Laissez les données vous guider : pourquoi opter pour une transformation digitale basée sur l'intelligence artificielle

Compte tenu du taux d'échec élevé des transformations digitales, jamais les enjeux n'ont été aussi importants. Selon le cabinet McKinsey, environ 70 % de ces transformations échouent, entre autres, par manque d'informations de qualité pour guider la prise de décision. Or, il est tout simplement impossible de prendre des décisions rapides, sûres et éclairées avec des données de mauvaise qualité. Dans ces conditions, la transformation est vouée à l'échec. Toutefois, les efforts manuels requis pour collecter et analyser la quantité massive de données nécessaires à la transformation digitale sont tout simplement trop élevés. Ainsi, la plupart des entreprises refusent de s’engager dans cette voie sans la garantie d’une issue positive.

Ce dilemme semble tout particulièrement s'appliquer à l'intelligence artificielle :

S'il était possible d'exploiter l'IA pour accélérer la collecte des données et en améliorer la qualité, cette technologie pourrait être la pièce manquante du puzzle de la transformation digitale.

L'immense attente suscitée par l'IA à l'approche de 2022 était sans aucun doute justifiée : tous les secteurs d'activité au monde, sans exception, bénéficieraient des avantages et du potentiel de croissance offerts par l'intelligence artificielle. Car l’IA est synonyme de rapidité, de précision et de qualité pour les individus, les équipes, les organisations et les secteurs. Les entreprises qui l'exploitent efficacement pourront optimiser leurs opérations, améliorer l'expérience client, conquérir de nouveaux marchés, et ainsi gagner en compétitivité.

La transformation digitale et l'intelligence artificielle présentent également des parallèles qui rendent leur interaction presque indéniable : l'une comme l'autre exige des données de qualité, stimule l'agilité organisationnelle et a pour objectif d'aider les organisations à satisfaire les besoins en constante évolution des clients et du marché.

À bien des égards, l'intelligence artificielle pourrait répondre aux défis les plus courants de la transformation digitale. Le cabinet McKinsey souligne les challenges suivants pour expliquer l'échec de la plupart des transformations digitales :

• Incapacité à fixer des objectifs ambitieux, basés sur les faits
• Absence d'un « pourquoi » convaincant
• Mauvaise exécution (trop d'attention portée aux activités et pas assez aux résultats)
• Incapacité à maintenir l'impact obtenu

À l'origine de ces défis se trouve un problème plus profond : le manque de données de qualité et la quantité d’efforts nécessaires à la transformation. Or, il est impossible de fixer des objectifs ambitieux et basés sur les faits sans disposer d’informations factuelles précises. Il est impossible de s'aligner sur un « pourquoi » convaincant sans data. Il est impossible de déterminer quelles activités conduisent à quels résultats (et si, oui ou non, ces résultats atteignent les objectifs fixés) sans données pour le prouver. Enfin, il est impossible de savoir comment maintenir l’impact sans pouvoir identifier les activités qui conduisent aux résultats souhaités.

Même si votre priorité est de répondre à toutes ces questions, vous constaterez rapidement qu'une approche pratique de la collecte et de l'analyse des données est un chantier colossal qui ne fera que ralentir votre transformation.

Selon l’enquête d’Economist Impact, 84 % des dirigeants reconnaissent la nécessité d'améliorer la prise de décision orientée données dans leur organisation. Mais dans les faits, seulement 14 % des personnes interrogées se disent confiantes dans la gouvernance décisionnelle de leur entreprise. Ce scepticisme découle d'un manque de confiance dans les données.

On ne saurait trop insister sur l'importance d'un accès simple et rapide à des données précises dans le cadre des projets de transformation. Les données sont essentielles à la transformation digitale car elles constituent le fondement de la prise de décision, de l'innovation et de l’efficience en entreprise.

Lors d'une entrevue avec Deloitte, le Chief Technology Officer d'une entreprise industrielle a résumé la situation comme suit :

La GenAI soulève toute une série de questions sur notre stratégie data, un point qui, par le passé, était beaucoup moins important. Nous consacrons probablement autant de temps à la stratégie et à la gestion des données qu'aux questions purement liées à la GenAI, car la GenAI repose sur la data.

Les données permettent aux organisations de prendre des décisions basées sur des informations précises et quantifiables plutôt que sur des intuitions et des suppositions. Elles aident également les entreprises à cerner les préférences, les comportements et les besoins de leurs clients, pour proposer des expériences personnalisées et un marketing ciblé. Elles peuvent aussi révéler des problèmes d’efficience et des goulets d'étranglement dans les processus métiers. Elles facilitent l’identification de nouvelles opportunités de marché et des domaines d'innovation. Enfin, les données permettent aux entreprises de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) en temps réel, ce qui leur fournit l’agilité nécessaire pour réagir aux changements, que ce soit au niveau des tendances du marché, des préférences des clients ou des défis opérationnels.

Grâce aux fonctionnalités avancées d’analytique, les organisations peuvent passer d'une posture réactive à une stratégie proactive. Les analyses prédictives permettent de prédire les résultats futurs, tandis que les analyses prescriptives suggèrent des actions pour atteindre les résultats souhaités. Cette approche peut s'appliquer à diverses fonctions, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement aux prévisions de ventes.

De fait, une transformation digitale réussie implique souvent l’adoption d’une culture axée sur la data. Lorsque les organisations priorisent les données, elles encouragent leurs collaborateurs à les utiliser pour prendre des décisions, ce qui conduit à une approche plus informée, plus cohérente et plus homogène dans tous les départements.

Les entreprises qui exploitent efficacement les données ont souvent une longueur d'avance sur leurs concurrents. Parce qu'elles comprennent la dynamique du marché, le comportement des clients et les processus internes, les entreprises orientées données peuvent prendre des mesures stratégiques plus rapidement que leurs homologues moins en pointe dans ce domaine.

La réussite de toute transformation digitale dépend de la collecte, de l’analyse et du stockage minutieux d'énormes quantités de données. De la qualité et de l'intégration des données à la sécurité et l'évolutivité, les solutions pilotées par l’IA aident les entreprises à surmonter les obstacles qui peuvent les empêcher d'exploiter efficacement la data.

L'IA résout les problèmes de qualité, d'intégration, de sécurité, de gestion, d'analyse et de visualisation des données, tout en optimisant la prise de décision et en favorisant l'amélioration continue.

Comment l'IA améliore la qualité des données

L'IA améliore la qualité des données de plusieurs manières. Ses algorithmes peuvent effectuer un nettoyage automatique, détecter et corriger les erreurs, les incohérences et les redondances dans les vastes jeux de données, et améliorer l'intégrité et la précision des enregistrements. Il peut s'agir d'identifier les doublons, de compléter des valeurs manquantes et de standardiser des formats.

L'IA enrichit également la data, en déduisant les points de données manquants ou en ajoutant des données externes, ce qui permet d'obtenir une vue plus complète pour les analyses.

Enfin, le traitement du langage naturel (NLP) piloté par l’IA permet de gérer les données non structurées, et ainsi de fournir aux entreprises des informations précieuses auparavant inaccessibles.

Comment l'IA facilite la prise de décision guidée par les données

Les algorithmes d'IA découvrent des modèles et des tendances cachés que les humains ne peuvent pas facilement détecter, ce qui permet une analyse plus approfondie des données et fournit de meilleurs éclairages stratégiques.

Grâce au machine learning et au traitement du langage naturel (NLP), l'IA aide les utilisateurs non techniques à accéder aux données et à les analyser, démocratisant ainsi la prise de décision guidée par les données dans l'ensemble de l'organisation.

Cas d’usage de l’intégration des données d’IA

L'intégration des données est un autre domaine critique où l'IA peut apporter efficience et rapidité. L'IA permet de cartographier et d'intégrer automatiquement les informations provenant de sources multiples, pour combiner plus facilement les données de différents systèmes, bases de données et départements.

Elle permet également d'optimiser les processus ETL (extraction, transformation et chargement), en rationalisant le mouvement et la transformation des données entre les systèmes, tout en veillant à ce que les données soient propres, exactes et prêtes à être utilisées sur toutes les plateformes.

Grâce à l'IA, les entreprises peuvent également assurer une synchronisation en temps réel entre différentes sources de données, et bénéficier ainsi d'une vision plus actualisée et plus complète de leurs activités.

L'IA pour la sécurité des données

Les systèmes pilotés par l’IA peuvent détecter des schémas inhabituels dans l'accès aux données ou leur utilisation, ce qui permet d'identifier en temps réel les menaces potentielles pour la sécurité, les compromissions et les fraudes.

L'IA automatise également le contrôle et l'application des politiques de gouvernance des données pour améliorer la conformité, tout en veillant à ce que le traitement des données soit conforme aux réglementations en vigueur (RGPD et CCPA), sans nécessiter une surveillance humaine constante.

Enfin, l'IA facilite l'accès aux données sensibles grâce à des algorithmes de chiffrement avancés et des contrôles d'accès automatisés basés sur le comportement des utilisateurs et l'évaluation des risques.

Comment l'IA rationalise la gestion des données

L'IA peut améliorer et faire évoluer la gestion des données. Les algorithmes d'IA sont capables de traiter des jeux massifs de données de manière rapide et efficiente, ce qui permet aux entreprises d'obtenir des éclairages à partir de gros volumes de données que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas traiter.

L'IA est également bien équipée pour gérer le traitement des données distribuées : les frameworks d'IA sont compatibles avec les environnements cloud/hybrides, permettant ainsi de traiter les données sur différents systèmes de stockage et emplacements.

Les organisations peuvent également utiliser l'IA pour optimiser le stockage des données, en exploitant les schémas d'usage pour suggérer des stratégies de stockage optimales, en archivant ou en supprimant automatiquement les données redondantes et en libérant de l'espace.

Analyses des données pilotées par IA

Les organisations peuvent utiliser l'IA pour obtenir des informations en temps réel et prédire les tendances et les résultats.

L'IA utilise les analyses prédictives pour examiner les données historiques et en temps réel afin d'anticiper les tendances, la demande et les risques futurs, et favoriser des décisions plus proactives.

Les analyses prescriptives vont plus loin. Elles suggèrent des actions spécifiques basées sur des prédictions orientées données et aident les organisations à optimiser leurs stratégies pour différents résultats.

Enfin, grâce à l'IA, les organisations peuvent obtenir des informations précises et en temps réel à partir des flux de données, avec à la clé des temps de réponse plus rapides et une prise de décision plus agile.

Visualisation et accessibilité des données

L'utilisation de l'IA pour visualiser les données rend ces dernières plus accessibles et plus digestes. Grâce aux algorithmes d'IA, les visualisations dynamiques en temps réel rendent les données complexes accessibles et faciles à comprendre, favorisant ainsi une prise de décision orientée données plus éclairée à tous les niveaux de l'organisation.

Les outils pilotés par IA facilitent l'accès aux données en traduisant des jeux de données complexes dans des formats plus compréhensibles, ce qui rend les informations plus accessibles aux parties prenantes sans connaissances techniques spécialisées.

Amélioration continue

Les modèles d'IA peuvent apprendre et s'adapter en permanence sur la base de nouvelles données, gagnant ainsi en intelligence et en efficience. Les systèmes d'IA adaptent les modèles de gouvernance au fur et à mesure que les données changent, ce qui garantit que les mesures de sécurité des données restent à jour sans intervention manuelle constante.

Dans le cadre d'une transformation digitale, l'IA permet non seulement de relever les défis immédiats en matière de données, mais fournit également aux organisations les moyens d'améliorer l'évolutivité, la sécurité, la qualité et l'accessibilité des données pour gérer les défis futurs. Elles peuvent ainsi exploiter les données comme un levier d'innovation et de croissance à long terme.

La mise en place d'un framework de transformation digitale basé sur l'intelligence artificielle nécessite 1) de créer une politique d'entreprise solide autour de l’IA et 2) de définir des bonnes pratiques en matière de qualité des données.

La création d'une politique d'IA solide est essentielle pour garantir une utilisation éthique, responsable et efficace de cette technologie. Ce processus peut inclure les aspects suivants :

• Définir le champ d'application et les objectifs de la politique
• Établir des principes éthiques d'équité, de transparence, de responsabilité, de respect de la vie privée et de sécurité
• Définir les exigences de conformité aux normes légales et réglementaires
• Définir les rôles et les responsabilités
• Définir des normes de gouvernance des données
• Mettre en œuvre des frameworks de gestion des risques
• Mettre en place des processus de révision et d'amélioration continues
• Établir des normes pour la documentation et le reporting

Une politique d'IA solide est un document évolutif qui reflète l'engagement de l'organisation en faveur d'une utilisation responsable de l'intelligence artificielle. Cette politique doit être complète, mais suffisamment flexible pour s'adapter à l'évolution rapide des technologies et des pratiques en matière d'IA.

Votre politique d'IA doit inclure des bonnes pratiques clairement définies pour assurer la qualité des données. La mise en place de ces garanties constitue la base pour la prise de décision orientée données, la conformité et l’efficience opérationnelle. Quelques exemples :

• Définition de normes et de métriques, y compris des fiches d’évaluation de la qualité des données
• Mise en place d'un framework de gouvernance des données
• Mise en œuvre d'outils et de technologies de qualité des données, notamment des outils de profilage et de nettoyage, des contrôles automatisés de la qualité, et des systèmes de gestion des données de référence (MDM)
• Création de processus de qualité des données (validation aux points d'entrée, saisie et formatage normalisés, nettoyage et audit réguliers, etc.)
• Surveillance et mesure en continu de la qualité des données à l'aide de systèmes automatisés, de tableaux de bord d'évaluation en temps réel et d'analyses des causes racines des problèmes
• Collaboration entre les équipes en matière de qualité des données
• Création de plans pour la conformité et l'évolutivité de la qualité des données

Ces bonnes pratiques permettent aux organisations de bâtir un fondement solide pour la qualité des données, à partir duquel elles peuvent garantir que les données sont exactes, fiables et porteuses de valeur pour toutes les fonctions de l'entreprise. De leur côté, les équipes peuvent prendre de meilleures décisions orientées données et conserver un avantage concurrentiel dans un monde de plus en plus dépendant de la data.

L'adoption d'une approche de la transformation digitale axée sur l'IA permet d'exploiter plus efficacement les données, de surmonter les défis courants et d'optimiser les opérations organisationnelles.

Elle favorise l'accessibilité et la visibilité des données et ce, grâce à plusieurs avantages : élimination des silos de données, mise en évidence des éclairages cachés, prise de décision plus rapide et plus informée et facilitation des tâches stratégiques telles que la planification de scénarios et la réaffectation des capacités.

L'IA identifie les signes avant-coureurs, les lacunes et les goulets d'étranglement. Elle signale les problèmes potentiels, attire l’attention sur les retards dans les projets, identifie les dépendances et propose des solutions.

L’intelligence artificielle augmente la productivité dans le cadre de votre transformation digitale. Elle simplifie les tâches quotidiennes, rationalise les processus d’éclairage, prend en charge des tâches spécifiques (gestion des fiches horaires, mise à jour des dépendances, etc.), élabore des plans d'action et optimise la planification des capacités.

L'IA permet d'améliorer les compétences des talents. Elle facilite l'accès aux données à l'échelle de l’entreprise et forme les employés aux solutions et aux produits autour des bonnes pratiques et des méthodologies à appliquer.

Avec un framework approprié, l'IA aide les entreprises à améliorer la qualité et l'intégration des données et à créer une culture de prise de décision fondée sur la data, garante d'agilité et d'innovation.

Des solutions comme Planview Copilot permettent aux organisations de dialoguer facilement avec leurs données et de les interroger dans un langage naturel pour obtenir des éclairages et des recommandations actionnables. Alors que les entreprises poursuivent leur transformation digitale, l'IA se positionne comme un outil essentiel pour naviguer dans les complexités de la gestion des données et impulser un changement durable et impactant. L'adoption de l'IA n'est pas seulement un simple investissement technologique, c'est une étape stratégique vers la création d'une entreprise résiliente et prête pour l'avenir.