Les stratèges en IA sont experts dans l’élaboration d’une feuille de route et d’une vision de l’IA pour les entreprises. Cependant, aligner la feuille de route sur les résultats commerciaux attendus devient difficile, compte tenu de l’évolution de la portée des initiatives en matière d’IA.
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Il est donc crucial de continuer à adapter et à affiner la stratégie d’IA pour garantir qu’elle reste alignée sur l’évolution des objectifs commerciaux et du paysage technologique.
Mais avant de commencer par la stratégie elle-même, discutons du rôle d’un stratège en IA.
Les stratèges en IA maîtrisent les flux de travail de l’IA et mappent les prérogatives commerciales aux solutions techniques tirant parti de l’IA. Ils comprennent les complexités associées à l’estimation des opportunités et n’ont pas nécessairement besoin de connaître les subtilités des algorithmes.
Développons ces trois piliers de l’estimation des opportunités. Tout d’abord, il est important de noter qu’il existe de nombreuses façons innovantes de résoudre un problème commercial, et qu’elles ne nécessitent pas toutes l’utilisation d’une technologie sophistiquée et avancée comme celle de l’IA.
Certains peuvent être facilement résolus par des règles, tandis que d’autres peuvent simplement être automatisés et résoudre le problème dans une mesure raisonnable.
Faire une telle évaluation est essentiel pour analyser la ligne de base, ce qui implique de faire un inventaire de la partie du problème qui est résolue avec la solution existante. Si la solution actuelle n’est pas acceptable, les stratèges font alors un compromis en expliquant l’augmentation potentielle de l’efficacité de la solution proposée basée sur l’IA et les risques qui en découlent.
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Principalement, les stratèges s’assurent que l’équipe est consciente de l’IA et opte pour une solution avancée, pleinement consciente du temps, des efforts, des coûts, de la complexité et des risques associés. Il serait juste de dire qu’un stratège en IA est la clé du succès de la transformation de l’IA.
Doté d’un solide sens des affaires, un stratège en IA suit généralement trois facteurs pour élaborer une feuille de route réussie :
La première consiste à s’assurer que la solution proposée est techniquement réalisable. Ils identifient les besoins en données et évaluent si le problème en question justifie l’utilisation de l’IA. Que se passe-t-il si les données ne sont pas disponibles ou ne sont pas autorisées pour la formation de modèles ou ne comportent pas d’étiquettes précises ? Tout cela relève de la compétence d’un stratège en IA.
Outre une solution réalisable, le deuxième aspect est la viabilité. Même s’il est possible de faire évoluer la solution, un stratège en IA adopte le point de vue techno-business pour évaluer si le développement du modèle proposé est financièrement viable pour les objectifs commerciaux. Si l’analyse coûts-avantages suggère que les avantages estimés du développement du nouveau modèle d’IA/ML ne justifient pas le coût non négligeable de sa construction, il est alors préférable d’abandonner cette idée.
Toute solution n’est bonne que si elle apporte de la valeur, ce qui constitue souvent un défi. La valeur peut prendre la forme d’une nouvelle source de revenus, d’un différenciateur commercial, de processus améliorés sous forme d’automatisation apportant des gains d’efficacité, et bien plus encore. Un stratège en IA a une approche méthodique détaillée pour définir la proposition de valeur derrière les initiatives d’IA.
Des expressions telles que transformation numérique ou transformation de l’IA peuvent sembler sans pertinence dans le paysage technologique actuel en évolution rapide.
On peut se demander si les entreprises doivent continuellement innover, tirer parti des technologies émergentes et s’adapter aux évolutions du marché. Alors, comment définir la transformation lorsque l’innovation est une chose continue ?
Simplifions et comprenons les principes fondamentaux qui sous-tendent l’intégration d’une telle évolution commerciale sur plusieurs années.
La transformation constitue souvent un point d’inflexion lorsqu’une organisation prend conscience de la nécessité de revoir sa façon traditionnelle de faire des affaires. Ils comprennent que le statu quo dans la gestion d’une entreprise n’est pas durable, ce qui leur fait perdre leur avantage concurrentiel, ce qui a un impact sur leur croissance.
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Par conséquent, la vitesse à laquelle ils testent le nombre d’idées s’accélère rapidement et descend jusqu’à l’entonnoir, permettant ainsi aux expériences de fonctionner à grande échelle. C’est là que l’organisation bénéficie au fil du temps des connaissances approfondies d’un stratège en IA, qui a mené plusieurs transformations de ce type à grande échelle. Ils sont équipés d’une boîte à outils composée de cadres, de systèmes et de processus adaptatifs, qui peuvent être résumés en tant que stratégies menant à une transformation réussie de l’IA.
Il y a quelques années, lorsque le concept de stratégie d’IA a commencé à devenir au centre des discussions des conseils d’administration, il a attiré l’attention de tous. Plus précisément, parce qu’il y a trop de stratégies – Business, IA et Data.
Il est facile de se perdre parmi les multiples stratégies, telles que la stratégie commerciale, la stratégie de données et maintenant, la stratégie d’IA. Voici comment les trois stratégies fonctionnent ensemble en cohérence.
La stratégie et la vision commerciale sont toujours au sommet. Il est essentiel d’avoir une vision commerciale claire, les moteurs de croissance essentiels et une feuille de route alignée sur les objectifs commerciaux. Une fois que les chefs d’entreprise ont décidé du « pourquoi et du quoi », vient ensuite le « comment ».
Un stratège en IA et des technologues se concentrent sur le comment, pour réaliser la vision commerciale grâce à la technologie. Il est important de noter que la technologie n’est qu’un catalyseur. Par conséquent, la stratégie d’IA découle de la stratégie d’entreprise., ce qui signifie qu’il faut beaucoup de temps pour comprendre l’entreprise – ses fossés et son point de vue concurrentiel.
Cependant, l’IA ne fonctionne pas seule et a besoin de données pour modéliser le phénomène. Par conséquent, cela fonctionne en tandem avec la stratégie de données.
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Le prochain aspect important de la conception d’une stratégie d’IA réussie est de s’assurer que les équipes d’IA ne s’engagent pas du tout.. Cela correspond au rôle d’un stratège en IA dans l’évaluation de la faisabilité de l’idée proposée. Les projets d’IA comportent de nombreuses « inconnues inconnues », il est donc essentiel de tenir compte des risques prévus et imprévus.
Le modèle est prêt mais ne sert à rien s’il n’est pas aligné sur les principes responsables et éthiques de la construction de l’IA. Imaginez que vous ayez dépensé énormément d’argent pour créer des pipelines et des flux de travail d’IA, que les données soient en place et que les prédictions fonctionnent très bien.
Mais seulement pour se rendre compte que les données sont biaisées, incluent des informations PII ou quelque chose d’aussi basique mais crucial que la transparence et l’explicabilité.
Il est important de noter que les prédictions ne sont d’aucune utilité tant que quelqu’un n’agit pas en conséquence, et personne ne peut agir sur la base des prédictions tant qu’il n’est pas sûr de leur origine et de leur origine.
Par conséquent, la gouvernance de l’IA, qui comprend une documentation détaillée sur les rôles et les responsabilités (propriété si elle devient malveillante), ainsi que le processus de collecte, de transformation et de formation des données, est le facteur clé d’une mise en œuvre réussie.
Comprendre le trio de la stratégie commerciale, des données et de l’IA ainsi que les piliers clés de la stratégie de l’IA sont essentiels pour diriger les organisations vers une transformation réussie de l’IA.
Vidhi Chugh est un stratège en IA et un leader de la transformation numérique travaillant à l’intersection des produits, des sciences et de l’ingénierie pour créer des systèmes d’apprentissage automatique évolutifs. Elle est une leader de l’innovation primée, une auteure et une conférencière internationale. Elle a pour mission de démocratiser l’apprentissage automatique et de briser le jargon pour que chacun fasse partie de cette transformation.
