Laissez les données vous guider : Pourquoi choisir une transformation numérique basée sur l'intelligence artificielle ?

Avec le taux d'échec élevé des transformations numériques, les enjeux n'ont jamais été aussi importants. Selon McKinsey, environ 70% des transformations numériques échouent en raison, entre autres, d'un manque d'informations de qualité pour la prise de décision. Lorsque la qualité des données est médiocre, il est impossible de prendre des décisions rapides, sûres et éclairées - et les transformations sont vouées à l'échec. Cependant, les efforts manuels considérables requis pour collecter et analyser la quantité massive de données nécessaires pour prendre des décisions intelligentes concernant les transformations numériques sont tout simplement trop élevés pour que la plupart des entreprises les escaladent sans avoir de retour garanti de l'autre côté de la colline.

Ce dilemme semble mûr pour l'intelligence artificielle :

Si l'IA pouvait être exploitée pour accélérer et améliorer la qualité de la collecte des données, elle pourrait être la pièce manquante du puzzle de la transformation numérique.

L'immense attente suscitée par l'IA à l'approche de 2022 était sans aucun doute justifiée : il n'y a pas une industrie au monde qui ne bénéficierait pas et ne se développerait pas grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle peut améliorer la vitesse, la précision et la qualité du travail au niveau de l'individu, de l'équipe, de l'organisation et de l'industrie. Les entreprises qui exploitent efficacement l'IA auront probablement un avantage concurrentiel en optimisant leurs opérations, en améliorant l'expérience de leurs clients et en accédant à de nouveaux marchés.

La transformation numérique et l'intelligence artificielle présentent également des parallèles qui rendent leur interaction presque indéniable : Toutes deux s'appuient sur des données de qualité, stimulent l'agilité organisationnelle et sont conçues pour aider les organisations à répondre aux 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 numérique. Plus précisément, McKinsey souligne les défis suivants pour expliquer pourquoi la plupart des transformations numériques échouent:

• L'incapacité à fixer des aspirations élevées et fondées sur des faits
• L'absence d'un "pourquoi" convaincant
• Mauvaise exécution - trop d'attention portée aux activités et pas assez aux résultats
• L'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 les efforts nécessaires pour y parvenir. Il est impossible de fixer des aspirations élevées, fondées sur des faits, sans disposer de faits exacts. Il est impossible de s'aligner sur un "pourquoi" convaincant sans données à l'appui. Il est impossible de savoir quelles activités conduisent à quels résultats - et si ces résultats sont atteints - sans données pour le prouver. Et il est impossible de savoir comment maintenir un impact sans données montrant quelles activités conduisent aux résultats souhaités.

Et même si vous donnez la priorité à la recherche de réponses à toutes ces questions relatives aux données, vous constaterez rapidement qu'une approche pratique de la collecte et de l'analyse de ces données est une entreprise gigantesque qui ne fera que ralentir votre transformation.

L'étude d'impact de l'Economist a révélé que 84% des dirigeants reconnaissent la nécessité d'améliorer la prise de décision fondée sur les données de leur organisation. En fait, seules 14% des personnes interrogées ont exprimé leur confiance dans la gouvernance décisionnelle de leur entreprise. Ce manque de confiance dans la prise de décision découle d'un manque de confiance dans les données.

On ne saurait trop insister sur l'importance d'un accès rapide et facile à des données précises dans le cadre des efforts de transformation. Les données sont essentielles à la transformation numérique car elles constituent le fondement de la prise de décision, de l'innovation et de l'efficacité de l'entreprise.

Un directeur de la technologie d'une entreprise manufacturière a résumé la situation comme suit lors d'un entretien avec Deloitte :

La GenAI suscite toute une série de questions sur la stratégie en matière de données qui, par le passé, étaient beaucoup moins importantes. Je pense que nous consacrons probablement autant de temps à la stratégie et à la gestion des données qu'aux questions purement liées à la GenAI, car les données sont le fondement du travail de la GenAI.

Les données permettent aux organisations de prendre des décisions basées sur des informations précises et quantifiables plutôt que sur l'intuition ou la conjecture. Les données aident les entreprises à comprendre les préférences, les comportements et les besoins de leurs clients, ce qui leur permet de proposer des expériences personnalisées et un marketing ciblé. Les données peuvent révéler des inefficacités et des goulets d'étranglement dans les processus d'entreprise. Les données aident les entreprises à identifier de nouvelles opportunités de marché et des domaines d'innovation. Les données permettent aux entreprises de suivre les indicateurs clés de performance (ICP) en temps réel, ce qui leur donne la souplesse nécessaire pour réagir aux changements, qu'il s'agisse des tendances du marché, des préférences des clients ou des défis opérationnels.

Grâce à l'analyse avancée des données, les organisations peuvent passer d'une stratégie réactive à une stratégie proactive. L'analyse prédictive permet de prévoir les résultats futurs, tandis que l'analyse prescriptive suggère des actions pour atteindre les résultats souhaités. Cela peut s'appliquer à diverses fonctions, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement aux prévisions de ventes.

Une transformation numérique réussie implique souvent le passage à une culture axée sur les données. Lorsque les organisations accordent la priorité aux données, elles encouragent les employés 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. En comprenant la dynamique du marché, le comportement des clients et les processus internes, les entreprises qui s'appuient sur des données peuvent prendre des mesures stratégiques plus rapidement que leurs homologues moins avertis en matière de données.

Le succès de toute transformation numérique dépend de la collecte, du stockage et de l'analyse minutieuse d'énormes quantités de données. De la qualité et de l'intégration des données à la sécurité et à l'évolutivité, les solutions basées sur l'IA aident les entreprises à surmonter les obstacles qui les empêcheraient d'exploiter efficacement les données.

L'IA peut résoudre les problèmes de qualité, d'intégration, de sécurité, de gestion, d'analyse et de visualisation des données, tout en améliorant la prise de décision et en alimentant l'amélioration continue.

Comment l'IA améliore la qualité des données

L'IA peut améliorer la qualité des données de plusieurs façons. Ses algorithmes peuvent effectuer un nettoyage automatisé des données, détecter et corriger les erreurs, les incohérences et les redondances dans les grands ensembles de données, et améliorer la santé et la précision globales d'un enregistrement de données. Il peut s'agir d'identifier les doublons, de compléter les valeurs manquantes et de normaliser les formats.

L'IA peut également enrichir les données, en déduisant les points de données manquants ou en ajoutant des données externes, ce qui permet d'obtenir une vue plus complète pour l'analyse.

Enfin, le traitement du langage naturel (NLP) alimenté par l'IA peut traiter des données non structurées, ce qui permet aux entreprises d'obtenir des informations précieuses qui étaient auparavant inaccessibles.

Comment l'IA soutient la prise de décision fondée sur les données

Les algorithmes d'IA peuvent découvrir des modèles et des tendances cachés que les humains ne peuvent pas facilement détecter, ce qui permet une compréhension plus approfondie des données et de meilleures perspectives stratégiques.

Grâce à l'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel (NLP), l'IA peut aider les utilisateurs non techniques à accéder aux données et à les analyser, démocratisant ainsi la prise de décision fondée sur les données dans l'ensemble de l'organisation.

Cas d'utilisation de l'intégration des données d'IA

L'intégration des données est un autre domaine critique où l'IA peut apporter efficacité et rapidité. L'IA peut permettre une cartographie automatisée des données - la capacité de cartographier et d'intégrer des données provenant de sources multiples - ce qui facilite la combinaison de données provenant de différents systèmes, bases de données et départements.

Il peut également optimiser les processus ETL (extraction, transformation, chargement), en rationalisant le mouvement et la transformation des données entre les systèmes, 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, ce qui leur permet d'avoir une vision plus actualisée et plus complète de leurs activités.

L'IA au service de la sécurité des données

Les systèmes alimentés 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 violations de données ou les fraudes.

L'IA peut également contribuer à la conformité en automatisant le contrôle et l'application des politiques de gouvernance des données, en veillant à ce que le traitement des données soit conforme aux réglementations légales (c'est-à-dire GDPR et CCPA) sans surveillance humaine constante.

Enfin, l'IA peut aider à gérer l'accès aux données sensibles grâce à des algorithmes de chiffrement avancés et à la mise en place de 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 peuvent traiter des ensembles massifs de données rapidement et efficacement, ce qui permet aux entreprises de tirer des enseignements 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 cadres d'IA sont compatibles avec les environnements informatiques en nuage/hybrides, ce qui permet 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 modèles d'utilisation pour suggérer des stratégies de stockage optimales, en archivant ou en supprimant automatiquement les données redondantes et en libérant de l'espace de stockage.

L'analyse des données grâce à l'IA

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

Grâce à l'analyse prédictive, l'IA peut analyser les données historiques et en temps réel pour prévoir les tendances, la demande et les risques futurs, ce qui permet de prendre des décisions plus proactives.

L'analyse prescriptive peut aller plus loin, en suggérant des actions spécifiques basées sur des prédictions fondées sur des données et en aidant les organisations à optimiser leurs stratégies pour obtenir différents résultats.

Enfin, grâce à l'IA, les organisations peuvent obtenir des informations précises et en temps réel à partir des flux de données, ce qui permet des temps de réponse plus rapides et une prise de décision plus souple.

L'IA au service de la visualisation et de l'accessibilité des données

L'IA peut rendre les données plus accessibles et plus digestes grâce à la visualisation des données. Grâce à des algorithmes d'IA, des visualisations dynamiques en temps réel permettent de rendre des données complexes accessibles et faciles à comprendre, favorisant ainsi une prise de décision plus éclairée et fondée sur les données à tous les niveaux de l'organisation.

Les outils alimentés par l'IA peuvent faciliter l'accès aux données en traduisant des ensembles de données complexes dans des formats plus compréhensibles, ce qui rend les perspectives plus accessibles aux parties prenantes qui n'ont pas de connaissances techniques spécialisées.

L'IA permet une amélioration continue

Les modèles d'IA peuvent apprendre et s'adapter en permanence sur la base de nouvelles données, devenant ainsi plus intelligents et plus efficaces. Les systèmes d'IA peuvent adapter 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.

L'IA dans la transformation numérique permet non seulement de relever les défis immédiats en matière de données, mais aussi d'équiper les organisations pour gérer les défis futurs en améliorant l'évolutivité, la sécurité, la qualité et l'accessibilité des données. Cela permet aux entreprises d'exploiter les données comme un atout stratégique pour la croissance à long terme et l'innovation.

La mise en place d'un cadre de transformation numérique de l'intelligence artificielle passe par deux étapes clés : La création d'une solide politique d'entreprise en matière d'IA et l'établissement de meilleures pratiques en matière de qualité des données.

La création d'une politique d'entreprise solide en matière d'intelligence artificielle est essentielle pour garantir l'utilisation éthique, responsable et efficace de l'intelligence artificielle par une organisation. Ce processus peut inclure

• 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 pour la gouvernance des données
• Mise en œuvre des cadres de gestion des risques
• Mise en place de processus d'examen et d'amélioration continus
• Établir des normes pour la documentation et les rapports

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

La politique d'entreprise de votre organisation en matière d'IA doit inclure des pratiques exemplaires clairement définies en matière de qualité des données. La mise en place de ces garanties constitue une base pour la prise de décision fondée sur les données, la conformité et l'efficacité opérationnelle. Il peut s'agir de

• Définir des normes et des mesures de qualité des données, y compris des tableaux de bord de la qualité des données
• Mise en place d'un cadre 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 données, des contrôles automatisés de la qualité des données et la gestion des données de référence (MDM).
• Définir des processus de qualité des données - y compris la validation des données aux points d'entrée, la saisie et le formatage normalisés des données, ainsi que le nettoyage et l'audit réguliers des données.
• Contrôler et mesurer en permanence la qualité des données à l'aide de systèmes de contrôle automatisés, de tableaux de bord de la qualité des données en temps réel et d'une analyse des causes profondes.
• Permettre la collaboration entre les équipes en matière de qualité des données
• Création de plans pour la conformité et l'évolutivité de la qualité des données

En établissant ces meilleures pratiques, les organisations peuvent construire une base solide pour la qualité des données, garantissant que les données sont exactes, fiables et précieuses pour toutes les fonctions de l'entreprise. Cela permet aux équipes de prendre de meilleures décisions fondées sur des données et de conserver un avantage concurrentiel dans un monde de plus en plus dépendant des données.

L'adoption d'une approche de la transformation numérique axée sur l'IA offre des possibilités inégalées d'exploiter plus efficacement les données, de surmonter les défis courants et d'optimiser les opérations organisationnelles.

L'IA peut favoriser l'accessibilité et la visibilité des données dans le cadre de votre transformation numérique en comblant les silos de données fragmentées, en faisant émerger des informations cachées, en favorisant une prise de décision plus rapide et plus intelligente, et en éclairant des tâches stratégiques telles que la planification de scénarios et la réaffectation des capacités.

L'IA peut identifier les signes avant-coureurs, les lacunes et les goulets d'étranglement en signalant les problèmes potentiels, en mettant en évidence les projets en retard, en identifiant les dépendances et en proposant des options de résolution des problèmes.

L'IA peut accroître la productivité dans le cadre de votre transformation numérique en simplifiant les tâches de travail quotidiennes, en rationalisant les processus d'insight, en réalisant des tâches spécifiques (comme les fiches horaires et la mise à jour des dépendances), en élaborant des plans d'action et en optimisant la planification des capacités.

L'IA peut faire évoluer les talents en facilitant l'accès aux données à l'échelle de l'entreprise, en enseignant aux employés des solutions ou des produits, en les formant aux meilleures pratiques et en appliquant des méthodologies.

Avec un cadre approprié, l'IA peut aider les entreprises à améliorer la qualité et l'intégration des données et à créer une culture de prise de décision fondée sur les données qui renforce l'agilité et l'innovation.

Des solutions comme Planview Copilot permettent aux entreprises de dialoguer facilement avec leurs données et de les interroger en utilisant le langage naturel pour obtenir des informations, des recommandations et des actions orientées vers le travail. Alors que les entreprises continuent d'adopter la transformation numérique, l'IA est un partenaire essentiel pour naviguer dans les complexités de la gestion des données et propulser un changement durable et impactant. L'adoption de l'IA n'est pas seulement un investissement dans la technologie, c'est une étape stratégique vers la création d'une entreprise résiliente et prête pour l'avenir.