Fondateur du spécialiste DreamQuark, Nicolas Méric partage sa méthodologie et ses conseils – dont un framework en quatre étapes clefs – pour réussir un projet d’IA jusqu’à sa mise production. Un déploiement qui n’est qu’un début, rappelle-t-il.
par Nicolas MERIC, CEO et fondateur de DreamQuark
Les entreprises ont largement saisi la nécessité d’avoir recours à la donnée et aux technologies d’intelligence artificielle pour trouver de nouveaux leviers de croissance, accroître la productivité de leurs collaborateurs ou encore transformer leur expérience client. Néanmoins, malgré cet enthousiasme grandissant et la volonté des instances dirigeantes ou des CDO, la majorité des projets d’IA n’amène encore aucun bénéfice, et de nombreux projets – même les plus prometteurs – ne sont pas déployés à l’échelle.
Comment alors expliquer cet écart persistant entre la volonté, les mots et la réalité ?
La réalité est parlante, en 2019, 84 % des dirigeants français étaient convaincus de l’apport de l’intelligence artificielle pour atteindre leurs objectifs de croissance, mais seulement 5 % des banques et 6 % des assureurs ont déployé au moins un cas d’usage d’IA à l’échelle.
Par ailleurs, selon Gartner 80 % des projets d’intelligence artificielle ne passent pas en production. La réussite du déploiement d’un projet d’intelligence artificielle ne s’improvise pas et il est nécessaire de faire les choses dans le bon ordre, ainsi que d’expérimenter en ayant conscience des barrières à franchir. Par ailleurs, le passage à l’échelle d’un cas d’usage d’IA est un projet de transformation transverse qui nécessite de faire travailler plusieurs services ensemble, de constituer des équipes pluridisciplinaires et d’anticiper le changement pour le gérer. Ce n’est pas juste un projet IT cantonné au sein de la seule division informatique.
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