Quels sont les risques d’échec d’un projet en intelligence artificielle?
Selon Harvard Business Review, près de 80% des projets IA sont voués à l’échec.1 En effet, plusieurs entreprises sous-estiment le niveau d’effort et les ressources qu’elles doivent y investir.
Facteurs d’échec
Voici quelques facteurs d’échec, pour n’en nommer que quelques uns:
- Le manque de données
- Choix de la mauvaise opportunité
- Un manque de planification
- Le choix du partenaire technologique
- Une mauvaise gestion de changement
La bonne nouvelle? Vous avez le contrôle sur ces facteurs puisque, dans la plupart des cas, ils sont la responsabilité de l’entreprise et non du partenaire technologique.
Objectif: Déjouer les statistiques et augmenter vos chances de succès
Nous vous présentons donc 7 astuces afin de déjouer les statistiques et augmenter les chances de succès de votre projet. Il ne s’agit pas ici d’une liste exhaustive, mais plutôt de principes directeurs sur lesquels vous appuyer afin d’obtenir les résultats escomptés.
1. Consolider vos données au même endroit
La plupart des organisations ont des données dispersées sur plusieurs plateformes et réseaux, créant des silos. Ces silos peuvent impacter les données auxquelles votre solution d’intelligence artificielle a accès, limitant ainsi son efficacité.2
Exemple: Comprendre la satisfaction client
Par exemple, si vous voulez analyser le sentiment de votre clientèle, mais avez uniquement accès aux données publiées sur Twitter et non sur Instagram ou LinkedIn, vous pourriez avoir des données incomplètes qui vous donnent un portrait biaisé de la réalité. La première étape serait donc d’investir dans une plateforme centralisée vous donnant accès non seulement aux commentaires de médias sociaux, mais également aux conversations avec vos agents de service à la clientèle, vos sondages de satisfaction, vos données dans CRM, etc.
2. Diviser le problème à résoudre en cas d’usages spécifiques pouvant être résolus grâce à l’IA
Le problème à résoudre peut nécessiter plusieurs solutions, dont certaines ne nécessitant pas d’intelligence artificielle. Il est donc important de bien cibler le problème, pour ensuite le diviser en plusieurs parties et identifier comment l’intelligence artificielle peut contribuer à le résoudre.
Exemple: Analyse du sentiment client
Dans l’exemple précédent, notre objectif est de mieux comprendre la satisfaction de notre clientèle. Un cas d’usage de l’intelligence artificielle serait d’utiliser la compréhension du langage naturel (NLP) afin d’analyser le sentiment des publications sur les médias sociaux et autres plateformes.
3. Choisir le bon logiciel selon vos besoins, votre budget et vos systèmes
Cette astuce peut sembler évidente, mais il est facile de se laisser influencer et choisir la mauvaise solution pour vos besoins.
Pièges à éviter
- Choisir le même logiciel que vos concurrents – ils n’ont pas nécessairement les mêmes besoins ni le même budget!
- Choisir la solution qui offre le plus de fonctionnalités – posez-vous la question suivante: en avez-vous vraiment besoin? Une solution plus complexe peut être plus difficile à maintenir
- Choisir une solution qui s’intègre mal à vos systèmes existants – vous créez ainsi des silos
- Choisir la première option présentée – faites vos recherches, parlez à d’autres utilisateurs, posez des questions, faites-vous accompagner.
4. La solution IA devrait pouvoir vous expliquer sa logique au besoin
La solution d’intelligence artificielle que vous déployez sera aussi efficace que son adoption. Si votre solution présente une précision de 95%, mais que votre taux d’adoption est de 25%, vous n’obtiendrez pas les résultats escomptés. Il est donc essentiel de bien comprendre l’importance de la transparence selon votre contexte.
Exemple: Prédiction de la demande pour optimiser l’inventaire
Vous implantez une solution d’intelligence artificielle afin de prédire votre demande pour optimiser vos inventaires. Dans votre domaine, il est primordial pour les clients que vous ayez le matériel en stock, sinon ils iront chez un concurrent. La personne responsable des inventaires ne comprend pas la logique utilisée pour estimer la demande. Est-ce qu’elle fera confiance au système? Vous l’avez deviné, si les personnes responsables de prendre action sur les recommandations ne comprennent pas la logique, elles seront hésitantes à changer leurs façons de faire.
5. Préparer vos données
L’intelligence artificielle carbure aux données. Meilleures sont les données, meilleurs sont les résultats. Concrètement, ça veut dire quoi?
Exemple: Uniformisation des formats de dates
Reprenons notre premier exemple dans lequel nous cherchons à mieux comprendre la satisfaction de nos clients. Nous avons consolidé nos données à un seul endroit et avons choisi un logiciel d’intelligence artificielle utilisant la compréhension du langage (NLP) afin d’analyser les commentaires. Nous voulons une analyse hebdomadaire afin d’ajuster nos campagnes publicitaires de manière dynamique. Cependant, les dates sont dans différents formats selon la source d’information initiale. Les données ne sont donc pas prêtes à être utilisées.
6. Optimiser vos processus
L’optimisation des processus est essentielle non seulement pour éliminer le gaspillage, mais également pour le modifier en tenant compte des nouvelles opportunités offertes par l’intelligence artificielle.
Exemple: Automatisation des mises à jour client
Vous intégrez l’intelligence artificielle dans votre service à la clientèle. Le processus actuel consiste à envoyer un courriel de confirmation au client une fois sa commande passée, mais aucun autre suivi n’est effectué. Le processus est manuel et l’équipe manque de temps pour envoyer des mises à jour régulières. Une optimisation du processus dans ce cas-ci pourrait être de programmer des mises à jour régulières automatiques à envoyer au client sur le statut de sa commande. Le nouveau processus tient compte des possibilités de la technologie et en tire un maximum de valeur en offrant un meilleur service à vos clients.
7. Les solutions ne doivent pas toutes être de l’IA
Comme nous l’avons vu dans notre premier exemple, certaines parties du problème ne nécessitent pas d’intelligence artificielle. La consolidation des données des plateformes de médias sociaux est essentielle au succès du projet, mais ne nécessite pas une solution complexe.
Il faut donc toujours revenir à la question de départ: quel problème voulons nous résoudre?
Conclusion
L’intelligence artificielle offre un potentiel immense pour transformer les entreprises, mais son succès dépend largement de votre approche. En appliquant ces 7 astuces – de la consolidation des données à l’optimisation des processus – vous augmentez significativement vos chances de réussite.
Rappelez-vous que l’IA n’est qu’un outil : c’est votre compréhension du problème à résoudre et votre préparation qui feront la différence. Commencez par évaluer vos données et vos processus actuels. Identifiez un cas d’usage spécifique où l’IA pourrait apporter une réelle valeur ajoutée. Et surtout, n’hésitez pas à vous faire accompagner par des experts pour naviguer dans ce domaine complexe mais prometteur.
La réussite de votre projet IA est à portée de main. Alors, par quelle astuce allez-vous commencer ?
Besoin d’aide pour y voir plus clair?
- Iavor Bojinov, Keep your AI projects on track, Harvard Business Review, Nov-Dec 2023.
↩︎ - Afif Khoury, Data Consolidation: The Key To Unlocking AI’s Transformative Power In Organizations, Forbes, 11 avril 2024.
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Autres références
United States Artificial Intelligence Institute, Certified AI transformation leader training material, 2023.
