Publié sur mon profil linkedin le 12 avril 2024

En 2024, à Besançon comme dans d’autres Hubs d’innovation, tout le monde se demande comment adopter l’IA dans son entreprise. Le marché français a pris du retard dans ce domaine, c’est donc une opportunité pour s’inspirer de ce qui se passe autour de nous, ce que je fais. Je vois aussi de plus en plus d’exemples d’industries à l’approche traditionnelle qui se font disrupter par des néo-acteurs basés sur la Data, parce que leur accélération et leur agilité sont fulgurantes (j’accompagne d’ailleurs des startups sur ce sujet). Même dans les secteurs élitistes comme le spatial, à très forte technicité, personne n’est à l’abri. Ariane s’est fait détrôner en nombre de lancements par spaceX en 2023. En à peine 20 ans, ils ont rattrapé les 40 années d’expérience cumulées européennes. Pour éviter ça, il suffit de se mettre également à l’IA. Oui, mais comment ?

Rappelons tout d’abord que l’économie européenne est basée sur la connaissance (https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89conomie_du_savoir) qui se repose sur 3 grands piliers :

1. Recherche, développement, innovation
2. Éducation
3. Infrastructures d’information

Il devrait donc être normal d’en avoir au moins un qui apparaisse dans sa stratégie économique, d’autant plus que ces axes sont financés. À titre personnel j’ai plus d’expérience dans le premier pilier, celui de la RDI.

Ensuite, il faut rappeler qu’il existe actuellement uniquement 4 types d’IA auxquelles l’IA act ajoute les pratiques d’optimisation (d’ailleurs, n’hésitez pas à prévenir les gens autour de vous qui font de l’optimisation depuis des années qu’ils sont désormais tenus de respecter une loi contraignante). Je reviendrais sur ces 4 formes d’IA dans une autre publication. L’important, aujourd’hui, c’est de savoir ce qu’on peut en faire. Les algorithmes d’IA sont très adaptés pour :

• Trouver des valeurs qui nous manquent (utiliser son expérience cumulée pour construire de nouvelles informations)
• Pour classer les informations (une des automatisations les plus utilisées)
• Pour trouver des logiques cachées (ça, c’est vraiment pratique pour définir de vrais KPI)
• Pour lever la barrière de la complexité (un must have dans l’aide à la décision)

Une fois qu’on a conscience de ça, il est temps de commencer à construire son projet, en définissant un objectif et en identifiant les briques qui permettent de l’atteindre. Certaines pourront être réalisées par IA. Ça peut-être quelque chose de récurrent que vous aimeriez automatiser (qu’est-ce qui vous « bouffe » du temps dans votre quotidien ?), ou l’amplification d’une compétence (j’ai un expert, il m’en faudrait 10 comme lui pour atteindre mes objectifs).  Comme je le rappelais récemment lors d’une conférence, mettre un verbe sur son intention est la première étape ! Trouver la bonne action n’est pas toujours simple, surtout la première fois, alors n’hésitez pas à vous entourer pour être sûr de votre stratégie.

Ensuite vous devrez vous interroger sur la satisfaction que vous allez avoir si vous arrivez à atteindre votre objectif ou pas. La satisfaction n’est pas bijective, cette étape est donc cruciale pour votre stratégie, car elle vous permettra de savoir si votre projet doit être mieux défini, s’il apporte une attractivité à votre offre et nécessite de la R&D, si c’est un projet qui rapporte proportionnellement à votre investissement (amélioration continue), ou encore un projet pour vous aligner sur les nouveaux standards. Une fois l’objectif défini, il faudra construire sa profondeur de maitrise du projet, et c’est là qu’on définira les étapes réalisables par IA.

Tout de suite après il faut s’interroger sur la valeur que ça va vous faire gagner d’utiliser de l’IA. Il y a bien sûr des raisons stratégiques de différenciation, mais l’économie derrière se fait généralement sur un gain de productivité, de personnalisation, ou de qualité. Une fois que l’indicateur financier associé sera bien défini, et que le gain prévu sera connu, il faudra se demander si vous êtes prêt à consacrer 30% de ce gain au développement de votre projet (si c’est votre premier projet, vous n’avez sans doute pas de ressource interne) et si ces 30% sont un budget suffisant pour couvrir les frais associés à votre projet.

Il faut alors avoir en tête à ce moment que le pôle qui demande le plus de temps dans un projet d’IA, c’est la préparation des données : environ 30%. Si vous avez déjà digitalisé vos données (par exemple avec un bon ERP) et qu’elles sont structurées (chiffre + contexte), alors votre projet vous coûtera beaucoup moins cher qu’une entreprise qui doit passer par cette étape.

La dernière chose à vérifier, ce sera la disponibilité de votre expert à accompagner ce projet. L’IA agit comme un amplificateur de compétence. Pour en tirer avantage, il faut que la personne experte de la brique que vous souhaitez aborder par de l’IA soit disponible. Selon moi, c’est une des conditions nécessaires à la réussite de votre projet. Si vous souhaitez vous lancer dans un domaine où vous n’avez pas d’expertise ou pas de disponibilité, il y a de très forte chance que votre investissement devienne une frustration.

Une fois qu’on a été capable de répondre à ces questions, c’est que vous êtes prêt à faire de l’IA. Oui, mais quelle IA pour mon besoin? Commencez-vous par vous poser des questions simples :

1. Ça me coûte quoi si je fais une erreur ?
2. Est-ce qu’on va me demander d’expliquer les décisions prises par le modèle ?
3. Est-il nécessaire d’obtenir le même résultat à chaque fois ?
4. Est-ce que mes données sont de qualité ?
5. Est-ce qu’elles sont représentatives de l’environnement où le modèle va être utilisé ?

À partir de là, la personne chargée de votre projet d’IA va vous orienter sur des stratégies / technologies spécifiques. Les experts en IA vont traduire votre besoin en algorithme et tester les modèles. Suivant le niveau d’expertise et d’utilisation, ils pourront également gérer la mise en production du modèle, sa surveillance et sa maintenance.

Au début, ce type de démarche peut surprendre. Comme je le disais lors d’une conférence à Besançon il y a quelques jours, c’est comme sa première fois en vélo. Au début, c’est contre-intuitif parce qu’il faut prendre de la vitesse pour se stabiliser, mais après on ne se regarde plus pédaler, on choisit sa destination!

Si vous souhaitez consommer de l’IA comme on va au restaurant, je vous invite à vous rapprocher d’experts en digitalisation qui vous présenteront des listes d’applications. Si vous voulez faire de l’IA, c’est-à-dire que vous avez des ingrédients (des données) ou que vous voulez les faire pousser pour vous faire à manger, alors contactez-moi.