La préparation à l’intelligence artificielle (IA) mesure à quel point une entreprise est prête à implémenter et à déployer efficacement les technologies d’IA. Cela prend en compte des facteurs comme la qualité des données, l’infrastructure, les compétences, la gouvernance éthique et la gestion du changement. Les entreprises avec un bon niveau de préparation peuvent passer plus rapidement de l’expérimentation à la production, et ainsi obtenir des résultats métiers significatifs.
En évaluant leur état de préparation, les entreprises peuvent identifier leurs éventuelles lacunes (manque de données d’entraînement, cas d’usage mal définis, etc.) et établir une feuille de route pour une adoption responsable et scalable de l’IA. Cette étape est essentielle pour transformer l’expérience client et collaborateur avec l’IA.
« De nombreuses entreprises commettent l’erreur de déployer des modèles d’IA génériques et de s’attendre à des résultats immédiats. Lorsque l’IA ne dispose pas de données spécifiques au secteur ou centrées sur le client, elle crée des interactions impersonnelles et inefficaces, incapables de générer des résultats métiers. »
Dans les grandes entreprises, cette préparation consiste à étendre l’utilisation des outils d’IA avec succès dans l’ensemble de l’entreprise. Il ne s’agit pas seulement d’acheter de nouvelles technologies : il faut mettre en place les bonnes équipes, les bons processus et les bonnes données.
Pour se préparer à l’IA, une entreprise a en effet besoin de données de haute qualité, organisées et sécurisées. À défaut, les outils d’IA ne pourront pas fonctionner correctement. L’entreprise doit également disposer d’équipes qualifiées pour utiliser l’IA et assurer sa sécurité. Elle doit donc former ses collaborateurs et recruter autant d’experts que nécessaire.
Ensuite, une bonne préparation implique d’élaborer un plan clair des cas et des modes d’usage de l’IA. Les entreprises doivent penser en fonction de leurs objectifs : amélioration du service client, gains de temps, réduction des coûts… Elles doivent également respecter les règles en matière de confidentialité, d’équité et de transparence.
En se préparant à l’IA, les entreprises libèrent davantage la valeur de leurs outils et évitent les erreurs. Le choix de solutions d’IA intelligentes, sécurisées et alignées sur leurs objectifs métiers pose les bases d’un succès à long terme.
