En marge du Sommet sur l’intelligence artificielle de Paris qui s’est déroulé les 11 et 12 février 2025, Flanagan Relations publiques a demandé à son conseiller spécial en IA, Philippe Tousignant de la firme Ecohesia, de mettre en valeur les opportunités et les défis pour les entreprises. Sans renier les défis éthiques et son utilisation malveillante, nous préférons nous attarder sur les bénéfices de l’intelligence artificielle pour les entreprises et les organisations.

Voici la partie II de notre récent billet sur l’intelligence artificielle au service des entreprises. Nous nous attaquons ici à quelques fondamentaux importants pour des projets d’IA réussis.

Vision long terme

Pour une intégration de l’IA réussie, il est essentiel d’éviter le piège de l’appât des retombées immédiates pour privilégier une stratégie durable d’intégration et d’amélioration continue. Les organisations qui se concentrent sur une mise en œuvre stratégique sont celles qui finissent par mieux le vivre et en retirer les fruits pour elles et leurs équipes.

Les fameuses données

L’obstacle majeur réside dans les étapes préparatoires, notamment l’organisation et le nettoyage des données. C’était important il y a 50 ans pour une équipe fonctionnelle, et c’est toujours vrai aujourd’hui. Bien que l’IA puisse fonctionner avec des données désorganisées grâce à la recherche sémantique, des données structurées changent significativement les résultats. Les plus grands gains en IA surviennent lorsque les données de l’organisation sont rendues utilisables par systèmes d’IA : production de communication dans son ton de voix et son style particulier, traitement de données avec les perspectives uniques de l’équipe, prise en compte de la conjoncture et des défis actuels face aux vécus organisationnels dans la proposition de solutions et d’idées, etc.

Cependant, cette accessibilité ne doit pas compromettre la sécurité. Il est nécessaire et totalement possible de permettre l’utilisation efficace des données tout en assurant leur protection.

Gestion du changement

L’imposition de solutions d’IA sans l’adhésion des équipes peut paralyser l’organisation. Une approche collaborative est essentielle pour mixer vision stratégique et besoins des membres d’équipe. Également, un manque de préparation peut alourdir considérablement les tâches et la charge mentale de l’équipe et nous faire passer complètement à côté des bénéfices potentiels pour son organisation et son équipe.

La course aux géants de l’IA

Les cartes ne sont pas encore définitivement distribuées dans l’industrie de l’IA. Il est crucial d’éviter le « vendor lock-in » avec un fournisseur particulier ne permettant pas de réutiliser les outils dans lesquels nous investissons ailleurs. Même les géants technologiques actuels peuvent s’avérer être des colosses aux pieds d’argile, car le paysage de l’IA évolue rapidement. Cela nous mène au point suivant.

Diversité des solutions

Tous les systèmes d’IA ne se valent pas et leurs capacités varient considérablement selon les tâches. Une solution excellente pour le traitement du langage naturel peut s’avérer médiocre pour l’analyse d’images. Il est essentiel d’évaluer précisément ses besoins et de choisir les outils appropriés.

Le mythe de l’IA maison

L’idée d’entraîner sa propre IA peut sembler attrayante, mais attention au piège des coûts. La démocratisation rapide de l’IA fait chuter les prix : un projet qui coûtait 2 millions $ il y a deux ans peut aujourd’hui être réalisé pour 200 000 $, voire moins, avec des résultats supérieurs et sans un entraînement sophistiqué. Il est crucial d’évaluer le rapport coût-bénéfice à long terme.

Bref…

Recommandations pour une adoption réussie

Approche progressive

– Commencer par des projets pilotes ciblés

– Évaluer et ajuster avant un déploiement plus large

– Prioriser les processus à fort impact

Équilibre stratégique

– Aligner l’IA avec les objectifs organisationnels

– Respecter les valeurs fondamentales de l’entreprise

– Placer le développement personnel et professionnel au centre

Gestion du changement 

– Former adéquatement les équipes

– Établir des lignes directrices éthiques claires

– Maintenir une supervision humaine appropriée

Infrastructure et données

– Investir dans la qualité et l’organisation des données

– Assurer une sécurité robuste

– Développer une gouvernance claire

En conclusion, le succès de l’IA en entreprise repose sur une approche équilibrée entre innovation et prudence. Les organisations doivent préparer soigneusement leur infrastructure de données, impliquer leurs équipes dans la transformation, et maintenir une vision à long terme alignée sur leurs valeurs fondamentales. L’objectif n’est pas simplement d’adopter l’IA, mais de l’intégrer de manière à soutenir durablement la croissance et le développement de l’organisation et de ses membres.