On entend parler à longueur de journée de l’IA générative et de ses impacts, pourtant les entreprises peinent encore à s’approprier le sujet de manière concrète.
Contrairement à ce que l’on pourrait penser, la diffusion de l’IA générative en entreprise reste encore sporadique. Si certains collaborateurs l’utilisent dans le cadre professionnel, ils l’exploitent souvent avec leur propre licence ChatGPT. Malgré la présence de l’IA dans le TOP 3 des priorités des entreprises, à peine plus de 10 % d’entre elles ont lancé une étude d’impact significative sur les métiers.
Quels sont les obstacles actuels et comment initier de manière simplifiée vos premières étapes vers une IA d’entreprise ?
Quels sont les principaux freins pour adopter l'IA ?
Durant ces 12 derniers mois, j’ai animé près d’une quarantaine de conférences au sein de COMEX du SBF120. Trois principales tendances forment les freins au déploiement et à l’usage de l’IA au sein de nos entreprises : la cybersécurité, le manque de formation et la capacité insuffisante de mettre en valeur les cas d'usage.
Premier obstacle : les craintes en matière de cybersécurité
L’enjeu en matière de cybersécurité serait le principal frein, pour la majeure partie des organisations rencontrées. A leurs yeux, les IA génératives sont plus faciles à détourner, et leurs concurrents ou des personnes mal intentionnées pourraient, par ce biais, accéder à des données ultra-sensibles.
Mais en réalité, les entreprises prennent-elles la meilleure voie ? Car la menace réelle, au niveau cybersécurité, est qu’en tardant à se lancer dans les IA génératives, les collaborateurs utilisent leurs propres licences privées à des fins professionnelles. Et ce cas de figure représente un risque de fuite de données encore plus conséquent !
Second frein : le manque de formation en matière d’IA
L’immense succès de ChatGPT auprès du grand public a pu faire croire à certains que ces nouveaux outils basés sur l’IA générative étaient faciles à prendre en main et à exploiter. Mais ce n’est pas le cas, le manque de connaissance des dirigeants et des salariés en matière d’IA demeure important. La multiplicité des intelligences artificielles et leur nouveauté dans le quotidien des collaborateurs expliquent un besoin d'accompagnement. Sur ce sujet, plusieurs niveaux doivent s’engager : l’entreprise elle-même mais également les fournisseurs de solutions doivent être capables de former et d’acculturer les équipes à ces nouvelles solutions.
Troisième frein : la lisibilité des effets positifs de l’IA
Il y a au sein des organisations, un besoin préliminaire et bien naturel d'identifier les usages à partir de la réflexion commune entre managers, directeurs de Business Units - RH et SI/Digital. Pour de nombreux leaders, les applications concrètes de l’IA générative sont encore floues or les bénéfices à tirer des outils emprunts d’IA requièrent de l’intelligence collective.
Finalement, même si les COMEX ont conscience de faire face à la prochaine révolution technologique, peu d’entre eux s’engagent dans cette voie.
Sur les 35 entreprises passées au crible de l’IA en 2023, seulement 4 d’entre elles (soit 11%) ont mené une analyse d’impact robuste pour identifier les métiers les plus exposés.
Les 20 statistiques sur l'adoption de l'IA sont disponibles sur notre article "la réelle adoption de l'IA en entreprise".
L'AI ACT en Europe : entre régulation éthique et charge de travail pour les entreprises
L'AI ACT, voté en Europe le 13 Mars 2024, entrera en vigueur en Juin 2024. Il marque un tournant significatif dans la régulation de l'IA en Europe, alors que les Etats-Unis ont simplement fait passer un décret stipulant que chaque entreprise doit fournir les résultats des tests de sécurité à l’administration : deux visions législatives assez différentes coexistent.
L’AI Act vise à encadrer son utilisation en mettant l'accent sur la transparence, la sécurité et la protection des droits fondamentaux. Pour les entreprises, cela se traduit par une double opportunité : renforcer la confiance dans l'usage éthique de l'IA et obtenir le marquage CE, gage de conformité aux normes européennes.
Cependant, la mise en conformité représente aussi un défi substantiel. Les exigences imposent de définir le niveau de dangerosité du système développé, de risque minime à risque inacceptable. Ensuite, suivant ce diagnostic, les entreprises qui commercialisent ces dispositifs ont entre 6 et 36 mois pour se mettre en conformité. Ce sont notamment 24 mois qui seront donnés aux systèmes évalués comme disposant d’une dangerosité limitée et élevée.
Pour se conformer, quelles sont les 5 actions à réaliser ?
- Cartographier leurs systèmes d’IA : identifier les projets d’IA existants et futurs pour s’assurer qu’ils respectent les nouvelles réglementations.
- Constituer une équipe projet dédiée : inclure des experts en conformité, en technologie et en droit pour piloter la mise en conformité.
- Évaluer les risques associés : analyser chaque système d’IA pour identifier les risques potentiels et mettre en place des mesures correctives.
- Tester les systèmes pour détecter les biais : effectuer des tests rigoureux pour garantir que les algorithmes ne discriminent pas injustement certains groupes.
- Allouer des budgets adéquats : prévoir des ressources financières pour la mise en conformité initiale et la surveillance continue.
Cette approche permet aux entreprises de structurer efficacement leur démarche de mise en conformité, en identifiant les priorités et en allouant les ressources de manière optimale.
Des exemples de programmes à impacts positifs dans les entreprises
Plusieurs organisations, publiques ou privées, se sont d’ailleurs déjà lancées dans des groupes de travail ou des travaux internes autour de l'influence et des bénéfices à tirer de l’intelligence artificielle. Parmi elles, on peut citer L’Oréal ou même France Travail. Parce que l'IA générative n'est pas seulement un levier de productivité nous illustrons 2 cas d'usage pour vous inspirer :
La transformation des métiers chez un un des opérateurs de jeux de hasard en France :
Cette société a également initié une grande réflexion autour de l’impact de l’IA sur l’ensemble de ses métiers. Nous l'accompagnons pour identifier de quelle manière l'IA générative transforme les activités et l'emploi: automatisations, naissance de nouvelles tâches au sein de ses postes actuels. L’entreprise se dote ainsi des outils pour garantir l’employabilité de ses collaborateurs et planifier le futur des compétences critiques à sa performance.
La diversification des profils recrutés chez un Cabinet de Conseil
Autre exemple : nous avons récemment travaillé pour l’un des principaux cabinets de conseil, d'audit et d'expertise juridique et fiscale. Chez eux, l’IA a été utilisée pour le matching de compétences, dans leur recrutement. Alors qu’avant, on observait une reproduction des profils sélectionnés, l’IA injectée a permis de diversifier les talents retenus.
De 3 % de profils dits “atypiques”, la société est passée à environ 15 % !
Preuve en est que l’IA apporte un nouvel éclairage positif en termes de pratiques RH.
Les facteurs clés de succès de l'adoption de l'IA
1. Alignement Stratégique
Assurer un alignement stratégique entre les principaux dirigeants (CEO, CFO, COO, DRH) pour définir les transformations à mener. Cela implique de comprendre les enjeux et les opportunités offertes par l'IA et de les intégrer dans la vision globale de l'entreprise.
2. Gouvernance Forte
Mettre en place une gouvernance solide autour du projet d’IA est crucial. Cela inclut la création d'une équipe projet dédiée, composée d'experts en technologie, conformité et juridique, mais aussi métier, de manière à assurer une coordination efficace et une surveillance continue des systèmes et initiatives à l’état de conception ou plus avancés.
3. Investissements IT & Data
Les investissements dans les technologies IT et Data sont essentiels pour supporter l’adoption de l’IA. Un binôme fort RH/DSI doit coordonner ces investissements, en évaluant les compétences existantes et en planifiant les formations nécessaires pour combler les écarts.
4. Outils Basés sur Data & IA
Utiliser des outils basés sur la data et l'IA pour répondre aux besoins spécifiques de chaque métier. Cela implique de développer ou d'intégrer des solutions IA adaptées, en automatisant les tâches répétitives et en optimisant les processus décisionnels.
5. Stratégie Sociale et Pilotage du ROI
Une stratégie sociale centrée sur le reskilling est indispensable pour accompagner les collaborateurs dans la transition vers l'IA. Le pilotage du ROI doit combiner les coûts RH et les gains opérationnels, en utilisant des métriques claires pour mesurer l’efficacité et l'impact des initiatives IA.
Méthodologie en quatre étapes pour adopter l'IA
Étape 1 : Éveiller la conscience et acculturer à l'IA
Commencez par sensibiliser l’ensemble des parties prenantes à l’IA. Éduquez les dirigeants sur les tendances actuelles, les technologies émergentes comme le deep learning et les impacts potentiels de l’IA. Étendez ensuite cette éducation à tous les collaborateurs pour les aider à comprendre comment l’IA peut transformer leur quotidien professionnel. Cette phase d'acculturation est cruciale pour préparer le terrain et faire accepter l'IA comme un allié plutôt qu'une menace.
Étape 2 : Cartographier et analyser les besoins
Dressez une cartographie précise des systèmes et processus actuels de votre entreprise. Identifiez les points de douleur et les goulots d’étranglement dans vos opérations, là où les inefficacités et les erreurs sont fréquentes. Priorisez ces domaines pour concentrer vos efforts là où l’impact de l’IA sera le plus significatif. Explorez ensuite les opportunités d'amélioration en envisageant comment l’IA peut automatiser des tâches répétitives et optimiser les processus décisionnels.
Étape 3 : Développer et intégrer des solutions IA
Avec une vision claire des besoins et des priorités, développez et/ou intégrez des solutions IA adaptées. Cela implique non seulement l’automatisation des tâches chronophages, mais aussi l’optimisation des processus à forte valeur ajoutée. Utilisez des logiciels SaaS spécifiques pour chaque métier, comme le marketing ou les RH, et assurez-vous que ces outils soient faciles à utiliser et parfaitement alignés avec les besoins des utilisateurs finaux.
Étape 4 : Former, Évaluer et Ajuster en Continu
Mettez en place des programmes de formation continue pour garantir que tous les collaborateurs soient à l’aise avec les nouvelles technologies IA. Instaurez des mécanismes de feedback pour recueillir les retours des utilisateurs et ajuster les stratégies en conséquence. Suivez rigoureusement les indicateurs de performance pour mesurer l’impact des initiatives IA, combiner les coûts RH avec les gains opérationnels et piloter efficacement le retour sur investissement.
Conclusion
En suivant cette méthodologie structurée en quatre étapes, les entreprises peuvent transformer les défis liés à l’adoption de l’IA en opportunités de croissance et d’innovation. L'IA, intégrée de manière stratégique et gouvernée avec rigueur, devient un catalyseur de changements positifs, alignant les compétences internes avec les besoins du marché et renforçant la compétitivité globale de l’entreprise. C'est une aventure qui demande du temps et des ressources, mais qui, lorsqu'elle est bien menée, offre des résultats tangibles et durables.
