TRIBUNE | 7 conseils essentiels pour que les startups ne ratent pas le virage de l’IA

Avec la recrudescence des sujets autour de l’intelligence artificielle – notamment générative, nombreuses sont les entreprises qui se demandent comment l’intégrer en interne pour booster leur productivité ou leur compétitivité. Dans cette tribune exclusive pour Forbes, Christelle Courant, Directrice du développement de Digitalent, délivre des conseils pratiques aux startups qui souhaitent passer de spectateur à acteur.

On parle d’intelligence artificielle comme d’une révolution incontournable pour les entreprises et particulièrement pour les startups. Alors que l’implémentation de l’IA dans les entreprises et les organisations n’est pas sans risques. On voit d’ailleurs de plus en plus de littérature alerter sur le fait que les résultats délivrés par rapport aux budgets engagés ne sont pas forcément au RDV… Car pour réussir cette transition sans trébucher, il y a quelques principes fondamentaux.

1. Comprendre les besoins et les objectifs

Avant de plonger tête baissée dans l’IA, il est nécessaire de définir clairement les besoins et les objectifs de l’organisation au global. Qu’il s’agisse d’améliorer l’efficacité opérationnelle, de personnaliser l’expérience client ou de développer de nouveaux produits, une vision précise des enjeux stratégiques permet de choisir les solutions IA les plus adaptées. Car c’est bien vous qui êtes à l’origine de la direction que prendra votre IA spécialisée.

2. Investir dans les compétences

L’IA en entreprise n’est pas une solution clé en main ni un produit sur l’étagère, comme on pourrait trop rapidement le croire . Même si le contexte actuel s’applique à nous démontrer le contraire notamment à base de cas d’usage très précis d’implémentation d’IA générative au sein des entreprises, l’IA la vraie -celle qui aide vos processus coeur de métier, requiert quelques compétences spécifiques. En science des données notamment, en ingénierie logicielle et en éthique par exemple. Former les équipes existantes ou recruter des experts semble donc indispensable pour réussir votre transition.

3. Bien choisir ses outils

On fera ici la différence entre IA générative et IA analytique. L’une possède la compétence d’avoir ingéré tout ce qui était disponible – le web entier – pour répondre à des questions sur la base de cet entrepôt monstrueux de données, l’autre possède un nombre incroyable de compétences humaines. Dont le raisonnement, l’analyse, la prédiction, la reconnaissance d’images, la détection, l’évaluation de similitudes,… Le choix d’un outil ou d’une plateforme sera donc vraisemblablement lié aux besoins clairement exprimés. Et il en existe bon nombre.

4. Adopter une approche progressive

Plutôt que de bouleverser radicalement les processus existants, il est conseillé d’adopter une approche peu brutale plus progressive. Identifier les cas d’usage prioritaires et éligibles, commencer par des projets pilotes permet de tester les technologies d’IA à petite échelle, d’apprendre des erreurs et d’affiner les modèles avant un déploiement à grande échelle. C’est cette méthode qui va réduire les risques et favoriser une adoption plus fluide par l’ensemble de la startup.

5. Garantir la qualité des données

L’efficacité de l’IA repose pour beaucoup sur la qualité des données et sa complétude. Des données incomplètes, biaisées ou erronées vont fatalement conduire à des résultats trompeurs, des décisions inadéquates voire des hallucinations. (Re)mettre en place des processus rigoureux de collecte, de nettoyage et de vérification des données est la base pour garantir des résultats pertinents. Ou bien trouver le bon outil d’IA qui s’occupera en amont de gérer la qualité de vos données.

6. Assurer la transparence et l’éthique

L’IA soulève des questions éthiques importantes, notamment en matière de confidentialité, de biais et de gouvernance des données. Au moment de choisir une solution d’IA, il est très important que vous sachiez ce qu’il y a dans la machine. Ou du moins sa manière de fonctionner. La transparence et surtout l’explicabilité renforcent la confiance des parties prenantes et assurent une utilisation responsable des technologies IA.

7. Impliquer les parties prenantes

Comme toute transformation, l’implémentation de l’IA doit être un projet collaboratif porté aux plus hautes sphères du management. Impliquer les parties prenantes – collaborateurs, clients, partenaires – dès le début de la démarche permet à coup sûr d’en faire une réussite. Car cette inclusion favorisera l’acceptation et l’adhésion au changement, tout en enrichissant le projet de perspectives diversifiées.

Conclusion

L’implémentation de l’IA est une véritable opportunité pour les startups et les organisations. Cependant, pour éviter les écueils et maximiser le retour sur investissement, il vous faut déployer une démarche réfléchie et structurée. En comprenant les besoins, en investissant dans les bons outils mais aussi en garantissant la qualité des données et en assurant une transparence et une éthique irréprochables, il est possible de réussir cette transition technologique sans risque de se planter. L’IA, bien maîtrisée, peut alors devenir un levier puissant de croissance et d’innovation.