Les promesses de l’IA générative et prédictive incitent les entreprises de tous secteurs à investir dans de nouvelles technologies. Cependant, peu d’entre elles parviennent à en tirer une valeur significative, se retrouvant ainsi coincées entre leurs ambitions en matière d’IA et des contraintes budgétaires.
Pour réussir dans le domaine de l’IA, il ne suffit pas de disposer de grandes quantités de données. Il est essentiel d’intégrer de manière réfléchie et cohérente des données bien gouvernées provenant d’une multitude de sources de plus en plus complexes et variées.
À l’échelle mondiale, les dirigeants d’entreprise placent la préparation des données au cœur de leur stratégie pour réussir dans l’IA. Selon un rapport de MIT Technology Review Insights, 82 % des leaders affirment que l’extension des cas d’utilisation de l’IA générative pour créer de la valeur commerciale est une priorité majeure cette année. Leur attention se concentre sur des bases de données solides, l’intégration des données, la gouvernance et la sécurité.
Pour les startups et les PME, une stratégie de données est cruciale. Elle leur permettra de se préparer à l’avenir et d’anticiper les applications potentielles de l’IA.
Conseils pour les PME sur l’exploitation de leurs données pour l’IA
- Concentrez-vous sur les bases
Les PME et les startups, n’étant pas entravées par des technologies obsolètes, doivent néanmoins établir une approche stratégique solide en matière de données, reposant sur des pipelines de données fiables, une plateforme de données cloud moderne et une culture collaborative en matière de gouvernance.
Il est essentiel que les PME mettent en place des cadres de gouvernance des données robustes pour gérer la qualité, la confidentialité et la sécurité des données. Cela implique de définir des politiques, des rôles et des responsabilités clairs pour la gestion des données, afin de garantir que celles-ci soient toujours précises et fiables. La sécurité et la gouvernance sont des enjeux permanents qui doivent être abordés pour protéger les informations sensibles et assurer la conformité aux réglementations avant de se lancer dans l’innovation.
Un autre avantage de ne pas être limité par des technologies anciennes est la possibilité de construire une architecture de données modulaire et pérenne. Les lacs de données gouvernés, qui prennent en charge des formats de table ouverts et l’intégration avec des catalogues de données, ont vu leurs capacités se développer, permettant de soutenir à la fois des cas d’utilisation par lots et en continu sur une plateforme commune.
- Adoptez une approche orientée vers les affaires
Une fois les bases de données établies, l’IA ne doit pas être envisagée simplement pour le plaisir. Il est crucial que l’enthousiasme de l’équipe technique ne prenne pas le pas ; les dirigeants doivent d’abord définir les priorités.
Les PME peuvent s’inspirer de l’approche de modernisation de l’infrastructure de la National Australia Bank. Cette dernière a migré d’une technologie obsolète vers une nouvelle plateforme de données, lui permettant d’utiliser les données pour améliorer ses relations avec les clients en offrant une personnalisation accrue, en élargissant la détection de fraudes et en introduisant des flux de travail alimentés par l’IA.
En conséquence, malgré l’ampleur des opérations de NAB, elle est devenue un leader de l’industrie dans l’adoption de technologies de données modernes et basées sur le cloud, tout en améliorant les résultats pour ses clients.
Les parties prenantes commerciales doivent être en mesure de fournir la perspective nécessaire pour établir les priorités appropriées et rechercher des logiciels capables de croître et de s’adapter à vos ambitions.
- Augmentez la productivité grâce à l’intégration des données
En fin de compte, ces investissements doivent générer un retour sur investissement quantifiable pour l’entreprise et améliorer la productivité en accord avec les objectifs commerciaux. À mesure que les entreprises se développent, la consolidation d’un volume de données en constante expansion peut poser des défis, notamment en ce qui concerne la surmonte des silos de données.
L’intégration des données combine des informations provenant de différentes zones de votre entreprise, ainsi que des données de deuxième et troisième parties de vos clients et partenaires, transformant les données brutes en un format standard afin de faciliter l’analyse des grandes quantités de données pour obtenir des insights qui orientent de meilleures décisions commerciales.
Gill Capital, un leader du secteur de la vente au détail en Asie du Sud-Est, gérant des marques mondiales telles que H&M et COS, a connu des gains de productivité significatifs en mettant en œuvre une solution d’intégration des données robuste à travers ses marques pour suivre les opérations de vente et de chaîne d’approvisionnement de bout en bout. Cela a entraîné une augmentation de 25 % des ventes annuelles totales et une hausse de 121 % des ventes en ligne, avec des ventes du Black Friday ayant grimpé de 32 %.
Les nouvelles capacités d’intégration ont permis à Gill Capital de transformer son approche de gestion des données, réduisant ainsi le besoin de manipulation manuelle des données dans Excel et fournissant des insights en temps réel.
Cette transition a non seulement amélioré le suivi des ventes et la gestion des stocks, mais a également considérablement augmenté la productivité des équipes, économisant 90 heures par semaine, soit 4 680 heures par an. Ces gains d’efficacité ont évité la nécessité de doubler la taille de l’équipe.
Toutes les entreprises peuvent tirer des leçons de l’expérience de Gill Capital en priorisant la consolidation de leurs sources de données dans une plateforme d’analyse unifiée et en temps réel.
Il n’existe pas de raccourcis pour libérer le potentiel de vos données. En adoptant une approche stratégique et en assurant des bases solides en matière de gouvernance et de sécurité des données, les PME peuvent exploiter leurs données pour stimuler l’innovation et la croissance à long terme.
