Nous vivons dans un monde où les technologies telles que l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle et d'autres deviennent la force motrice des innovations technologiques dans toutes les industries. Saviez-vous que le taux de mise en œuvre de l'IA dans les entreprises en 2019 était d'environ 37 % ? Il s'agit d'une augmentation stupéfiante de 270% en matière d'intégration de l'IA en seulement quatre ans !
L'intégration de l'IA et d'autres technologies innovantes a augmenté depuis que le virus COVID-19 a frappé la planète. De plus en plus d'entreprises ont trouvé leur place dans les outils conversationnels avancés et la technologie de l'IA afin de promouvoir le travail à distance et de s'assurer que les demandes des consommateurs sont satisfaites sans faille.
Quels sont les défis de l'intégration de l'IA ?
Cependant, l'intégration de l'IA n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Dans ce billet, nous allons partager les défis potentiels et existants de l'adoption et de l'intégration de l'IA. En outre, nous aborderons plusieurs conseils et astuces que les entreprises peuvent utiliser pour garantir une intégration réussie de l'IA. Voici les principaux défis de la mise en œuvre de l'IA que les entreprises doivent prendre en compte lors de l'élaboration d'une stratégie d'adoption de l'IA.
Exploitation d'un ensemble de données de qualité
Les systèmes d'IA ont besoin de données pour fonctionner. Cependant, ce ne sont pas n'importe quelles données qui fonctionnent. Étant donné que les entreprises utilisent des solutions d'IA pour améliorer leurs opérations commerciales, il est important que la qualité des données reste élevée. La plupart des solutions d'IA s'appuient sur des ensembles de données de qualité. Les entreprises doivent donc déterminer quels ensembles de données utiliser avant même de planifier la mise en œuvre de l'IA. Il s'agit là d'un véritable défi, car différents types de données circulent entre les différents services d'une organisation, ce qui rend difficile la détermination de l'ensemble de données à échantillonner. Le seul moyen de relever ce défi est de prendre contact avec des experts en intelligence artificielle. Ils vous montreront la bonne approche pour échantillonner les données et assurer la réussite de la transition technologique.
Remplacement des infrastructures
La mise en œuvre de l'intelligence artificielle se heurte à un autre obstacle majeur : le remplacement d'une infrastructure obsolète. Bon nombre d'entreprises désireuses de prendre le train de l'IA et de la ML devront se débarrasser de leurs systèmes traditionnels. C'est un point important car la plupart des systèmes d'IA modernes nécessitent un niveau élevé de capacité et de vitesse de calcul. En d'autres termes, les entreprises qui ont besoin de systèmes pilotés par l'IA devront consentir des investissements substantiels pour déraciner l'infrastructure existante (obsolète) et la remplacer par des systèmes haut de gamme. Les chefs d'entreprise doivent être prêts à opérer une transition au-delà de la frontière numérique s'ils veulent adopter et exploiter la technologie de l'IA. L'idée est de mettre en place un environnement robuste et une infrastructure flexible qui prennent en charge les solutions d'IA.
Dépendance à l'égard d'algorithmes complexes
Un autre défi qui mérite d'être mentionné dans la liste est celui des algorithmes qui alimentent les solutions d'IA et de ML. Ces algorithmes sont assez complexes à comprendre. Néanmoins, la plupart des opérations de veille stratégique sont pilotées par ces algorithmes complexes et leurs performances dépendent fortement du bon fonctionnement de l'algorithme d'IA. Voici ce que les entreprises doivent faire : les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre des solutions d'IA doivent comprendre ce dont elles ont besoin pour faire fonctionner les solutions basées sur l'IA et savoir si les algorithmes contribueront ou non à transformer leurs résultats. Même lorsqu'elles ont créé un modèle de ML ou d'IA fiable avec les algorithmes appropriés, elles devront investir massivement dans la mise en place d'une main-d'œuvre considérable pour assurer la formation continue des modèles, ce qui peut devenir un défi financier majeur.
Intégration dans les processus existants
De nombreux chefs d'entreprise pensent qu'ils peuvent facilement intégrer l'IA dans les systèmes, les opérations et les processus existants. C'est loin d'être le cas. L'intégration de l'IA dans n'importe quel système d'entreprise existant représente un défi de taille.
Tout d'abord, l'intégration de l'IA n'est pas une affaire prête à l'emploi. Elle exige une analyse approfondie du système et de la structure existants afin de déterminer les failles et la manière dont l'IA peut les combler. En outre, l'analyse doit déterminer si le système existant a besoin d'être complètement déraciné. Deuxièmement, l'intégration de l'IA ne peut se faire sans une aide professionnelle. Les organisations devront s'adresser à des fournisseurs de services d'IA et de ML réputés, capables de développer la solution requise et de superviser les progrès, de la conception au déploiement.
Problèmes de sécurité et de stockage
Nous avons à peine abordé l'aspect de la sécurité des données de l'intégration de l'IA. Les applications d'IA ont besoin d'une énorme quantité de données pour fonctionner. Elles ont besoin de plus en plus de données pour mieux comprendre le système et améliorer la productivité et l'efficacité. En d'autres termes, une quantité importante de données est allouée à l'apprentissage et à la prise de décisions intelligentes. Mais où iront toutes ces données ? Le stockage des données devient un énorme défi pour les entreprises, car les solutions d'IA ne cessent d'évoluer et de collecter de plus en plus de données. De plus, les problèmes de stockage des données peuvent également entraîner des problèmes de sécurité des données. La plupart des experts en IA suggèrent de créer un environnement de gestion des données approprié avant de mettre en œuvre l'IA. Cela permet de garantir une sécurité des données supérieure et de fournir une base solide pour les futures intégrations de l'IA et de la Ml.
Comment les entreprises peuvent-elles adopter l'IA avec succès ?
L'intégration de l'IA est une entreprise majeure qui nécessite des connaissances approfondies et du temps pour garantir la précision et la durabilité. Voici quelques-uns des conseils que les entreprises peuvent utiliser pour adopter l'intelligence artificielle en tant que force croissante dans n'importe quel département.
Se familiariser avec l'IA
Les chefs d'entreprise devraient prendre le temps d'apprendre tout ce qu'ils peuvent sur le fonctionnement de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des technologies connexes. Ils devraient donner la priorité à leur entreprise en trouvant comment ces technologies peuvent contribuer à générer de meilleurs résultats et une plus grande valeur. La richesse des informations et des ressources en ligne suffira pour se familiariser avec les principes fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Dressez la liste des problèmes que vous souhaitez résoudre
Il ne faut pas s'attendre à ce que l'intégration de l'IA résolve tout. Si cela était possible, la plupart des entreprises riches en liquidités licencieraient tous leurs employés et les remplaceraient par des solutions d'IA. Les organisations doivent établir une liste restreinte des opérations qui posent des problèmes de productivité et d'efficacité. Elles doivent entamer le processus d'intégration en explorant différentes idées.
Évaluer les finances liées à l'adoption de l'IA
L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique peut s'avérer coûteuse. C'est pourquoi les experts recommandent d'engager des professionnels qui peuvent aider à déterminer les finances liées à l'intégration. Les chefs d'entreprise devraient se concentrer sur la valeur que l'investissement apporte à leur entreprise - en donnant la priorité à la visibilité à court terme et à la valeur financière.
Évaluer la capacité d'adoption de l'IA
Ce que la direction pense que l'intégration de l'IA peut apporter peut être en contraste frappant avec ce dont l'organisation est réellement capable. En d'autres termes, les chefs d'entreprise doivent savoir clairement ce dont l'organisation est capable et si une mise en œuvre complète de l'IA en vaut la peine.
Préparer un prototype
Commencez toujours par un projet pilote afin de tirer les leçons de l'expérience. Cela permet d'identifier les problèmes qui n'ont pas été abordés du point de vue organisationnel ou technique. Toutefois, l'intégration de l'IA ne devrait commencer qu'une fois que le projet pilote a donné des résultats positifs. L'idée est de commencer modestement en gardant à l'esprit les objectifs du projet, d'évaluer les résultats et de ne passer qu'ensuite à la mise en œuvre complète de l'IA.
Créer un groupe de travail
La mise en œuvre de l'IA nécessitera un nettoyage des données, car toutes sortes de données circulent dans les différents services d'une organisation. Il s'agit d'une nécessité pour éviter une situation du type "garbage in, garbage out". Les chefs d'entreprise devraient créer un groupe de travail qui comprend l'importance d'obtenir des données de haute qualité à partir de différents systèmes existants. Ce groupe de travail devrait être chargé d'intégrer les différents ensembles de données et d'éliminer les incohérences.
Projets à faible coût et à faible risque
Commencez par échantillonner une petite partie des données au lieu de vous lancer à corps perdu dans la mise en œuvre de l'IA. N'entreprenez pas trop de travail trop tôt. Privilégiez plutôt une approche progressive de l'intégration de l'IA qui permet de prouver sa valeur et de recueillir des informations en retour. Utilisez le retour d'information pour étendre l'intégration en conséquence.
Automatiser les tâches quotidiennes
Si une entreprise a des opérations répétitives ou redondantes, elle devrait envisager de les automatiser. Toutefois, l'intégration de l'IA ne devrait pas être introduite pour remplacer la main-d'œuvre actuelle. Elle doit plutôt être présentée comme une solution permettant d'améliorer l'efficacité des tâches quotidiennes.
Augmentation d'échelle
Continuez à collecter et à analyser les informations afin d'élaborer des plans précis pour intensifier l'intégration de l'IA. Toutefois, ce processus peut nécessiter que les organisations fassent équipe avec des spécialistes de la technologie et consultent des propriétaires d'entreprises qui ont déjà réussi à mettre en œuvre l'IA.
Dernières réflexions !
L'intelligence artificielle a bien plus à offrir que nous ne pouvons l'imaginer. Toutefois, les entreprises devront aller au-delà des méthodes conventionnelles et s'efforcer de se familiariser avec l'IA. En effet, les défis liés à l'adoption de l'IA sont bien documentés.
Mais surmonter ces obstacles n'est pas sorcier. Une stratégie d'IA appropriée et une planification étape par étape simplifieront certainement le processus de mise en œuvre de l'IA.
Pour le dire en termes simples, les organisations devraient apprendre comment fonctionne l'IA et comment elle peut les aider à améliorer la productivité et l'efficacité globale du travail. Et si cela n'est pas assez motivant pour passer à l'action, n'oubliez pas que vos concurrents utiliseront l'IA et la ML pour améliorer leurs produits et services.
Il est temps de faire de l'IA un avantage concurrentiel majeur. Ce guide vous a-t-il été utile ? Faites-le nous savoir dans les commentaires et n''oubliez pas de consulter nos autres articles de blog !
