Une IA à l’échelle de l’entreprise peut libérer le potentiel de la technologie : voici comment y parvenir
L’intelligence artificielle (IA) aide les humains à travailler mieux, augmentant la productivité jusqu’à 40 %. Cependant, il existe une différence significative entre l’introduction de l’IA dans quelques domaines sélectionnés, comme l’ingénierie logicielle et le marketing, et son déploiement à l’échelle de l’entreprise.
Pour être véritablement innovante, l’IA doit influencer l’ensemble des flux de travail, et non simplement des tâches individuelles, tout en permettant une prise de décision cohérente et en temps réel.
Prérequis pour le déploiement de l’IA à l’échelle de l’entreprise
Il existe plusieurs prérequis pour étendre l’IA à l’échelle de l’entreprise : des données prêtes pour l’IA, des modèles d’IA adaptés, des talents formés, et une gouvernance responsable de l’IA.
En combinaison, ces éléments garantissent que les systèmes d’IA produisent un impact commercial en production sans dévier de leur objectif. Par exemple, l’application de l’IA pour la maintenance prédictive afin de réduire les temps d’arrêt doit se faire tout en protégeant la sécurité des travailleurs.
Innovation responsable comme moteur de croissance
Il est crucial pour les organisations de bien gérer ces aspects. Cependant, l’innovation responsable avec l’IA est tout sauf facile. Selon une recherche, seulement 2 % des organisations étaient prêtes pour l’IA à l’échelle de l’entreprise au début de 2025, sur les cinq piliers que sont la stratégie, les données, la technologie, la gouvernance et les talents.
De plus, des recherches récentes ont révélé que seulement 2 % des dirigeants intègrent les pratiques d’IA responsable requises lors de l’opérationnalisation de l’IA à grande échelle, avec 15 % de suiveurs, et les capacités les plus faibles étant la mitigation des risques et la confiance dans les solutions d’IA.
Pour ceux qui ont réussi à atteindre un succès avec l’IA responsable, les avantages étaient significatifs. Les leaders en matière d’IA responsable dans le groupe de recherche ont réduit les coûts et la gravité des incidents liés à l’IA.
Tendances émergentes vers l’open source
Une tendance claire émerge : les clients privilégient de plus en plus l’open source dans les discussions d’innovation. Les meilleures pratiques d’IA responsable, telles que l’explicabilité et les techniques de fiabilité, ainsi que les processus de validation et d’ingénierie des modèles ou les protections contre les violations de propriété intellectuelle, ont réduit les dépenses globales en IA jusqu’à 8 %.
En outre, une approche plus ciblée et responsable de l’IA a permis d’accroître le débit des projets d’IA. Il n’est donc pas surprenant que 78 % des dirigeants dans la recherche aient déclaré que l’IA responsable est un moteur clé de croissance pour leur entreprise.
Importance d’une plateforme, d’une fonderie et d’une usine
L’IA évolue rapidement et il est crucial d’adopter les meilleurs modèles et infrastructures cloud basés sur des cas d’utilisation ciblés. Cette approche de plateforme « poly IA », « poly cloud » – c’est-à-dire l’utilisation stratégique de plusieurs modèles d’IA et plateformes cloud – avec les cadres de gouvernance requis, facilite l’innovation responsable de l’IA à grande échelle.
Cela évite également de verrouiller les organisations dans des investissements en IA sur plusieurs années. Cette approche de plateforme permet également une IA agentique, une technologie désormais appliquée dans divers secteurs, où des bots logiciels autonomes accomplissent des tâches avec peu ou pas d’intervention humaine.
Ces protocoles sont conçus pour fournir de fortes garanties de sécurité, garantissant qu’aucun agent ne peut effectuer de tâches non intentionnelles ou nuisibles.
Nécessité d’une gouvernance centralisée
En plus de construire une plateforme d’IA de qualité production et d’opter pour des modèles open source, la manière la plus efficace d’opérationnaliser l’innovation responsable est de centraliser la gouvernance. Un registre centralisé des modèles et agents d’IA soutient le déploiement évolutif tout en maintenant la sécurité et le respect des normes opérationnelles.
Les capacités centralisées permettent également le suivi des coûts, la surveillance des performances et l’innovation continue, garantissant que les déploiements d’IA restent responsables, fiables et efficaces.
Innovation responsable grâce aux talents
Parmi tous ces facteurs, la dimension des talents peut être la plus critique. Selon des recherches, les organisations qui préparent et engagent activement leur main-d’œuvre obtiennent les meilleurs retours – surpassant systématiquement celles qui mettent en œuvre l’IA sans soutenir pleinement leurs équipes.
En effet, la culture d’innovation l’emporte souvent sur la stratégie, et équiper les équipes pour devenir des bâtisseurs de solutions avancées d’IA est une étape décisive vers l’obtention d’un avantage concurrentiel dans l’ère émergente de l’IA agentique.
