4 Prérequis Essentiels Avant de Parier sur l’IA dans Votre Entreprise

Résumé de l'Article : Quatre Princières Avant de Parier sur l'IA dans Votre Entreprise Le développement de l'intelligence artificielle (IA) continue à accélérer, et selon les prévisions de Gartner, la moitié de toutes les décisions commerciales seront pleinement automatisées ou au moins partiellement augmentées par des agents IA dans les deux prochaines années. À l'occasion de Snowflake Summit 2025 à San Francisco, quatre dirigeants d'entreprises ayant expérimenté l'IA ont partagé leurs leçons apprises lors d'un roundtable média. Voici leurs recommendations : Mettre en Place une Stratégie Cloud Efficace Wayne Filin-Matthews, chief enterprise architect chez AstraZeneca, a expliqué comment son organisation pilote des implémentations IA dans plusieurs domaines. Le géant pharmaceutique a développé un assistant de recherche IA qui augmente la productivité des chercheurs en se concentrant sur la reproductibilité des méthodes scientifiques et le développement de nouveaux médicaments. AstraZeneca collabore également avec des institutions universitaires de premier plan comme Stanford pour mener des expériences d'IA. Filin-Matthews souligne que la mise en place d'une infrastructure cloud solide est essentielle pour bénéficier de l'IA. « Il y a tant de cas d'utilisation où les avantages de l'IA deviennent clairs. Mais la clé est de ne pas oublier les éléments sous-jacents. Vous ne pouvez pas être IA-first sans être cloud-first, » a-t-il déclaré. Privilégier la Gouvernance des Données Amit Patel, chief data officer (CDO) pour le négoce en gros chez Truist, a dégagé deux leçons majeures de l'implémentation d'IA. La première est l'importance d'une base de données fiable. En tant que banque, Truist doit prouver l'origine, l'exactitude, la gouvernance, la gestion des métadonnées et la qualité des données à des régulateurs externes. Patel a souligné qu'il ne peut pas simplement déployer un grand modèle de langage (LLM) de façon indiscriminée. « J'ai découvert que je n'ai pas autant de sources fiables que je le souhaiterais, » a-t-il admis. « Je dois renforcer cette base avant de construire dessus. » Patel a également noté que les employees surestiment souvent la facilité de déploiement de l'IA. « Ce n'est pas si simple, » a-t-il rappelé. « Nous avons dû définir des gardes-fou pour encadrer ce que les modèles peuvent analyser, ce qui prend du temps. » Évaluer la Qualité des Résultats Anahita Tafvizi, chief data and analytics officer chez Snowflake, a indiqué que son équipe aide l'entreprise à développer des produits IA destinés aux clients tout en bénéficiant des avantages de ces technologies. Elle a cité l'exemple de Snowflake Intelligence, une technologie lancée au Summit permettant aux utilisateurs d'affaires de créer des agents de données. Son équipe a collaboré avec l'équipe produit pour développer un assistant IA pour l'organisation des ventes internes. Tafvizi a souligné l'importance de la qualité des résultats. « Nous devons constamment équilibrer l'innovation et la vitesse avec les structures de gouvernance, les contrôles d'accès, la traçabilité, les métadonnées et les modèles sémantiques, » a-t-elle expliqué. « Un niveau de qualité de 95% peut être suffisant dans certains cas, mais cela doit être soigneusement examiné pour assurer la confiance des employés dans les outputs de l'IA. » Rechercher des Bénéfices Inattendus Thomas Bodenski, chief data and analytics officer chez TS Imagine, une spécialiste des technologies financières, a indiqué que son entreprise utilise l'IA depuis octobre 2023 pour réduire la charge de travail des employés. Toutefois, l'IA a également permis d'autres bénéfices inattendus. Par exemple, TS Imagine achète des données auprès de fournisseurs spécialisés qui envoyent des emails sur les changements de produits. Avec 100 000 emails reçus chaque année, le processus traditionnel consommait deux employés et demi à plein temps. « C'était stressant car nous ne pouvions pas nous tromper, » a-t-il dit. « Si nous manquions une information dans un email, nos systèmes pouvaient s'effondrer, entraînant des milliers de traders incapables de trader et des milliers de responsables de risques ne pouvant pas évaluer leur exposition. » Grâce à l'IA de Snowflake, la société n'omet jamais d'importantes informations, et ces ressources peuvent maintenant se consacrer à des tâches à valeur ajoutée. De plus, l'IA a permis de couvrir un point faible : la gestion des demandes des clients les samedis. « Personne ne travaillait ces jours-là, » a-t-il noté. « Désormais, l'IA répond aux demandes des clients et attribue les tickets aux bonnes personnes. » Évaluations et Profils des Entreprises Ces dirigeants mettent en lumière les défis et les opportunités liés à l'adoption de l'IA. La précision et la fiabilité des données, ainsi que la capacité à gérer les attentes des employees, sont cruciales pour une intégration réussie. AstraZeneca est un leader mondial dans l'industrie pharmaceutique, opérant dans 126 marchés. Son engagement précoce dans l'IA souligne son ambition d'être à la pointe de l'innovation technologique et scientifique. Truist, une importante banque de détail et de négoce, insiste sur la nécessité de conformité et de gouvernance pour déployer l'IA de manière responsable. Son rôle pivot dans le secteur financier exige des mesures de sécurité rigoureuses. Snowflake offre des solutions de gestion de données innovantes, facilitant l'intégration de l'IA pour ses clients et son organisation interne. Son approche centrée sur la qualité et la gouvernance des données soutient la confiance des utilisateurs. TS Imagine est une entreprise de technologie financière pionnière dans l'utilisation de l'IA pour automatiser des processus complexes. Son expérience démontre que l'IA peut non seulement réduire la charge de travail, mais aussi améliorer significativement la vitesse et la couverture des tâches, apportant des bénéfices imprévus. Les enseignements tirés par ces dirigeants offrent des directives précieuses pour les entreprises qui envisagent d'intégrer l'IA. Une stratégie bien pensée, une gouvernance efficace, une attention particulière à la qualité des outputs et une démarche inclusive permettront d'optimiser les avantages tout en minimisant les risques.