Trop d’idées en IA et pas assez d’impact concret

Un surplus d’idées en matière d’IA entrave les progrès sans évaluation ciblée

Tout le monde parle de l’IA. Ce qui est surprenant, c’est le nombre d’entreprises qui croulent sous les idées en matière d’IA, mais qui ne parviennent pas à en tirer quelque chose de significatif. mais ne parviennent pas à en tirer quelque chose de significatif. Selon un rapport de McKinsey datant de 2024, 65 % des entreprises utilisent déjà régulièrement l’IA générative. Ce chiffre a presque doublé par rapport à l’année précédente. Encourageant ? Oui. Efficace ? Pas toujours.

Dans les équipes de direction, vous trouverez une douzaine ou plus de cas d’utilisation de l’IA, le marketing veut de la personnalisation, les ventes veulent de meilleures prévisions, les RH veulent améliorer la rétention, et les opérations veulent de la maintenance prédictive. Tous ces objectifs sont valables.

Sans un mécanisme de filtrage délibéré, la plupart de ces efforts deviennent des preuves de concept éparses. Ils perdent du temps, créent des outils isolés et sont rarement mis à l’échelle. Il en résulte de la frustration et un manque d’alignement. Vous ne pouvez pas vous attendre à des progrès lorsque tout est testé, mais que rien n’est engagé.

Le problème s’aggrave lorsque vous ajoutez à cela une capacité limitée, une dette technique et une gouvernance en constante évolution. La MIT Sloan Management Review souligne que les systèmes existants et la dette technique accumulée continuent de bloquer la mise à l’échelle de l’IA.

La solution n’est pas « plus d’innovation ». Il s’agit d’établir des priorités. Cela signifie qu’il faut savoir quels sont les cas d’utilisation à faire avancer et avoir un objectif commun pour prendre cette décision. Si vous ne filtrez pas, vous stagnez.

L’impact commercial doit déterminer les priorités en matière d’IA

L’IA n’a d’importance que si elle permet d’atteindre un objectif important. Il ne s’agit pas de créer des outils intelligents. Il s’agit de résoudre des problèmes réels qui empêchent déjà votre équipe de direction de dormir.

Si un cas d’utilisation ne permet pas de réduire les coûts, d’augmenter les revenus ou d’éliminer les inefficacités d’une manière qui intéresse déjà l’entreprise, c’est du bruit. L’IA qui bénéficie d’un budget et d’une attention particulière est celle qui répond à un besoin stratégique, et pas seulement à un besoin technique.

Les dirigeants doivent être clairs à ce sujet : L’IA qui n’est pas liée à vos principaux indicateurs de performance clés disparaîtra. L’enthousiasme initial est peut-être au rendez-vous, mais le soutien à long terme disparaît si l’impact n’est pas mesurable. Vous voulez être convaincu ? Montrez au directeur financier les économies réalisées. Montrez au directeur de l’exploitation combien de temps d’arrêt cela réduit. Faites en sorte qu’il soit manifestement utile.

Il ne s’agit pas de prouver que l’IA fonctionne. Cet argument est dépassé. Il s’agit de prouver qu’elle a de l’importance pour votre entreprise.

L’adoption transparente par les utilisateurs est essentielle au succès de l’IA

Vous pouvez concevoir un système d’IA puissant. Il peut être intelligent, efficace et évolutif. Mais si personne ne l’utilise, c’est un investissement gaspillé. Cela arrive plus souvent que la plupart des équipes ne veulent l’admettre.

L’une des principales raisons de l’échec des initiatives en matière d’IA est étonnamment simple : les gens ne les adoptent pas. La Harvard Business Review le dit clairement : une faible adoption et des flux de travail peu clairs sont les principaux obstacles à l’expansion de l’IA. Les raisons ne sont souvent pas techniques. Elles sont humaines. Si un outil d’IA perturbe les flux de travail actuels ou exige des utilisateurs qu’ils modifient leur mode de fonctionnement, la plupart d’entre eux ne l’utiliseront pas.

L’IA qui réussit est celle qui est invisible de la bonne manière. Elle s’intègre là où les gens travaillent déjà. Elle n’exige pas de nouveaux systèmes, de nouvelles connexions ou de longs cycles d’intégration. Dans le cadre d’un projet, une équipe de vente sur le terrain a indiqué qu’elle passait des heures à rassembler des données avant les réunions avec les clients. Ils ont intégré des informations sur les comptes générées par l’IA directement dans leur CRM, sans outils ni étapes supplémentaires. L’impact a été immédiat. L’équipe a passé moins de temps à se préparer et plus de temps à s’engager. Les taux de conclusion se sont améliorés.

C’est à cela que ressemble l’adoption, elle est intuitive et directement liée au travail quotidien. Déployer l’IA ne signifie pas créer de nouveaux flux de travail. Il s’agit de rendre les flux existants plus intelligents.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’un problème d’interface utilisateur. C’est un problème de croissance. Si vos employés n’en perçoivent pas rapidement la valeur, l’élan autour de l’IA s’essouffle rapidement. Et si l’adoption échoue, il en va de même pour l’évolutivité. Pour bien faire, vous devez donner la priorité aux cas d’utilisation pour lesquels la demande est claire, les avantages immédiats et les perturbations minimes. Tout le reste vous ralentit.

L’état de préparation technique détermine quels projets d’IA peuvent être mis en œuvre.

Les idées n’évoluent pas sans infrastructure. Vous pouvez avoir un concept à fort impact soutenu par les entreprises et les utilisateurs, mais si les données ne sont pas là ou si vos systèmes ne peuvent pas le prendre en charge, vous êtes coincé.

C’est là que la plupart des projets d’IA échouent discrètement. Le cas d’utilisation semble bon sur le papier, le retour sur investissement est important, le besoin est simple, mais le backend n’est pas prêt. Les systèmes sont obsolètes. Les données sont désordonnées. Les plateformes ne se parlent pas entre elles. Selon la MIT Sloan Management Review, la dette technique et l’architecture existante restent des obstacles majeurs au déploiement.

Ce n’est pas une surprise, mais c’est un signal. Tous les concepts d’IA n’appartiennent pas à la catégorie « maintenant ». Concentrez-vous sur les cas d’utilisation que vous pouvez réellement construire et soutenir aujourd’hui. Cela signifie généralement des projets ayant accès à des données structurées, propres et pertinentes. Cela signifie également des solutions qui peuvent être déployées à l’aide d’outils, d’API ou de plateformes existants que votre équipe technique connaît déjà.

L’IA ne doit pas nécessairement commencer par une refonte technologique. Elle doit commencer par ce qui est viable dans votre environnement technique actuel. Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut se poser les bonnes questions avant de donner le feu vert aux initiatives : Disposons-nous des données nécessaires ? Sont-elles utilisables ? Notre pile existante peut-elle prendre en charge ce projet ? Si la réponse est négative, l’initiative n’est pas prête.

Il ne s’agit pas de limiter les ambitions. Il s’agit d’exécuter sans friction. C’est ainsi que l’on crée une dynamique et que l’on évite les blocages techniques.

La priorisation des cas d’utilisation doit équilibrer la valeur et la complexité.

Tous les projets d’intelligence artificielle ne sont pas identiques. Certains ont un impact important et rapide. D’autres exigent des délais plus longs, une intégration plus poussée et davantage de coordination interfonctionnelle. Si vous les traitez tous de la même manière, vous retardez ceux qui auraient pu produire de vrais résultats et vous précipitez ceux qui n’étaient pas prêts.

Soyez clair sur deux aspects clés : la valeur commerciale et la complexité de l’exécution. Les initiatives à forte valeur ajoutée et à faible complexité devraient être prioritaires. Elles valident les capacités de vos équipes d’IA, produisent des résultats qui sont remarqués par la direction et contribuent à créer une dynamique interne. Plus vite vous montrerez votre impact, plus vite vous obtiendrez un soutien plus large.

Dans le même temps, ne négligez pas les initiatives de grande valeur et de grande complexité. Il s’agit généralement de paris à long terme, du type de ceux qui remodèlent les processus de base ou débloquent de nouvelles sources de revenus. N’attendez pas pour les lancer, mais ne le faites pas seul. Elles nécessitent un alignement des données, de l’infrastructure et de la gouvernance. Vous devez obtenir l’adhésion des dirigeants et mettre en place les bonnes équipes. Associez-les à des efforts plus rapides et moins risqués pour équilibrer les résultats.

Il existe également un espace pour l’exploration à faible valeur et à faible complexité. Ces projets aident les équipes non techniques à expérimenter sans gros investissements. Ils sont utiles pour l’éducation, le test de modèles ou l’exploration de cas limites. Mais évitez de consacrer du temps à des cas d’utilisation de faible valeur et de grande complexité. À moins qu’ils ne soient liés à un besoin critique à long terme, ils détourneront les ressources d’opportunités plus importantes.

Dans un cas, un analyste marketing a créé des rapports générés par l’IA pour un usage interne, tandis qu’une équipe d’ingénierie des données s’est attaquée à un moteur de segmentation plus complexe. Les deux équipes ont travaillé en parallèle et ont obtenu des résultats, parce qu’elles ont été correctement cadrées.

Pour les dirigeants de la suite, cet équilibre est important. Si tout semble prioritaire, l’exécution est ralentie. Définir clairement l’effort par rapport à l’impact permet à vos équipes d’agir de manière décisive. Cela montre également à votre conseil d’administration que l’IA n’est pas qu’un simple battage médiatique, mais qu’elle est disciplinée et axée sur les résultats. C’est ce qui crée la confiance.

La structuration des décisions en matière d’IA accélère l’échelle et la réalisation de la valeur.

Pour réussir avec l’IA, il ne s’agit pas d’avoir les meilleures idées. La plupart des entreprises ont déjà suffisamment d’idées. La différence entre l’expérimentation et l’impact réside dans la structure.

Lorsque la sélection de l’IA est basée sur des filtres clairs, l’impact commercial, l’adoption par les utilisateurs et la faisabilité technique, vous éliminez l’ambiguïté. Vous passez de projets pilotes non coordonnés à des programmes d’envergure et à valeur stratégique. Vous n’avez pas besoin d’une documentation interminable ou de cadres rigides. Il suffit de savoir clairement ce qui compte maintenant, ce qui vaut la peine d’être exploré et ce qui doit attendre.

Le MIT Sloan indique que la dette technologique et l’infrastructure fragmentée sont des obstacles. La Harvard Business Review ajoute qu’une mauvaise intégration des utilisateurs nuit à la mise à l’échelle. Ce ne sont pas des problèmes que l’on résout en développant plus d’IA, mais en choisissant mieux où se concentrer.

Cette approche fonctionne parce qu’elle pousse les équipes à s’aligner. L’entreprise sait pourquoi un cas d’utilisation est important. Les techniciens savent qu’il est possible de le réaliser. Les utilisateurs en voient les avantages. Vous ne perdez pas de cycles à essayer de forcer l’adoption ou à vous précipiter pour prouver la valeur, parce que la valeur est conçue dans le processus de décision.

Pour les cadres, ce type de structure ne ralentit pas les choses. Il supprime les frictions. Elle vous permet d’obtenir des rendements plus rapides et de savoir plus clairement où investir. Elle transforme des projets pilotes dispersés en capacités évolutives.

C’est ainsi qu’une véritable transformation se produit, lorsque l’IA cesse d’être le projet secondaire de tout un chacun et devient partie intégrante du mode de fonctionnement de l’entreprise. Lorsque cela se produit, il ne s’agit plus de potentiel. Il s’agit de performance.

Principaux faits marquants

• La surcharge d’IA doit être ciblée pour dégager de la valeur : Les hauts responsables doivent faire la part des choses entre les innombrables idées d’IA et établir des priorités en fonction de l’impact, sous peine de gaspiller des ressources dans des projets pilotes dispersés qui ne pourront pas être transposés à plus grande échelle.
• Chaque décision en matière d’IA doit être guidée par la valeur commerciale : Les dirigeants ne devraient autoriser que les projets d’IA directement liés à la réduction des coûts, à la croissance des revenus ou à la résolution de problèmes critiques déjà inscrits à l’ordre du jour de la direction.
• L’adoption par les utilisateurs fait ou défait le succès de l’IA : Donnez la priorité aux initiatives offrant des expériences utilisateur intuitives et une valeur quotidienne claire afin d’éviter les échecs de déploiement dus à un engagement insuffisant et à une résistance au changement.
• La faisabilité technique détermine la faisabilité : Choisissez des projets qui correspondent à la disponibilité actuelle des données, à l’infrastructure et aux capacités de l’équipe afin d’éviter les retards et les dépassements de coûts.
• Trouvez un équilibre entre la valeur et la complexité lorsque vous donnez la priorité à l’IA : procédez d’abord à des gains rapides pour créer une dynamique, tout en soutenant parallèlement des projets complexes à forte valeur ajoutée avec les bonnes équipes et le soutien de la direction.
• Une évaluation structurée accélère la mise à l’échelle de l’IA : Utilisez des critères clairs, l’impact sur l’entreprise, l’adéquation avec l’utilisateur et la préparation technique, pour filtrer les initiatives, aligner les parties prenantes et passer de l’expérimentation à l’impact à l’échelle de l’entreprise.