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Les conseils pour intégrer l’intelligence artificielle

Afin d’intégrer correctement l’intelligence artificielle, y compris générative, en entreprise, plusieurs bonnes pratiques peuvent être mises en place. Mais de nombreux écueils peuvent être évités. Les voici en exclusivité.

Voici les bonnes pratiques pour intégrer l’intelligence artificielle au sein de son entreprise. Il est tout d’abord recommandé de partir d’un cas pratique concret. Le premier pas critique est certainement celui de choisir un cas pratique pour implémenter la technologie. Cela permet de se fixer des objectifs clairs et mesurables pour jauger de la réussite de l’utilisation de l’IAG. Il convient donc de créer son plan avec des benchmarks mesurables. Améliorer les ventes, le marketing, le service client ou l’accès à l’information sont de bons domaines pour implémenter la technologie en premier lieu.

En second lieu, il convient d’établir des règles précises pour l’utilisation des données. Sans politique de données strictes, point de salut. Il s’agit d’une véritable expertise nécessaire dans le traitement des datas via un spécialiste du traitement. Ce dernier sera à même de proposer un framework de gouvernance clair. L’objectif est également de définir quel serait l’usage acceptable des données à des fins d’utilisation par l’IAG. 

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Autre point, chacun peut tester et itérer… pour mieux apprendre. Rappelons que cette technologie demeure encore jeune et reste en cours d’évolution permanente. Il est donc préférable de tester différents cas d’usages sur des groupes contrôlés, de tailles relatives. Tout du moins dans un premier temps. Une fois le potentiel évalué, il est important de familiariser les équipes avec les avantages que l’IA procure. Tester permet enfin de connaître les limites potentielles de l’outil.

Bien préparer les équipes

Quatrième volet capital, il est capital de bien préparer les équipes. Chacun doit être engagé de manière active dans le processus d’intégration de l’IAG au sein du business et des opérations. Cela peut passer par une communication claire quant à l’importance d’utiliser la technologie de manière responsable, d’entraîner les collaborateurs sur des procédures les concernant directement ou par les inclure dans les entreprises de recueil des retours. 

Photo de Jon Tyson sur Unsplash intelligence artificielle générative GenAI Numeum TechTalks intelligence artificielle DSI

Enfin, il est conseillé de disposer d’avoir un pôle d’expertise. De telles technologies sont de nature à transformer l’existant. Elles peuvent tout du moins avoir un effet totalement novateur quant à la manière dont sont conduits les business. Mais ce changement n’est possible que si chacun est ouvert à celui-ci. Un pôle d’expertise peut ainsi permettre d’éclairer les décisions futures pour mieux servir de levier à la croissance future. Pour cela, il est nécessaire de s’entourer de bonnes personnes… et de recruter des experts en conséquence.

Les 5 pratiques à éviter pour intégrer l’intelligence artificielle

Premier écueil, il serait préjudiciable de ne pas détecter les biais possibles. Le sujet des biais technologiques créés par l’intelligence artificielle est clé pour toute entreprise numérique. La technologie peut, en effet, faire ressortir des résultats ayant pour conséquence d’aggraver certaines inégalités ou de mettre de côté certains profils de personnes. Pour éviter ces écueils, l’initiative Ethical AI, soutenue par Numeum publie un guide méthodologique pratique destiné à faire émerger des propositions et des recommandations pour chaque professionnel.

Second point, ne pas former correctement les équipes serait une erreur. Déployer de nouveaux leviers de croissance passe irrémédiablement par un investissement dans la performance de ses propres collaborateurs. A mesure que ces derniers gagnent en expérience et en compétences, la valeur dans l’entreprise est appelée à croître. Ces modèles d’IA offrent également le potentiel de générer une croissance nouvelle lorsque ces résultats sont incorporés aux actifs internes.

Penser à la cybersécurité

Autre volet, la cybersécurité ne doit pas être délaissée. Les modèles d’intelligence artificielle générative peuvent créer des données sensibles. Il est crucial d’assurer une sécurisation de ces dernières au moyen d’un chiffrement robuste ou d’autres mesures idoines. Aussi, les algorithmes ont besoin d’être sécurisés au regard d’éventuelles failles de sécurité, d’accès non-autorisés ou d’une utilisation illégale de la propriété intellectuelle. Une gouvernance est donc nécessaire en la matière.

Photo de Towfiqu barbhuiya sur Unsplash Cybersécurité Numeum TechTalks cybermenace

« Errare humanum est, sed perseverare diabolicum« . Chaque entreprise se doit de corriger ses erreurs. Les données utilisées pour entraîner les IAG doivent être nettoyées. Et ce, de manière constante. Cela signifie que les erreurs et les éventuelles inconsistances doivent être corrigées. Les entreprises peuvent utiliser des outils de nettoyage des données afin d’identifier et de corriger les erreurs à la volée. 

Enfin, beaucoup d’entreprises commettent l’erreur de ne pas considérer l’existant. Les données utilisées par l’IA proviennent d’une grande variété de sources comme les systèmes internes, les réseaux sociaux, les capteurs et autres équipements IoT. Les entreprises doivent collecter et stocker ces éléments de manière à ce qu’ils soient facilement accessibles et distribuables via les bases de données. Des jeux de données plus larges produiront de meilleurs résultats. Ainsi, des sets divers aideront à éviter d’éventuels biais technologiques.

Cet article est issu du livre blanc « L’impact de l’IA générative sur les entreprises du numérique » édité par Numeum. Le document est téléchargeable à cette adresse : https://numeum.fr/actu-informatique/livre-blanc-limpact-de-lia-generative-sur-les-entreprises-du-numerique

Olivier Robillart