Correctement intégrée aux processus de prise de décision, l’intelligence artificielle peut transformer les pratiques et surtout apporter de la valeur aux fonctions stratégiques (DAF, DRH, DSI, etc.).

Parce qu’elle est capable d’analyser des données massives, mais aussi d’identifier des tendances et même d’adopter une démarche prédictive, elle enrichit la réflexion et offre de nouvelles perspectives aux entreprises qui parviennent à l’utiliser de la bonne manière. Dès lors, l’enjeu n’est plus d’intégrer l’IA aux process décisionnels, mais d’en faire un vrai avantage concurrentiel.

Comment l’IA facilite-t-elle la prise de décision stratégique ?

Des décisions basées sur la donnée

S’il n’est pas toujours simple pour l’humain de traiter et d’interpréter des données massives, l’intelligence artificielle va transformer la data en informations claires, intelligibles et vraiment utiles à la réflexion.

L’entreprise peut alors plus facilement construire une stratégie basée sur des faits documentés et quantifiés. Cette stratégie peut être utilisée dans tous les secteurs et pour répondre à de nombreux objectifs, comme par exemple :

Optimiser une chaîne d’approvisionnement grâce à la prévision de la demande (sur la base des données historiques de vente, des tendances saisonnières ou encore des données météo).
Anticiper les départs des salariés pour planifier des mesures de rétention des talents (sur la base de critères de performance, du niveau d’engagement, de l’ancienneté, des retours des évaluations périodiques).
Améliorer la gestion de la relation client et identifier simplement ceux qui sont susceptibles de partir (analyse des transactions, des interactions avec le service-client ou encore d’autres signes avant-coureurs de désengagement).

Ces exemples montrent à quel point l’intelligence artificielle peut s’adapter aux problématiques de chaque métier et apporter une vraie valeur quand elle est correctement utilisée et qu’elle s’appuie sur un socle data de qualité.

Une meilleure réactivité qui fait toute la différence

Les entreprises capables de mettre l’intelligence artificielle à profit pour améliorer leurs prises de décision stratégiques ont généralement une réactivité meilleure que celle de la concurrence non-initiée à l’IA.

Très concrètement, l’intelligence artificielle est en mesure d’analyser une immense quantité de data en un temps record. Non seulement elle est plus rapide que l’humain, mais elle peut en plus identifier des anomalies invisibles de notre point de vue.

Grâce à son identification rapide de nombreux signaux et à sa capacité d’interprétation avancée, l’IA aide les entreprises à avancer plus vite. Elle vient synthétiser ses recherches de manière suffisamment efficace pour délivrer en priorité les informations utiles et prioritaires. Avec elle, les décideurs ont toutes les clés en mains pour acter leurs choix rapidement, sur la base de faits concrets et en réduisant considérablement la prise de risque.

Dans un environnement hautement concurrentiel, alors même que les entreprises doivent toujours aller de plus en plus vite, l’intelligence artificielle devient un puissant moteur de différenciation.

Une gestion des risques et des incertitudes hautement optimisée

Pour tous les décideurs amenés à gérer et prévenir les risques, l’intelligence artificielle se présente comme un outil extrêmement précieux. Alimentée avec des données de qualité, celle-ci détecte et évalue de manière proactive tout ce qui peut perturber l’équilibre en place d’une manière ou d’une autre.

Beaucoup d’entreprises investissent dans l’IA pour anticiper plus efficacement les fluctuations du marché par exemple, mais aussi pour détecter le plus rapidement et le plus précisément possible les éventuelles failles au niveau des chaînes d’approvisionnement.

En matière de cybersécurité aussi, l’IA optimise la gestion des risques. Celle-ci permet d’automatiser la gestion des menaces (intrusion, vol de données, etc.) et de générer des réponses automatiques et personnalisées à chaque menace (isoler un fichier dangereux, alerter une personne, bloquer un accès, etc.). De cette manière, les équipes expertes en cybersécurité gagnent un temps précieux pour se concentrer sur les décisions plus importantes et plus stratégiques à prendre en matière de résilience cyber.

Quels sont les défis des entreprises en matière d’intelligence artificielle ?

Aussi puissante soit-elle, l’intelligence artificielle n’est utile dans la prise de décision que si elle est correctement paramétrée et exploitée à bon escient. Son implémentation représente un vrai défi pour les entreprises… Un défi important à relever dès maintenant pour mieux progresser et anticiper l’avenir !

Appuyer ses solutions data sur des cas d’usage précis

Avant même d’implémenter une intelligence artificielle dans l’entreprise, la définition de cas d’usage va permettre de cadrer efficacement le projet. Concrètement, il faut à la fois :

Effectuer un premier état des lieux pour évaluer le potentiel d’utilisation de l’IA dans l’organisation.
Identifier des cas concrets dans lesquels l’IA peut apporter une véritable aide.
Lister toutes les sources de données qui peuvent être utiles pour alimenter les processus en question.
Développer la solution IA et l’alimenter avec les bonnes données.

Cette définition des cas d’usage, qui représente une étape clé dans l’adoption de l’IA en entreprise, reste incontournable pour que les technologies déployées apportent vraiment de la valeur. C’est grâce à elle qu’on parvient plus facilement à sélectionner les sources de données les plus pertinentes, et à cibler le développement e l’IA de manière pertinente.

Sigma vous accompagne dès les premières étapes de votre projet IA, et notamment sur la définition des cas d’usage.

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S’appuyer sur un socle data de qualité

Dans beaucoup d’entreprises, la qualité des data pose encore problème. S’il n’est en général pas difficile de récolter des données, leur qualité, leur gouvernance et même leur interprétation ne font pas toujours l’objet de stratégies préalablement définies.

Or, si l’intelligence artificielle est capable de traiter des données en masse, il faut qu’elle s’appuie sur un socle data de qualité pour vous être véritablement utile.

Ainsi, avant le déploiement d’une IA dans l’entreprise, un travail de gestion des flux de données, de qualité data et de gouvernance / sécurité reste incontournable. C’est la raison pour laquelle les approches data et IA restent et resteront toujours complémentaires.

Expert data & IA, Sigma vous offre un accompagnement complet et vous aide à valoriser vos data de la meilleure façon possible, pour ensuite les exploiter avec l’IA.

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Sécuriser les usages et sensibiliser les collaborateurs

L’intelligence artificielle doit être implémentée de manière sécurisée pour éviter toute fuite d’informations et pour ne jamais compromettre des données sensibles. Elle s’accompagne donc obligatoirement d’un travail approfondi en matière de cybersécurité et protection des données personnelles / sensibles.

Au-delà de cet aspect fonctionnel, l’exploitation d’une IA dans l’entreprise doit aussi s’accompagner de sessions de sensibilisation (voire de formation) pour favoriser les bons usages. Correctement expliquée et adoptée par les équipes, l’IA aidera tous les collaborateurs concernés à monter en compétence sur leurs sujets !

Toutes les entreprises peuvent tirer profit de l’intelligence artificielle pour mieux développer leur business ou pérenniser leur activité. Mais pour cela, elles ne peuvent pas se contenter de déployer une IA : elles doivent le faire de manière méthodique, en se basant sur des cas d’usage, un socle data et en respectant toutes les bonnes pratiques. Une fois que tous ces enjeux sont intégrés et pris en compte, l’IA devient un puissant moteur de transformation, de croissance et de gestion de la concurrence.