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Pour lancer la réflexion, nous vous proposons une série exclusive d’articles. Dans ce troisième volet, découvrez comment Hyland optimise les processus de gestion documentaire grâce à un référentiel unique et fiable, connecté à tous les silos, pour des projets d’IA réussis.
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L’adoption de l'IA figure désormais en tête des priorités de nombreux dirigeants, mais un aspect essentiel reste souvent négligé : la préparation à son implémentation. Cette étape est pourtant cruciale, car sans un cadre solide en amont, les entreprises risquent de voir leurs investissements dans cette technologie ne pas aboutir aux résultats escomptés.
La clé du succès de l’IA réside ainsi dans la qualité des données qui l’alimentent. Pour exploiter pleinement son potentiel, il est impératif que ces données soient préconfigurées, pertinentes et sécurisées, afin de générer tous les bénéfices promis par l’IA. Retour sur l’importance de cette phase préparatoire.
Une première phase de préparation avec les données non-structurées
L'IA fonctionne un peu comme un moteur : elle a besoin de carburant, et ce carburant, ce sont les données. Si les données sont mal préparées, mal organisées, ou tout simplement inadéquates, les résultats seront inévitablement médiocres. C’est ce qu’on appelle le principe du "garbage in, garbage out" : des données de mauvaise qualité génèrent des résultats de mauvaise qualité.
Pour que l'IA puisse livrer son plein potentiel, il est essentiel de disposer de données bien structurées, pertinentes et sécurisées. Cela implique un effort significatif de transformation des données, souvent contenues dans des documents non structurés, afin qu’elles puissent être interprétées par les systèmes IA. Cette étape cruciale demande non seulement des outils adaptés, mais aussi une approche méthodique pour trier, filtrer et organiser l’information.
Dans la plupart des organisations, une grande partie des données demeure sous-exploitée. En particulier, les données non-structurées (e-mails, documents, rapports, etc.), qui représentent plus de 80 % des informations d'une entreprise, sont rarement utilisées dans les processus de prise de décision. Pourtant, ces données recèlent un potentiel énorme.
Les 5 piliers de la préparation à l’IA
Selon l’étude de Gartner la préparation des données est le 2ème plus grand frein des entreprises (38%) à l’adoption de l’IA, après les compétences (56%), car la préparation et le nettoyage des données représenteraient près de 65% du temps alloué aux tâches du projet de machine learning. Pour qu’une organisation soit prête à tirer profit de l’IA, plusieurs conditions doivent être réunies. Il ne s'agit pas simplement d’implémenter des outils IA, mais de transformer en profondeur son approche des données, de la gouvernance et des compétences.
- Infrastructure technique : Une infrastructure robuste et sécurisée est indispensable. Les données doivent être facilement accessibles par l’IA tout en restant protégées et conformes aux exigences réglementaires.
- Données prêtes pour l'IA : Chaque entreprise doit s'assurer que ses données sont prêtes à être exploitées par l'IA. Cela signifie trier et organiser les données, en veillant à ce qu’elles soient adaptées aux modèles IA, pour garantir des résultats pertinents.
- Gouvernance : Une bonne gouvernance des données est essentielle. Cela inclut la gestion de la sécurité des données, mais aussi la mise en place de pratiques IA responsables, qui garantissent l'intégrité et l'éthique des systèmes.
- Éthique : L’IA ne peut être adoptée sans un cadre éthique solide. Il est impératif de veiller à la transparence des algorithmes, à l’élimination des biais et à l’explicabilité des décisions prises par les systèmes IA. Les entreprises doivent garantir que l’IA soit utilisée de manière juste et responsable.
- Compétences : La montée en puissance de l'IA dans les entreprises nécessite également des compétences adaptées. Les équipes doivent être formées pour comprendre et exploiter les solutions d'IA, tout en adoptant une approche éthique et rigoureuse.
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L’IA, levier de transformation organisationnelle
Lorsque ces conditions sont réunies, les avantages pour les entreprises peuvent être significatifs. L'IA permet d'automatiser des tâches complexes, d’améliorer la qualité de la prise de décision, d’accélérer les processus métiers et de personnaliser les interactions avec les clients. Elle devient alors un levier de transformation organisationnelle qui permet non seulement de gagner en compétitivité, mais aussi de réinventer la façon dont les entreprises fonctionnent.
Les organisations prêtes à embrasser cette révolution technologique sont celles qui ont su anticiper ces enjeux et investir dans les bonnes compétences, infrastructures et données. Dans un monde de plus en plus piloté par les données, l’IA est bien plus qu’un simple outil : elle est le futur du management, de la stratégie et de l’innovation. En fin de compte, la véritable question pour chaque entreprise n’est pas de savoir si elle doit adopter l’IA, mais si elle est prête à tirer pleinement profit de cette technologie transformatrice.
De nombreuses entreprises se précipitent trop souvent vers l'implémentation de l'IA sans avoir mis en place les fondations nécessaires, risquant ainsi de compromettre leurs investissements et les bénéfices potentiels de cette technologie. Cette étape constitue la base d'une stratégie IA efficace et responsable avec des résultats prometteurs. Les entreprises qui ont su relever ces défis en amont constatent des améliorations significatives dans l'automatisation des tâches complexes, la qualité de la prise de décision, l'accélération des processus métiers et la personnalisation des interactions client.
À l'avenir, il sera intéressant d'observer comment les entreprises qui ont investi dans cette préparation se démarqueront de leurs concurrents. La capacité à exploiter pleinement le potentiel de l'IA pourrait bien devenir un facteur déterminant de succès dans un monde économique de plus en plus piloté par les données et l'innovation technologique.
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Par Mountaha Ndiyae, EMEA Director, Ecosystem sales & programs chez Hyland
