La vérité qui dérange sur l'IA : et si ce n'était pas pour votre entreprise ?
Vous songez à ajouter de l’intelligence artificielle à votre entreprise ?
Le moment est enfin arrivé : vous avez fini d’installer vos systèmes de gestion, votre produit plaît à votre public cible, tout tourne. L’entreprise, qui n’était hier qu’une graine vivant seulement dans votre imagination, est devenue une plante. Petite et en pleine croissance, mais bien vivante.
Sauf qu’un collègue vous raconte qu’il a commencé à “intégrer de l’intelligence artificielle” dans sa boîte et qu’il voit déjà les premiers résultats, très positifs. Vous remarquez que votre CRM affiche désormais des “fonctionnalités IA” qui promettent de vous simplifier toutes vos tâches. Et votre concurrence dit “utiliser l’IA pour améliorer l’expérience de ses clients” et affirme avoir d’excellents résultats.
Vous commencez à sentir que quelque chose vous échappe. Peut-être qu’avoir un système de gestion de données et d’information n’était que le début ? Il y a un peu de vrai là-dedans. Mais il faut aussi rester éveillé pour voir quand la technologie sert vraiment à faire grandir votre entreprise, et quand l’intégrer se transforme en gaspillage d’argent mal investi.
Au commencement, il y a les données
L’intelligence artificielle ne va pas résoudre magiquement tous vos problèmes, et tous les problèmes ne peuvent (ni ne doivent) être abordés avec de l’IA. C’est un outil, pas une solution.
Beaucoup d’entreprises jeunes pensent que l’IA est la clé pour se différencier de leurs concurrents et faire grimper leurs indicateurs. C’est vrai, mais incomplet : en réalité, l’intelligence artificielle vaut ce que valent les données qui la nourrissent.
Avant de penser à appliquer l’IA, vous devriez vous demander :
- Est-ce que je collecte des données de qualité ?
- Mes processus sont-ils assez matures pour être automatisés ?
- Est-ce que je sais quelle décision business je veux améliorer ?
Pour commencer, ce qu’on appelle aujourd’hui couramment “intelligence artificielle” n’est qu’une toute petite partie d’un ensemble de technologies beaucoup plus large. D’ailleurs, ce qu’on appelait historiquement “intelligence artificielle” a plus de 70 ans ! Les chatbots style ChatGPT et les applications avancées qu’on voit dans pas mal de SaaS s’appellent en réalité des grands modèles de langage (LLMs), et ils font partie des modèles génératifs : des algorithmes capables de créer du contenu (audio, texte, vidéo). Ces capacités sont tellement bluffantes qu’elles rapprochent plus l’idée d’intelligence artificielle de la science-fiction que des statistiques.
Pourtant, votre entreprise n’a probablement besoin de rien de tout ça. Ce dont elle a besoin, en revanche, c’est d’une façon concrète et actionnable d’exploiter ses données et d’en tirer une perspective nouvelle. Il est peu probable qu’un chatbot d’IA générative fasse grandir votre business, mais c’est tout à fait le cas de la capacité à prédire quand un client va partir, à choisir de manière personnalisée quels produits proposer dans un panier, à segmenter votre audience pour la comprendre en profondeur, et bien plus encore.
Ce qui compte vraiment, c’est que vos données vous servent, et pas que vous adoptiez une technologie les yeux fermés, aussi impressionnante soit-elle.
Ne courez pas sans savoir où vous allez.
L’intelligence humaine
Est-ce que ça veut dire que vous ne pouvez pas utiliser l’intelligence artificielle ? Bien sûr que non. Mais attention : tout ce qui brille n’est pas or, et il est essentiel de savoir pour quoi faire au moment d’adopter une nouvelle technologie.
La réalité, c’est que dans l’immense majorité des cas, une organisation tire plus de valeur des modèles non-génératifs : le machine learning “classique”, pour ainsi dire. Ces algorithmes et techniques statistiques ne sont peut-être pas aussi “séduisants et magiques”, mais ils sont bien plus utiles aux entreprises qui veulent faire les choses correctement et grandir, plutôt que de sauter dans une vague par peur de rater le coche.
Le machine learning “traditionnel” (modèles prédictifs, segmentation, analyse du churn, etc.) apporte souvent bien plus de valeur réelle que les applications spectaculaires d’IA générative.
Avec des modèles plus simples mais robustes, vous pouvez :
- Anticiper la perte d’un client
- Personnaliser les recommandations de produits
- Segmenter votre audience à des fins commerciales
- Optimiser vos campagnes marketing
- Estimer les ventes ou la rotation du stock
L’IA ne fonctionne pas seule : elle demande stratégie, culture et suivi
Pour vous rassurer et faire retomber la mousse du FOMO, ça vaut le coup de rappeler que le développement de solutions data-driven reste un sujet à résoudre pour la grande majorité des organisations.
Selon une étude du BCG1, à l’heure actuelle seules 26 % des entreprises arrivent à passer de la PoC avec IA à la génération durable de valeur et d’impact business.
Et voici le point intéressant : selon cette même étude, beaucoup d’entreprises ne suivent pas les KPIs de leurs initiatives IA, mais celles qui le font parviennent à tenir les promesses de l’IA : réduction des coûts, hausse du bénéfice, croissance généralisée, etc.
L’IA (et le machine learning traditionnel) peut être une alliée précieuse, mais uniquement si elle est alignée sur votre stratégie business. Si l’IA, ou n’importe quelle technologie, ne vous aide pas à grandir et à vous améliorer de manière concrète et tangible, vous jetez votre argent par les fenêtres.
On vous conseille de vous poser ces questions avant d’avancer :
- Quel est le problème concret que je veux résoudre ?
- Ai-je déjà les données nécessaires pour le résoudre ?
- Puis-je mesurer l’impact qu’aurait une solution d’IA ?
- Est-ce que je décide par besoin ou par effet de mode ?
Il est important d’avoir un plan où vous pouvez tracer clairement la direction de votre stratégie de données et son alignement avec vos indicateurs business. Si vous évaluez comment mieux exploiter vos données, ou si vous voulez comprendre si l’IA a du sens dans votre contexte, on peut peut-être vous aider.
Tirer parti de vos données demande une stratégie. Ça demande des efforts technologiques, des changements culturels, de la décision de la part des dirigeants, de l’investissement en temps et en ressources, et pourquoi pas, beaucoup de patience.
Chez deployr, on travaille avec des entreprises qui cherchent à appliquer la technologie avec un but et une stratégie. Si vous pensez qu’il est temps d’explorer ce que l’IA peut apporter à votre entreprise, sans formules magiques ni promesses gonflées, on est à un message de distance.
