Vision & Stratégie autour de l’IA

Aligner les projets d'IA sur la stratégie d'entreprise

• Évaluer les besoins spécifiques de l'entreprise : L'IA doit répondre à des enjeux métiers identifiés, qu'il s'agisse d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de personnaliser l'expérience client ou d'optimiser les processus internes.
• Définir des KPI précis pour mesurer l'impact de l'IA et évaluer l'alignement avec les objectifs stratégiques globaux de l'entreprise.
• Assurer une veille constante pour identifier les nouvelles opportunités IA et se positionner de manière proactive.

Mise en oeuvre du modèle opérationnel

Intégrer l'IA dans les processus et déployer les modèles adaptés

• Identifier les processus clés où l'IA peut être appliquée via une cartographie : Automatisation des tâches répétitives, amélioration de la prise de décision, etc.
• Créer une gouvernance IA dédiée via une équipe ou un comité chargé de piloter l'implémentation de l'IA, avec des rôles clairs et des responsabilités réparties.
• Définir une roadmap de projets à forte valeur ajoutée rapidement déployables pour prouver l’intérêt de la démarche.

Déployer des solutions d'IA flexibles et évolutives

• Favoriser les architectures modulaires : Concevoir des systèmes IA en microservices ou avec une approche API-first pour faciliter les évolutions et les mises à jour.
• Adapter les infrastructures : Utiliser des infrastructures scalables, telles que le cloud computing, pour absorber l'augmentation des données et des besoins en calcul.
• Suivi et amélioration continue : Mettre en place un cadre agile pour itérer rapidement et tester des améliorations fréquentes de l’IA.

Construire des capacités clés pour accéder aux données

• Centralisation des données : Mettre en place un data lake ou une autre infrastructure adaptée pour consolider les données de manière cohérente et accessible.
• Mise en place de pipelines de données : Automatiser la collecte, le traitement et l'actualisation des données pour s'assurer que l'IA dispose en permanence d'informations actualisées.
• Data Governance : Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données pour éviter des biais ou des erreurs qui pourraient compromettre les modèles IA et appliquer dès à présent les mesures de l’IA Act.

Impliquer les talents dans cette stratégie IA

Développer l'éthique et les compétences en IA

• Former et sensibiliser les équipes : Offrir des formations continues sur les technologies IA, mais aussi sur les enjeux éthiques et la gestion des biais dans les algorithmes.
• Encourager une approche éthique : Intégrer des principes éthiques dès la conception des modèles IA et responsabiliser les équipes sur la transparence et l'explicabilité des décisions prises par les algorithmes.
• Fédérer les équipes autour des projets IA grâce à des IA Day ou à des communications autour des sujets IA

Développer une culture d’entreprise orientée vers l’IA & l’innovation

Adopter une approche centrée sur l'humain

• Créer des solutions IA qui renforcent la collaboration entre les équipes plutôt que de les remplacer.
• Encourager l'innovation continue en adoptant une approche "test and learn" et en valorisant les initiatives qui exploitent les nouvelles technologies.
• Impliquer toutes les parties prenantes dans la démarche IA, du top management aux équipes opérationnelles, pour assurer une adoption généralisée.