Data / IA
IA : les DSI en chefs d’orchestre
Par La rédaction, publié le 06 novembre 2024
La montée en puissance de l’IA place les DSI en chefs d’orchestre d’une transformation exigeant une sélection pointue de technologies et une collaboration accrue entre départements. En s’appuyant sur des modèles open source et en orchestrant les processus pour éviter les silos, les DSI instaurent un cadre d’innovation aligné sur les impératifs économiques, éthiques, et écologiques.
De Stéphane Houin Vice-président en charge des offres IA pour les services financiers, CGI
L’adoption généralisée de l’intelligence artificielle par les entreprises exige de la part des directions informatiques une approche réfléchie et méthodique. Face à un choix presque illimité de technologies, elles doivent pouvoir identifier celles qui créent le plus de valeur, en tenant compte des coûts et des bénéfices, mais aussi de l’alignement avec la stratégie globale, y compris sur le terrain de la RSE.
Et puisque cette irruption concerne tous les niveaux des entreprises, une règle s’impose aux DSI : le choix d’un ou plusieurs modèles d’IA ne peut s’opérer de manière isolée, mais doit au contraire s’intégrer dans une vision globale qui inclut l’évaluation des besoins actuels et futurs de l’organisation. Cette sélection implique une compréhension profonde des capacités de chaque type d’IA, de leurs implications en termes de gestion des données et de leur faculté à s’intégrer aux systèmes en place.
Dans ce processus de choix complexe, la recherche d’un équilibre entre critères techniques, économiques et stratégiques reste la priorité, sans compter la dimension éthique et responsable.
L’open source, une piste prometteuse
Opter pour des modèles open source peut s’avérer pertinent pour les entreprises soucieuses à la fois d’agilité technologique et de maîtrise des coûts : souvent conçus et maintenus par une communauté mondiale de développeurs, ils bénéficient d’une évolution rapide et d’une grande transparence, ce qui facilite d’autant leur évaluation comme leur intégration.
La flexibilité des petits modèles open source permet aussi aux entreprises de les adapter spécifiquement à leurs besoins, sans être liées à des solutions propriétaires coûteuses et potentiellement restrictives. Les DSI peuvent tester différentes configurations ou combinaisons de modèles pour déterminer quelles solutions fonctionnent le mieux au regard de leurs objectifs. Également, s’agissant de la gouvernance des données – un enjeu devenu central –, les modèles open source offrent souvent une bien plus grande transparence en termes de traitement. Quant aux considérations de durabilité, il faudra aussi sélectionner des solutions qui minimisent l’empreinte carbone de l’entreprise ou optimisent l’utilisation des ressources.
Cohabitation et harmonisation
Reste à organiser la cohabitation de toutes ces IA pour en maximiser l’impact, en veillant notamment à ce que le SI soit capable d’intégrer harmonieusement les divers modèles retenus et à ce que toutes les briques travaillent de concert pour soutenir les objectifs de l’entreprise. Cela impose de connaître en détail les points forts et les limites de chacun, ainsi que la manière dont ils peuvent être complémentaires.
Cette orchestration agile de l’IA répond aussi à un impératif de réactivité face à l’évolution continue des technologies et des conditions de marché. Ici encore, en utilisant des modèles open source, les DSI peuvent rapidement ajuster ou remplacer des composants pour répondre à toute nouvelle situation. Il en va de même pour exploiter sans délai une solution émergente, sans être entravé par des restrictions de licence.
L’impact porte aussi sur la meilleure collaboration entre les équipes informatiques et les autres départements : en impliquant les utilisateurs dans le processus de développement et d’intégration de l’IA, les DSI s’assurent que les solutions déployées répondent véritablement aux besoins, tout en facilitant leur adoption.
Enfin, en encourageant une approche systémique où l’information et les insights générés par l’IA sont partagés et exploités à travers l’organisation, cette orchestration aide à prévenir les silos de données et de connaissances. À l’arrivée, la prise de décision basée sur des données s’en trouve grandement facilitée, tout comme la cohérence et l’alignement des stratégies.
Démystifier l’IA à tous les niveaux
La collaboration et la formation constituent également des piliers pour réussir l’intégration de l’IA au sein des entreprises. La formation continue doit ainsi permettre à chaque collaborateur de comprendre les capacités et les implications de l’IA pour encourager son adoption au quotidien. De même, la sensibilisation de tous aux questions éthiques et de gouvernance des données associées à l’IA est fondamentale.
Le rôle des DSI au sein des entreprises se trouve donc sensiblement étoffé avec une responsabilité élargie qui, au-delà de la gestion de l’infrastructure informatique, implique d’influencer les décisions au plus haut niveau. Qu’il s’agisse d’opérer les bons choix en matière de technologies comme de gouvernance, de formation ou de collaboration, le DSI devient le porteur d’un objectif unique : opérer un vrai changement au sein de l’entreprise pour que l’innovation soit perçue comme synonyme de progrès et non de menace. Et in fine pour exploiter, en toute connaissance de cause, le plein potentiel de l’IA.
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