Selon notre plus récent sondage éclair mondial d’EY sur le point de vue des chefs de la direction, 43 % d’entre eux ont commencé à investir dans l’IA générative. Et un autre 45 % prévoient de le faire d’ici l’année prochaine. Toutefois, 90 % des organisations en sont encore aux premiers stades de maturité de l’IA générative, soit en réalisant des démonstrations de faisabilité ou en développant des capacités dans des segments isolés de leur entreprise, ce qui pourrait être inquiétant pour plusieurs raisons.
Les capacités de l’IA générative émergent souvent d’initiatives venant de la base. Cependant, ces efforts sont souvent menés par des équipes techniques qui peuvent être déconnectées de l’entreprise dans son ensemble. Cette réalité reflète un problème structurel critique puisque les responsables des projets d’IA générative ne contrôlent généralement qu’une fraction du flux de valeur, tandis que la collaboration entre les fonctions et les secteurs cloisonnés est nécessaire pour extraire et créer de la valeur au sein de l’entreprise.
Ajoutez à cela l’incertitude générale qui entoure l’IA générative (pensez à l’évolution des considérations éthiques, réglementaires et autres) et le chemin à parcourir devient particulièrement ardu si vos efforts sont par nature cloisonnés. Autrement dit, il peut être relativement facile de mettre à l’essai l’IA générative, mais il est complexe de l’adapter pour répondre aux besoins organisationnels plus vastes.
L’adoption de l’IA générative à l’issue d’un projet pilote isolé nécessite une stratégie plus globale, fondée sur une transformation plus profonde de l’entreprise. Cette stratégie doit tenir compte d’une série de défis et de facteurs de risque liés à l’adoption de l’IA générative, notamment
- Un manque de clarté sur la manière et le moment où l’IA générative modifiera les modèles d’entreprise et la dynamique concurrentielle, ainsi que sur la manière de passer d’un programme de cas d’usage à un programme de valeur et de transformation
- L’incertitude quant aux cas d’usage à privilégier et à la manière dont ils s’inscriront dans la stratégie globale
- Les questions sur la façon d’évaluer la valeur financière et non financière générée par les investissements dans l’IA générative
- Les contraintes liées à l’établissement de partenariats dans le domaine de l’IA générative (telles que la complexité contractuelle, logistique et commerciale)
En l’absence de ces informations, la stratégie pourrait ne pas être assez audacieuse pour tirer parti de l’ensemble des avantages possibles de l’IA générative. Adopter un état d’esprit plus stratégique à l’égard de l’IA générative et des technologies émergentes peut aider. De plus, les entreprises qui abordent l’IA générative selon cette philosophie ont tendance à partager un ensemble commun de caractéristiques particulières qui les distinguent des autres. Dans l’ensemble du marché, nous constatons que les leaders de l’IA générative font preuve de clarté et de cohérence :
1. Stratégies dans l’ensemble de l’entreprise : Ces organisations accordent la priorité à une stratégie, une gestion et une architecture des données exemplaires, favorisant une innovation de pointe dans l’ensemble des fonctions de l’entreprise. En fin de compte, c’est ce qui stimule la croissance. En exploitant le plein potentiel des informations axées sur des données, ces organisations acquièrent un avantage concurrentiel.
2. Priorités en matière de capital et de ressources : Parmi les dirigeants, l’investissement dans l’IA générative est une priorité absolue pour l’organisation, les modèles d’entreprise fondés sur l’IA générative devenant d’importants inducteurs de croissance. En outre, l’investissement dans l’IA générative est une partie distincte et bien définie de la répartition globale du capital de l’organisation.
3. Orientation technologique émergente : Ces organisations établissent des structures formelles telles que des centres d’excellence dotés de l’autonomie nécessaire pour influencer la prise de décisions par la direction. Des partenariats sont formés pour mener des recherches avancées sur l’IA générative et développer des applications, et des structures de gestion rigoureuses sont mises en place pour gérer les données et les risques de façon responsable.
4. Innovation en matière de produits et de services : Les organisations de premier plan investissent continuellement dans l’IA générative et l’adoptent, ce qui donne lieu à la création de produits et de services de pointe, à des brevets lucratifs et à une augmentation des marges bénéficiaires. Elles disposent d’un portefeuille unique et différencié, à la fois évolutif et durable. En outre, une méthodologie de prototypage bien définie permet de mettre au point et de tester en permanence de nouveaux concepts.
La bonne nouvelle, c’est que n’importe quelle organisation, à n’importe quelle étape de son parcours dans le domaine de l’IA générative, peut établir une stratégie de base autour de ces facteurs fondamentaux. Nous recommandons d’adopter une approche en deux volets pour réaliser ce changement de mentalité.
Tout d’abord, toute entreprise qui cherche à adopter l’IA générative avec succès doit commencer par fixer des objectifs généraux de mise en œuvre. Ces objectifs doivent clairement s’harmoniser avec les valeurs, la raison d’être et les priorités d’affaires stratégiques de votre organisation, et devenir la force motrice qui relie l’ensemble de votre stratégie axée sur l’IA générative. Ce n’est qu’à ce moment que vous pourrez commencer à démanteler les cloisons pour créer une approche stratégique de bout en bout axée sur l’IA générative. Pour y parvenir, les organisations doivent recenser, combler et mesurer les écarts entre l’état actuel et l’état futur souhaité, en comparant les activités de mise en œuvre actuelles de l’IA générative à un déploiement à l’échelle de l’entreprise, arrivé à maturité.
EY.ai – Modèle de maturité de l’IA
En tirant parti du modèle de maturité de l’IA, EY.ai, nous travaillons avec les organisations pour les sensibiliser à leur niveau de maturité actuel et définir des étapes claires pour passer à la prochaine étape du processus. Les dirigeants peuvent ainsi comprendre où se situe leur organisation dans les différents stades de maturité, de l’idéation à la réalisation. Par exemple :
