Sélectionner les bons cas d’usage IA : la clé pour une stratégie IA gagnante

L’adoption réussie d’une technologie disruptive telle que l’IA, dépend du succès des premiers cas d’usage. Lorsque ces projets initiaux apportent une réelle valeur commerciale et des avantages significatifs auprès des parties prenantes, alors l’adoption s’accélère. Mais lorsque cette adoption ne parvient pas à relever les principaux défis de l’entreprise ou qu’elle ne répond pas aux attentes, la déception s’installe, et l’enthousiasme s’amenuit, au même titre que les chances de succès à long terme. Pour éviter cet écueil, il est essentiel de mettre l’accent sur la sélection des cas d’usage lors de l’introduction de l’IA dans l’entreprise.

Aligner les cas d’usage de l’IA aux objectifs stratégiques de votre entreprise

Il est important d’évaluer la valeur commerciale potentielle des cas d’usage et de suivre les tendances du secteur, mais s’appuyer uniquement sur ces éléments peut être trompeur. Une trop grande importance accordée à ce que font les autres peut fausser la vision et conduire à des conclusions erronées. Il est essentiel de comprendre l’impact de la technologie sur le marché, le modèle d’entreprise et l’organisation.

Préparer le terrain

Les objectifs stratégiques d’organisation fournissent le contexte nécessaire à la sélection des cas d’usage. Souvent, les nouvelles technologies nécessitent une approche exploratoire qui s’aligne sur des objectifs d’innovation plus larges. Au fil du temps, les cas d’usage doivent être reconnectés aux objectifs stratégiques et à la vision de l’organisation.

Il est essentiel de comprendre les forces de l’organisation et son niveau de préparation technologique. L’application de modèles de maturité provenant de sources telles que Gartner ou Microsoft peut aider à préparer le terrain. Les organisations aux premiers stades de maturité, où l’apprentissage est essentiel, doivent aborder cette question différemment de celles qui sont à des stades avancés.

Il est important de gérer les attentes et d’établir une base de référence sur ce que la technologie peut et ne peut pas faire. Dans le battage médiatique qui entoure des technologies comme l’IA générative, les possibilités peuvent sembler illimitées, ce qui conduit à des attentes irréalistes. Si l’on n’y prend pas garde, cela peut conduire à la sélection de cas d’usage voués à l’échec. Inversement, trop de scepticisme peut abaisser les exigences et conduire à des résultats décevants. Une mise à jour régulière des critères d’évaluation peut atténuer ces risques.

Garder un processus structuré

L’introduction de nouvelles technologies dans une organisation est un processus d’innovation. Une approche structurée favorise la créativité tout en minimisant les surprises en identifiant les risques dès le début. L’incorporation d’éléments d’expériences Lean et du modèle stage-gate permet des expérimentations rapides avec des boucles de rétroaction itératives, tout en ajoutant des points de contrôle de qualité pour évaluer les progrès.

Étape 1 : Identification des cas d’usage

Objectif : Créer une liste non-exhaustive de problèmes business qui pourraient théoriquement être résolus par l’IA.

La loi de l’instrument crée souvent la tentation d’appliquer de nouvelles technologies à des problèmes avant de les valider pleinement, comme l’a illustré Warren Buffet « …pour un homme avec un marteau, tout ressemble à un clou ». Identifier des cas d’usage permet donc de s’assurer que les bons problèmes soient identifiés et de clarifier qui est confronté à ces défis. Commencez par discuter des problèmes actuels et futurs de l’entreprise, puis explorez la manière dont les nouvelles technologies peuvent y répondre.

Étape 2 : Évaluation des cas d’usage

Objectif : Développer une compréhension commune de la valeur et de la complexité des cas d’usage non notés et créer une liste de cas d’usage notés.

Pour évaluer la valeur commerciale, il est essentiel de comprendre non seulement quelle valeur un cas d’utilisation crée, mais aussi comment il la crée. La valeur peut se manifester sous la forme d’une augmentation de la productivité, d’une amélioration de la qualité, d’une meilleure compréhension ou d’une meilleure expérience client. L’importance de ces avantages varie d’une organisation à l’autre, en fonction de leur adéquation avec des objectifs stratégiques tels que la croissance, la rentabilité, la position sur le marché ou l’innovation. Par exemple, une entreprise axée sur la croissance peut donner la priorité aux cas d’usage qui améliorent l’expérience du client plutôt qu’à ceux qui stimulent principalement la productivité.

La complexité, quant à elle, englobe des facteurs tels que l’effort, le coût, la durée et le risque liés à la mise en œuvre. Ces facteurs doivent contre-balancer avec l’infrastructure IT, les capacités de données et les compétences existantes de l’organisation. Dans le paysage de l’IA qui évolue rapidement, les exigences en matière de conformité, d’éthique et de réglementation compliquent encore les choses, comme par exemple l’AI Act. Par exemple, des réglementations plus strictes pourraient alourdir les formalités administratives, réduisant considérablement la valeur commerciale potentielle de certains cas d’usage.

Étape 3 : Hiérarchisation des cas d’usage

Objectif : Hiérarchiser les cas d’usage et sélectionner ceux qui seront testés ou mis en œuvre.

Les organisations devraient sélectionner des cas d’usage qui apportent une valeur commerciale significative et s’alignent sur les objectifs stratégiques, en tenant compte de leur niveau de préparation technologique. Les nouveaux adoptants de l’IA pourraient se concentrer sur des cas d’usage peu complexes et de valeur modérée afin de mieux comprendre les avantages et les défis de l’IA. En revanche, les organisations plus expérimentées peuvent cibler des cas d’usage très complexes à fort potentiel de transformation.

L’utilisation d’une matrice de priorisation peut aider à visualiser et documenter le processus de sélection. L’introduction d’une grille de qualité à la fin de ce processus renforce la transparence, fournit un retour d’information supplémentaire et garantit l’adhésion de la direction et des responsables aux étapes suivantes.

Mobiliser l’intelligence collective

Le processus de sélection des cas d’usage exige des compétences diverses pour obtenir des résultats fiables. L’expertise technique est cruciale pour évaluer la faisabilité. Le risque et la conformité, souvent négligés, sont également essentiels pour évaluer la complexité, en particulier avec des technologies qui évoluent rapidement comme l’IA. L’implication d’autres experts métier, tels que ceux des ventes et du marketing, est essentielle pour comprendre le potentiel du marché. La réflexion collaborative permet non seulement de découvrir les angles morts, mais aussi de favoriser une conviction partagée, ce qui stimule l’adoption des cas d’usage sélectionnés.

Identifier, évaluer, sélectionner – et répéter !

La sélection des cas d’usage ne doit pas être une activité ponctuelle lorsque l’on parle d’une nouvelle technologie, mais plutôt un processus continu et itératif. Dans un environnement dynamique, des paramètres tels que la technologie, les réglementations et les stratégies concurrentielles peuvent évoluer rapidement. Un cas d’usage solide peut rapidement être confronté à de nouveaux défis ou devenir obsolète à mesure que de meilleures alternatives apparaissent. Pour garder une longueur d’avance, il faut passer des préoccupations immédiates à une perspective plus large grâce à la planification de scénarios et au suivi des tendances, pour identifier les risques à un stade précoce.

Cependant, l’enthousiasme suscité par une nouvelle technologie et la pression pour une exécution rapide après l’approbation d’un cas d’usage peuvent conduire à une vision étroite. Il peut en résulter des occasions d’apprentissage manquées ou des projets peu performants, ce qui, en fin de compte, entrave l’adoption de la technologie. Un processus structuré et récurrent permet aux organisations de surveiller les indicateurs clés, de repérer les signes avant-coureurs et de promouvoir l’apprentissage continu. Cette approche renforce la gestion des risques, améliore la planification des projets et fixe des attentes réalistes en matière de délais. Enfin, elle permet d’ajuster les stratégies avec plus de souplesse à mesure que de nouvelles connaissances apparaissent.

Structurer une approche dynamique

La sélection des cas d’usage d’une nouvelle technologie est un processus dynamique qui nécessite un suivi, une évaluation et une adaptation continue. Une approche structurée et itérative aide les organisations à éviter la vision étroite, le biais des coûts irrécupérables et les attentes irréalistes. Elle favorise également l’apprentissage continu, la prise de décision fondée sur des données et la planification de scénarios, augmentant ainsi la probabilité d’adopter et de mettre en œuvre avec succès des technologies qui s’alignent sur les objectifs stratégiques et répondent aux besoins des clients.

Atteindre le succès grâce à l’IA

Dans le paysage de l’IA en constante évolution, choisir les bons cas d’usage n’est pas une décision unique, mais un processus continu qui nécessite une évaluation et un ajustement régulier. Une approche structurée et itérative permet aux entreprises de rester flexibles et d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en s’assurant que leurs objectifs stratégiques sont atteints à long terme. Le succès avec l’IA n’est pas seulement une question d’innovation, mais aussi d’affinage continu de la chaîne de valeur.