L’intelligence artificielle a beau être une technologie de pointe, elle est associée à une dimension humaine importante. ” Une implémentation n’est un véritable succès que si l’ICT, la science des données et le métier sont sur la même longueur d’onde. Par ailleurs, il est également important de susciter l’adhésion de l’utilisateur final “, précise d’emblée Bert Weemaes, Senior Business Solutions Manager bij SAS.
SAS peut faire valoir une expertise étendue dans le domaine de l’intelligence artificielle. Bert Weemaes fait remarquer que la rapidité de maturité des projets est liée au déploiement par les organisations de collaborations internes. ” Je suis un partisan convaincu des équipes scrum où le métier, l’ICT et les scientifiques de données collaborent étroitement. Dans cette chaîne, l’ICT est surtout responsable du volet implémentation. Lors de la définition et de la mise en place de ces processus, le rôle du CIO se révèle particulièrement important. Les plateformes technologiques, comme celle de SAS, peuvent soutenir cette collaboration en automatisant les tâches répétitives et en créant une couche de gouvernance centrale susceptible de réunir les différentes parties. “
Maturité
Selon Bert Weemaes, l’IA s’impose dans de nombreux secteurs. ” Actuellement, le secteur financier fait office de locomotive. C’est ainsi que l’IA aide les banques dans la décision d’octroi ou non d’un prêt. Et dans les entreprises de production, les domaines d’application sont légion. Dans chaque secteur, on trouve évidemment des précurseurs, des suiveurs et des retardataires. Les analystes de McKinsey constatent que si de très nombreuses entreprises ont pris conscience de la nécessité d’investir massivement dans l’IA, seules 8% d’entre elles y trouvent effectivement une valeur ajoutée pour le métier. Les entreprises proposent certes toute une série de modèles d’IA très attractifs, mais ne vont malheureusement pas plus loin. L’une des causes est que le modèle d’IA ne répond pas à la bonne demande du business. Une deuxième explication possible se situe dans le fait que les organisations n’intègrent pas ou de manière trop peu efficace ce modèle d’IA dans la production. Il est donc important de mettre rapidement les résultats de l’IA en production et de ne pas se limiter à des phases de projet pilote préparatoires. “
Bert Weemaes conseille aux entreprises de définir au niveau stratégique les cas pratiques les plus impactants avant de les déployer de manière très ciblée. ” Je préfère cette approche plutôt que de passer des années à générer des données les plus pures possible ou à développer des dizaines de modèles qui n’iront finalement pas en production. Cela coûte beaucoup d’argent et de temps, alors que le ROI laisse à désirer. “
L’efficience comme constante
Bert Weemaes constate encore que les entreprises se fixent différents objectifs en matière d’IA. ” Une efficience supérieure est la grande constante, même si l’innovation, la satisfaction client, la durabilité et la réduction des coûts constituent par ailleurs les leviers principaux. ” Compte tenu de la grande variété des domaines d’application, les organisations ont intérêt selon Bert Weemaes à ne pas considérer les projets d’IA comme ponctuels et isolés. ” Celui qui choisit la bonne approche en veillant à la structure, l’automatisation et la gouvernance ne devra plus partir d’une feuille blanche lors d’un prochain projet. “
Les organisations ont intérêt à ne pas considérer les projets d’IA comme ponctuels et isolés.
Plateforme d’IA et de données
A titre d’illustration, Bert Weemaes évoque un projet de terrain. ” En collaboration avec Prayon, le leader du marché de la chimie des phosphates, nous avons mis en place une plateforme permettant de déployer de manière efficace de l’analytique avancée et des modèles d’IA au sein de processus de production. Exemple concret : pour la production de matériaux de base pour les batteries, des capteurs contrôlent désormais en continu et à haute fréquence plus de cent cinquante paramètres. Il s’agit là d’une tâche qu’un cerveau humain ne serait pas capable de réaliser en temps réel de manière lucide. Résultat ? L’IA améliore le taux de conversion des matériaux de base en produits finis utilisables. En outre, Prayon est maintenant parvenue à produire la même quantité de produits finis tout en réduisant sa consommation d’énergie. “
Documentation
Bert Weemaes recommande aux organisations d’intégrer d’emblée dans le processus la sécurité et la traçabilité des données et des décisions. ” Veillez à documenter suffisamment les processus et la provenance des données. Par ailleurs, l’IA revêt également un aspect humain important. C’est ainsi qu’il arrive que des utilisateurs rejettent des décisions parce qu’ils ne comprennent pas comment telle décision a été prise et sur quoi elle est basée. Après avoir fonctionné de la même manière durant des années, la technologie estime subitement qu’il faut faire autrement. Pourquoi devrions-nous l’écouter ? C’est la raison pour laquelle il est important d’expliquer pourquoi l’IA a pris tel ou tel chemin. Des interfaces orientées utilisateur et des techniques d’IA explicable peuvent faire comprendre la manière dont un modèle d’IA arrive à une certaine conclusion. Ce type d’approche permet de convaincre les collaborateurs que l’IA opère comme un outil puissant dans l’exécution la plus efficace de leur tâche. “
Potentiel
L’expert de SAS s’attend à voir la contribution de l’IA fortement augmenter dans notre société au cours des prochaines années. ” Aujourd’hui, nous sommes encore loin d’exploiter toutes les possibilités de l’IA. Je crois que tant les entreprises que les administrations déploieront bon nombre de projets de qualité et dont le consommateur pourra également bénéficier. ”
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