INTELLIGENCE ARTIFICIELLE · TEMPS DE LECTURE : 7 MIN
Pourquoi les projets d'intelligence artificielle échouent-ils en entreprise ?
Une technologie peut fonctionner parfaitement sans pour autant apporter de changement utile à l'entreprise. Le problème survient généralement bien plus tôt : lorsqu'un outil est choisi sans comprendre le problème qu'il est censé résoudre ni comment il sera intégré au travail concret.
LA RÉPONSE COURTE
Les projets d'intelligence artificielle échouent lorsque la technologie est choisie avant même de comprendre le problème, lorsque les processus ne sont pas revus et lorsque le changement n'est communiqué à l'équipe qu'une fois la décision prise. Pour que l'IA produise des résultats, l'entreprise, la mise en œuvre et les personnes doivent travailler ensemble simultanément.
Le syndrome de l'objet brillant
L'intelligence artificielle ouvre de réelles perspectives, mais elle simplifie aussi considérablement la prise en main de l'outil. Un nouveau produit apparaît, une licence est achetée, ou une tâche est automatisée car elle semble relativement simple. Le défi consiste alors à lui trouver une application.
Ce type d'organisation a souvent un coût élevé. Si le processus est déjà mal conçu, si l'information est peu fiable ou si personne n'a défini le résultat attendu, la technologie ne fait qu'aggraver le chaos. L'automatisation seule ne résout pas les problèmes de responsabilités floues, les décisions qui dépendent toujours du responsable ou les données enregistrées différemment par chacun.
Trois éléments qui doivent avancer ensemble.
ENTREPRISE
Un problème bien défini
Il est nécessaire de comprendre le processus actuel, la cause du problème, son impact et le résultat dont l'entreprise a besoin.
IMPLANTATION
Une nouvelle façon de travailler
La solution nécessite des responsables, des données, des règles, de la formation, de la communication, un suivi et des indicateurs.
PERSONNES
Une équipe capable de l'utiliser
Ceux qui seront amenés à vivre ce changement doivent le comprendre, y participer et bénéficier d'un soutien jusqu'à ce qu'il soit intégré à leur vie quotidienne.
La technologie peut fonctionner parfaitement, et pourtant sa mise en œuvre peut échouer.
Une étude du BCG indique que 74 % des entreprises n'ont pas encore réussi à démontrer une valeur tangible grâce à l'IA et attribue environ 70 % des difficultés aux personnes et aux processus, contre 20 % à la technologie et aux données et 10 % aux algorithmes. Consultez la source du BCG.
Quatre signes indiquant que l'implantation est à risque
Les différents services travaillent en silos
Chaque équipe optimise sa partie, mais personne ne vérifie ce qui se passe du début à la fin.
L'information arrive en retard
Cet outil repose sur des données incomplètes, dupliquées ou réparties sur plusieurs systèmes.
Les décisions prennent une éternité
On ne sait pas clairement qui valide, ce que chaque personne peut décider, ni comment les exceptions sont résolues.
La technologie est perçue comme un fardeau.
L'équipe reçoit la solution sans contexte, sans formation, ni possibilité d'exprimer ses doutes et ses risques réels.
La résistance n'est pas toujours une question d'attitude. Une enquête menée par Writer et Workplace Intelligence révèle que 31 % des employés admettent avoir saboté la stratégie d'IA de leur entreprise, par exemple en rejetant les outils ou leurs résultats. Cela montre que la mise en œuvre exige du leadership, de la confiance et du dialogue, et non de simples instructions. Consultez l'étude.
IA + IE POUR PILOTER LE CHANGEMENT
L'intelligence artificielle a besoin d'intelligence émotionnelle
Dans cet atelier, nous travaillons sur la manière de passer de la connaissance de l'IA à sa mise en œuvre concrète : comprendre l'entreprise, diagnostiquer avant d'agir et soutenir les personnes qui vont transformer la solution en une nouvelle façon de travailler.
Que vérifier avant de mettre en œuvre l'IA ?
- Le problème que nous voulons résoudre est-il clairement défini ?
- Savons-nous comment fonctionne l'ensemble du processus aujourd'hui ?
- Les informations nécessaires existent-elles et sont-elles fiables ?
- Savons-nous quel résultat nous attendons et comment nous le mesurerons ?
- Les personnes concernées comprennent-elles ce qui va changer et pourquoi ?
- Existe-t-il un plan de communication, de formation et de suivi ?
Si plusieurs réponses sont « non », vous n’avez pas encore besoin d’un autre outil. Vous devez vous préparer à la mise en œuvre pour que l’investissement se traduise par des résultats concrets.
Foire aux questions
Questions fréquentes avant la mise en œuvre de l'intelligence artificielle
Par où une petite entreprise doit-elle commencer lorsqu'elle utilise l'intelligence artificielle ?
Face à un problème précis ayant un impact sur les délais, les erreurs, les coûts, la capacité ou le service client, il faut d'abord en comprendre la cause et l'ensemble du processus. Ensuite, il convient de déterminer si l'IA est la solution la plus adaptée et d'identifier les domaines où elle apporte une valeur ajoutée.
Comment empêcher l'équipe de rejeter un nouvel outil d'IA ?
Impliquez-les avant toute décision, en expliquant le problème à résoudre et son impact sur leur travail. Communication, formation et accompagnement doivent faire partie intégrante du projet dès son lancement.
Comment savoir si un projet d'IA fonctionne ?
Mesurer les résultats commerciaux convenus avant la mise en œuvre : réduction des délais, des erreurs ou des coûts ; augmentation de la capacité ; amélioration de la marge ou du service. L’utilisation de l’outil à elle seule ne démontre pas que l’entreprise s’est améliorée.
AVANT DE CHOISIR L'OUTIL
Découvrez en priorité ce que votre entreprise doit changer.
Sélectionnez les situations que vous reconnaissez en vous et nous verrons par où commencer.