA, il faut s’assurer que votre infrastructure technologique est prête à supporter cette transformation. Vous pourriez procéder à :
- Une analyse de la maturité des systèmes existants, en utilisant des cadres d’évaluation spécifiques.
- La mise en place d’une gouvernance des données pour assurer leur qualité, leur accessibilité et leur sécurité.
- Le développement d’une expertise interne pour éviter le BYOAI et le Shadow IT, et garantir la bonne gouvernance des outils d’IA.
Définir la feuille de route en intelligence artificielle
L’élaboration d’une démarche structurée, qui distingue les priorités à court, moyen et long terme, permet de maximiser les retombées tout en minimisant les risques. Une fois les premiers gains réalisés, les organisations peuvent passer à une phase d’intégration plus ambitieuse. À moyen terme, il s’agit de personnaliser les outils d’IA pour qu’ils répondent précisément aux besoins de l’entreprise et de les intégrer aux systèmes existants comme les CRM (gestion des relations clients) ou les ERP (planification des ressources d’entreprise). Puis à long terme, l’objectif est de rendre l’IA un pilier central de l’organisation.
À court et moyen terme
Les entreprises peuvent viser des projets simples offrant des gains rapides : l’automatisation des tâches répétitives, comme la saisie de données ou la gestion des demandes fréquentes, est une première étape abordable et à fort impact, réalisable à partir d’agent AI. Encore plus accessibles, des outils comme Copilot ou Claude permettent aux employés de générer du code ou du contenu ou d’identifier des erreurs en quelques secondes, leur libérant du temps pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Ces projets démontrent rapidement leur valeur, avec peu d’investissement initial, tout en sensibilisant les équipes à l’utilité concrète de l’IA.
À long terme
Si les outils standards ne répondent pas entièrement à vos besoins, il se pourrait que la meilleure avenue pour votre entreprise soit de concevoir une solution sur mesure. Si vos données proviennent de sources variées ou si vous recherchez un avantage concurrentiel unique, une approche sur mesure peut être plus appropriée. Toutefois, les outils courants peuvent être parfaits pour répondre à des besoins génériques ou pour accélérer la mise en œuvre à moindre coût.
Contrôler l’implémentation d’IA
Attention : si ces outils offrent un potentiel immense, leur utilisation doit être rigoureusement contrôlée. Comme le souligne Renaud Gauthier: « L’enthousiasme des utilisateurs peut vite devenir coûteux si l’on ne contrôle pas les limites. » Une utilisation excessive et incontrôlée des solutions IA peut faire exploser les coûts d’exploitation. Il devient alors indispensable de mettre en place des garde-fous, comme des seuils sur la quantité de requêtes ou les volumes traités. Il vaut parfois mieux tolérer des interruptions temporaires que de risquer des dépenses exponentielles causées par des usages non prévus.
L’IA est déjà en train de redéfinir les standards de l’industrie, et les organisations qui tardent risquent de perdre du terrain face à leurs concurrents. Avec une stratégie claire et les bons outils, vous pouvez non seulement suivre le rythme, mais aussi prendre une longueur d’avance.
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