Cinq initiatives d’IA générative que les leaders devraient entreprendre dès maintenant

Pour développer une vision stratégique et garantir son harmonisation, votre stratégie d’IA a besoin d’une tour de contrôle. Contrairement aux « centres d’excellence » que de nombreuses entreprises créent pour centraliser les capacités techniques aux fins de l’exécution des cas d’utilisation, la tour de contrôle est l’unité fonctionnelle chargée de définir la stratégie de votre organisation et de s’assurer que vos ressources et les quatre autres initiatives sont en phase avec cette vision. Elle doit être dirigée soit par un membre de la haute direction, soit par une personne directement rattachée à la haute direction. Elle doit être habilitée à affecter des capitaux et à disposer de ressources suffisantes pour travailler aux échelons des différentes fonctions de l’entreprise.

Les avantages de cette approche sont illustrés par une entreprise australienne de services publics d’eau avec laquelle les équipes d’EY ont travaillé. L’entreprise de services publics craignait que son utilisation non coordonnée de l’IA dans les processus d’affaires dispersés dans l’organisation crée un risque important. L’entreprise a évalué sa maturité en matière d’IA et a élaboré une feuille de route claire pour mener à bien son ambition stratégique. Un élément clé de la nouvelle stratégie a été la création d’une tour de contrôle de l’IA, qui a permis de hiérarchiser systématiquement les cas d’utilisation, d’établir les meilleures pratiques et la gouvernance à l’échelle de l’entreprise, ainsi que d’améliorer les compétences des talents et les capacités techniques. Le résultat n’a pas seulement réduit le risque, mais a également permis de tirer davantage de valeur des investissements de l’entreprise dans l’IA. 

Les mesures à prendre aujourd’hui

Nommer un leader ayant une solide expérience en matière de transformation numérique. Lui donner les moyens de constituer une équipe dotée de la taille, de l’ancienneté, du budget et des compétences nécessaires pour assurer la coordination à l’échelle de votre organisation. Établir des relations avec le conseil d’administration et les comités clés sur le risque et la gouvernance liés à l’IA. Commencer à déterminer les mesures que vous utiliserez plus tard pour mesurer les progrès et le rendement du capital investi.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Établir les cas d’utilisation, les modèles d’affaires et les alliances à liquider, à consolider ou à faire croître. Procéder de façon continue, en utilisant les paramètres établis précédemment et en coordination avec les initiatives liées aux modèles d’entreprise et aux fonctions, ainsi qu’aux alliances de l’écosystème.
• Déterminer comment la tour de contrôle devrait évoluer au fil du temps. Décider, par exemple, s’il faut devenir une fonction spécialisée pour maintenir une gouvernance centrale solide ou pour passer à un modèle fédéré dont les pouvoirs sont délégués entre les fonctions afin d’accroître la souplesse et la rapidité de l’innovation.

Une approche de gouvernance rigoureuse devrait viser à renforcer la confiance dans l’IA auprès d’un large éventail de parties prenantes, non seulement les consommateurs et les organismes de réglementation, mais aussi les employés, les chefs d’entreprise et les conseils d’administration. Pour ce faire, elle devrait couvrir l’ensemble de l’environnement technologique, soit les données, les modèles, les processus et les extrants.

Surtout, elle doit tenir compte d’une caractéristique unique de l’IA générative. « Les GML sont probabilistes, et non déterministes », affirme Nicola Morini Bianzino, chef mondial de la technologie d’EY et coleader d’EY.ai. « Contrairement aux plateformes informatiques antérieures, le fait de donner à un GML des informations particulières n’aboutit pas toujours au même résultat. Les modèles d’IA générative produisent plutôt une série de résultats avec une distribution de probabilité sous‑jacente, et toute approche visant à mesurer la confiance doit également adopter une approche probabiliste. »

La réglementation a longtemps été un exercice de conformité. Grâce à l’IA, la gouvernance deviendra un facteur stratégique de croissance et d’avantage concurrentiel. Si vous parvenez à renforcer davantage la confiance dans votre IA, vous obtiendrez une meilleure pénétration du marché et un avantage concurrentiel.

Les mesures à prendre aujourd’hui

Mettre en place des organismes de surveillance de la gouvernance de l’IA, comme un conseil ou un comité d’éthique en IA. Envisager d’établir des principes éthiques pour votre IA, semblables à ceux adoptés par de nombreuses organisations non gouvernementales et grandes entreprises technologiques. Utiliser ces principes pour orienter les politiques et procédures.

S’assurer que tout nouveau cas d’utilisation est au minimum conforme à la réglementation existante (p. ex., le Règlement général sur la protection des données (RGPD)) en ce qui a trait à des questions comme la protection des renseignements personnels et la résidence des données. Parallèlement, il convient de s’associer aux initiatives responsables des modèles d’entreprise et des fonctions pour cartographier les risques émergents créés par les nouveaux cas d’utilisation. Se coordonner avec l’initiative visant à renforcer la confiance dans l’IA afin de commencer à définir des contrôles pour faire face à ces risques.

Faire le suivi de l’évolution de la réglementation gouvernementale dans les marchés où vous exercez vos activités. Tenir compte de ces réglementations éventuelles lorsque vous réfléchissez à la manière dont l’IA pourrait perturber votre secteur à long terme et demander aux partenaires possibles de l’écosystème s’ils sont prêts à faire face à ces réglementations.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Selon l’ordre de priorité des cas d’utilisation et le calendrier de déploiement, mettre en œuvre des contrôles concernant les risques associés aux nouveaux cas d’utilisation au fur et à mesure de leur déploiement.
• Adopter une approche probabiliste pour tester la robustesse de ces contrôles et estimer le degré de confiance dans l’ensemble de la pile technologique. Veiller à ce que la confiance ne diminue pas au fil du temps avec l’ajout de nouvelles données ou la publication de nouvelles versions du modèle.
• Se préparer à l’adoption de nouvelles lois en comprenant les modifications que votre entreprise devra mettre en œuvre pour assurer la conformité. Au fur et à mesure de l’adoption de nouvelles réglementations, mettre à jour les contrôles, les politiques et les systèmes de production de rapports internes.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Au fur et à mesure que les technologies et les offres évoluent, il convient de décider des capacités et de l’infrastructure à développer en interne ou à confier à des fournisseurs ou partenaires externes, en se fondant sur une évaluation continue des éléments de l’environnement technologique qui deviennent des composantes courantes et de ceux qui restent essentiels pour créer et dégager de la valeur.
• Suivre l’évolution des modèles d’IA générative pour évaluer les avantages et les inconvénients des modèles en libre accès par rapport aux modèles exclusifs et déterminer où déployer chaque type de modèle au sein de l’organisation.
• Selon le calendrier de déploiement dans l’entreprise, former l’ensemble du personnel aux compétences requises pour travailler avec l’IA, depuis la rédactique jusqu’à l’interprétation et au filtrage des résultats.

Les écosystèmes d’alliances externes génèrent une valeur considérable. Ils peuvent générer une croissance des revenus supérieure à 10 % et des économies de coûts, tout en augmentant l’accès à un plus grand bassin de talents et de capacités. Malheureusement, selon un sondage réalisé en 2021 par EY auprès de 300 chefs de la direction du Forbes 2000, seulement 29 % d’entre eux avaient une stratégie qui comprenait un écosystème d’alliances externes, ce qui démontre que de nombreuses entreprises ont relativement peu d’expérience avec cette approche.

La capacité de l’IA générative à utiliser des données non structurées pourrait surmonter un obstacle majeur aux partenariats externes : l’interopérabilité des données. Dans un monde de données structurées, les partenariats avec des entités externes nécessitaient souvent que les données soient nettoyées et reformatées pour en assurer l’interopérabilité, une tâche lente et exigeante en main‑d’œuvre. Grâce à l’IA générative, le défi de l’interopérabilité est réduit et, à mesure que les entreprises élaborent des graphiques de connaissances pour rendre compte de leurs meilleures pratiques et de leurs processus d’affaires, il deviendra de plus en plus facile de combiner harmonieusement non seulement les données, mais aussi les connaissances et les processus dans l’ensemble des organisations, ce qui favorisera la mise en œuvre de nouvelles offres et de nouveaux modèles d’affaires.

Tout cela devrait ouvrir la voie à un monde d’alliances multipartites plus rapides et plus faciles. C’est une bonne nouvelle, car les alliances seront essentielles dans cet environnement en pleine évolution. Le développement d’un GML est une entreprise d’une telle ampleur qu’il est essentiel d’établir des partenariats pour intégrer les plateformes existantes. De même, les alliances avec les fournisseurs de solutions en IA générative seront utiles pour combler les lacunes en matière de talents et de technologies et pour réorganiser les fonctions de l’entreprise.

Toutefois, l’utilisation accrue des partenariats écosystémiques accroît également les risques et les défis de gouvernance. La combinaison des données entre les organisations soulève le spectre de la responsabilité collective : vous êtes aussi vulnérable que votre maillon le plus faible. Selon notre expérience de l’évaluation stratégique de l’IA pour une multinationale du pétrole et du gaz et d’autres clients, le partenariat avec des fournisseurs d’IA dans le cadre de fonctions commerciales multiples place la gestion des risques liés aux tiers au cœur de la stratégie et de la gouvernance. Compte tenu du nombre croissant de fournisseurs d’IA, les entreprises doivent veiller à ce que le partenariat avec l’écosystème soit en parfaite adéquation avec l’initiative stratégique visant à garantir la confiance dans l’IA.

Les mesures à prendre aujourd’hui

Si vous êtes novice en matière d’écosystèmes, lancez‑vous, d’une part parce que l’IA générative a abaissé la barrière à l’entrée, et d’autre part parce que les entreprises qui organisent des écosystèmes obtiennent des parts de revenus plus importantes que celles qui se contentent d’y participer. Recenser les atouts qui font de vous un partenaire attrayant, comme des données exclusives, une connaissance approfondie du secteur et une cybersécurité rigoureuse. Parallèlement, il convient de définir ce que vous attendez de vos partenaires, notamment leur capacité à combler les lacunes et à compléter vos données exclusives. Établir des projets pilotes avec plusieurs entités. Coordonner avec la tour de contrôle de l’IA l’examen régulier des performances de ces alliances.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Décider des alliances à privilégier pour les investissements ultérieurs en fonction du succès initial et de l’évolution de la situation des partenaires. Supprimer les projets pilotes qui n’ont pas abouti et reproduire à plus grande échelle ceux qui ont été couronnés de succès.
• Rechercher de nouveaux partenaires dès l’apparition de nouvelles lacunes et de nouveaux besoins.
• Transformer une série d’alliances en écosystèmes multipartites au sein desquels diverses entités apportent des compétences uniques pour atteindre des objectifs communs.

Résumé

Si l’IA réalise ses promesses, elle pourrait être tout aussi transformatrice que l’ordinateur personnel l’a été au cours des cinq dernières décennies, en stimulant la productivité, en favorisant l’innovation et en engendrant de nouveaux modèles d’entreprise, tout en perturbant ceux qui ne s’adaptent pas assez rapidement.

L’incertitude et les contraintes de ressources auxquelles sont confrontées de nombreuses entreprises sont réelles, mais elles ne doivent pas devenir une excuse pour l’inaction et les retards. Les cinq initiatives décrites ci‑après tracent la voie à suivre pour relever ces défis. Il est encore temps de passer de la tactique à la stratégie et de commencer à élaborer une vision à long terme pour votre entreprise.

Cette vision et la stratégie qu’elle inspire peuvent être ajustées à mesure que l’incertitude se résorbe. Il y a beaucoup à décider plus tard.

Il y a beaucoup à faire dès maintenant.