Data / IA
Pérenniser ses premiers succès avec l’IA en jouant la carte du long terme
Par La rédaction, publié le 18 mars 2025
Les quick wins de l’IA peuvent impressionner et éclairer des potentiels, mais ne garantissent ni rentabilité ni pérennité. Pour éviter l’effet feu de paille, il faut maintenant chercher à en obtenir un véritable avantage concurrentiel et transformer ces victoires en leviers durables. Voici comment pérenniser ces premiers succès sur le long terme et ancrer l’usage de l’IA dans une véritable stratégie cohérente et durable.
De Jacques Padioleau, Regional Vice-president EMEA South, Qlik
Lorsqu’elles remportent leur premier succès en matière d’IA, nombre d’entreprises éprouvent un sentiment d’exaltation. Les résultats initiaux promettent de nouvelles orientations, mais sans une chaîne de valeur résiliente, les espoirs suscités risquent de retomber comme un soufflé. Pour que l’IA continue de porter ses fruits, chaque étincelle doit s’inscrire dans un cadre stratégique plus large et alimenter un feu porteur d’une croissance continue.
Les « quick wins » enregistrés aujourd’hui démontrent le potentiel de l’IA à, entre autres, extraire des informations pertinentes de données non structurées. Cependant, ces derniers risquent de n’être qu’un feu de paille s’ils sont traités de façon isolée. La clé réside dans l’intégration de ces informations générées par l’IA à un socle de données associé à une stratégie à long terme, faute de quoi ces succès seront sans lendemain. Reliés les uns aux autres, ces « insights » deviennent a contrario une force puissante et pérenne qui durabilise la rentabilité des investissements consacrés à l’IA en dopant la croissance, la résilience et la compétitivité à long terme.
Remplacer les informations isolées par une stratégie intégrée
Les données métier ont évolué ces dernières années. Les rangées et colonnes sont désormais remplacées par des courriels, des fils de discussion instantanée et des fichiers PDF. Dans les entreprises, les connaissances sont généralement stockées dans des formats non structurés qu’il est de plus en plus difficile de consulter et d’analyser à des fins décisionnelles. C’est dans ce contexte que l’IA peut rapidement transformer des données non structurées en informations pertinentes et exploitables — un « quick win » particulièrement séduisant.
Pour cela, es entreprises ont besoin d’outils pour interroger, collecter et détecter les schémas répétitifs qui caractérisent ces données. Ces résultats exploitables et obtenus rapidement sont des gains rapides de l’IA générative. Ces éléments peuvent être utilisés pour justifier des dépenses plus ambitieuses tandis que la technologie trouve progressivement sa place au sein de la stratégie de l’entreprise.
Au-delà des quick wins, parier sur une stratégie d’IA durable
L’approche « quick wins » continue de dominer le paysage actuel de l’IA. Selon un rapport Bloomberg Intelligence publié en 2023, l’IA générative pourrait représenter 10 % de l’ensemble des investissements IT d’ici 2032, alors que les dépenses actuellement consacrées à l’IA ne dépassent pas 1 % de l’ensemble des dépenses informatiques — matériel, services logiciels, jeux vidéo et publicité. Davantage qu’une adoption en toute confiance, ces données indiquent la persistance d’une attitude expérimentale à l’égard de l’IA.
Bien que l’accès à des informations exploitables issues de données jusqu’alors impénétrables représente clairement une victoire, ces chiffres peuvent malheureusement être perçus comme la preuve d’un recul de l’IA. Les sommes dépensées sont, dans une large mesure, liées à une course à laquelle toutes les entreprises participent parce que leur conseil d’administration ou leur PDG a posé la question suivante : « Quelle est notre position à propos de l’IA ? »
Pour les entreprises, les avantages intentionnels de l’IA deviendront « durables » lorsque les parties prenantes comprendront comment allier l’exploitation à court terme (« quick wins ») des données collectées par les chatbots à une stratégie globale et à une intégration aux flux de travail.
Élaborer une feuille de route durable pour l’IA
Elaborer des stratégies de données fiables ne se fait pas du jour au lendemain : c’est un processus qui nécessite de la patience et des investissements. Dans un premier temps, les entreprises ont besoin de socles de données propres et fiables, avec des fonctions de contrôle de la cohérence, de la gouvernance et de la qualité. Une fois ce socle constitué, elles peuvent intégrer l’IA à leurs flux de travail en vue d’améliorer les opérations.
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