Intelligence artificielle et analytique, clés du succès futur des entreprises

D’après un récent rapport Gartner, 79 % des stratégistes en entreprise estiment que l’intelligence artificielle (IA), l’analytique et l’automatisation seront nécessaires et essentielles au succès de leur organisation. 

L’étude a également révélé que 50 % des activités de planning stratégique et de mise en œuvre pourraient être automatisées en partie, voir entièrement, sur la même période. Le rapport indique, par ailleurs, que 51 % des entreprises réfléchissent à l’intégration du Machine Learning (ML) et 45 % à l’intégration des analyses prédictives.

Ash Finnegan, Responsable de la transformation digitale chez Conga, analyse cette évolution au sein des entreprises en soulignant l’importance d’une stratégie de transformation digitale :

« Les dirigeants commencent doucement à reconnaître les avantages que les technologies telles que l’IA, l’automatisation et l’analytique apportent aux organisations. Celles-ci ne sont pas évidentes à mettre en place et à intégrer au sein des processus des entreprises. En effet, si la plupart des entreprises ont déclaré avoir commencé à utiliser des outils d’analyse descriptive et diagnostique, le rapport indique que peu d’entre elles exploitent des outils plus avancés comme l’analyse prédictive permettant d’améliorer leur efficacité opérationnelle. En réalité, seulement 20 % des stratégies d’entreprises ont recouru à des solutions liées à l’IA, comme le ML ou le traitement automatique des langues.

Le rapport indique par ailleurs que tirer avantage des outils d’analytique et d’IA afin de prendre des décisions stratégiques est l’un des grands défis des organisations, notamment en raison des restrictions budgétaires. Il est, en effet, important de prendre en compte le retour sur investissement de ces outils afin qu’ils soient bénéfiques pour l’organisation sans toutefois mettre en danger sa santé financière. L’automatisation et l’analytique peuvent être d’excellents outils lorsqu’ils sont exploités correctement, mais l’IA ne fonctionne bien que grâce à des données de qualité.

Ainsi, si ces données ne sont pas prises en compte, ni structurées ou bien si elles sont cloisonnées entre les différents services, comment les dirigeants peuvent-ils mettre en œuvre des changements réellement significatifs et utiliser les données pour guider leur prise de décision ? Il en va de même pour le déploiement de projets d’automatisation des processus, s’ils ne sont pas repensés et adaptés, alors le risque d’erreur augmente.

Les dirigeants doivent ainsi prendre le temps, en amont, de déterminer ce qu’ils essaient de faciliter au travers de ces données, en examinant la manière dont elles sont traitées et stockées avant de les analyser par le biais d’outils d’IA ou d’analytique. Cela est d’autant plus nécessaire si ce processus a pour ambition d’anticiper des résultats commerciaux ou des décisions stratégiques. L’intégration des systèmes et la rationalisation des processus devraient être la priorité absolue pour les organisations. Ce n’est qu’en établissant un modèle de données unique, où toutes les données sont vérifiables, disponibles et exploitables, que l’IA et l’analytique offriront un véritable retour sur investissement et permettront à l’entreprise de passer à la vitesse supérieure ».