Implémentation de l’IA à grande échelle

Pour approfondir ces questions, il est essentiel de reconnaître que les avancées dans l’adoption de l’IA se déroulent dans un contexte de transformation numérique plus large. Les progrès récents des outils et technologies basés sur l’IA surviennent après des décennies d’efforts de transformation numérique dans la plupart des organisations. Une variété de solutions numériques a été mise en œuvre, nécessitant des bouleversements significatifs dans tous les aspects de l’organisation.

De nombreux changements impliquent de petites adaptations aux méthodes de travail actuelles. Cependant, à mesure que les organisations adoptent des technologies numériques pour améliorer leurs processus opérationnels fondamentaux, elles sont également contraintes d’effectuer des changements plus fondamentaux dans toutes leurs activités commerciales. En adoptant une approche plus rigoureuse de la transformation numérique, elles visent un changement systémique à long terme, visant à révolutionner la structure, la stratégie, les compétences et les systèmes de l’organisation.

“Un examen superficiel des efforts de transformation numérique à grande échelle révèle que la gestion du changement est difficile”

Alan Brown

Pour de nombreuses organisations, s’adapter aux changements numériques n’est pas une nouveauté. En effet, on peut soutenir que toute gestion est une gestion du changement. Des commentateurs comme Robert Schaffer estiment que les dirigeants devraient considérer le changement non pas comme un perturbateur occasionnel, mais comme l’essence même de leur rôle managérial.

Cependant, les approches traditionnelles de gestion du changement ont souvent considéré la gestion des perturbations comme étant distincte des tâches de gestion « normales », la traitant comme un processus séparé qui fait passer une organisation d’un état stable à un autre. Dans le cadre de la transformation numérique, où le changement est constant, une telle perspective peut être très limitante. Au contraire, elle doit être considérée comme l’essence même de la gestion, avec des implications sur toutes les activités de l’organisation.

Il suffit d’un examen superficiel des efforts de transformation numérique à grande échelle pour reconnaître que la gestion du changement est complexe. Des expériences récentes, telles que celles visant à transformer numériquement des aspects clés des services gouvernementaux au Royaume-Uni, révèlent que la lutte pour maîtriser les impacts larges du changement peut submerger même les stratégies les mieux conçues.

Comment les organisations peuvent-elles définir une approche significative du changement qui leur permette de s’adapter aux évolutions actuelles alimentées par l’IA et de se préparer à l’inattendu ? Une réponse pourrait résider dans un accent fondamental sur la compréhension et le renforcement de la résilience numérique.

Perspectives sur la résilience numérique

Élaborer un plan solide est une chose. Mais, comme le dit souvent le proverbe, aucun plan ne survit au premier contact avec l’ennemi. Ainsi, la résilience joue un rôle crucial dans le succès de toute stratégie numérique. Dans le contexte de la transformation numérique, c’est cette résilience qui détermine la capacité d’une organisation à s’adapter, à se remettre et à prospérer face à des défis, des perturbations ou des changements inattendus dans le paysage numérique.

Mais que signifie être résilient face aux changements numériques perturbateurs que nous connaissons avec l’IA ? Le point de départ pour répondre à cette question est d’examiner le rôle des données comme fondement de l’IA. Les données sont le carburant de l’IA, et l’utilité de l’IA est directement liée à la qualité, à l’exactitude et à la disponibilité de ces données. Une approche résiliente concernant la manière dont les données sont collectées, stockées, gérées et maintenues est essentielle.

Résilience des données

Des approches plus intelligentes de la prise de décision basée sur les données nécessitent que les organisations développent les capacités nécessaires pour rassembler plusieurs sources de données, filtrer les erreurs, extraire des informations significatives à partir de modèles répétés, etc. Établir une approche globale de la résilience des données permet d’obtenir des insights basés sur les données au cœur de l’intelligence machine (IM).

C’est la combinaison des capacités fournies par l’IM qui transforme une grande quantité de données en véritables sources de valeur. Elle peut être considérée comme une compétence essentielle pour l’économie numérique. L’IM promet de donner un sens à de grands volumes de données en exploitant une combinaison d’apprentissage automatique et d’IA pour générer de nouvelles sources de valeur. Elle englobe le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images, la conception algorithmique et d’autres techniques pour extraire des modèles, apprendre de ceux-ci en évaluant leur signification et agir en les reliant.

L’IM est inévitablement perturbatrice par nature. Il est donc essentiel de reconnaître que l’IM et ses modèles commerciaux numériques associés peuvent poser des défis significatifs, qui peuvent être abordés de plusieurs manières.

• Modifier la manière dont les données sont collectées et traitées. Il est important de s’éloigner des bases de données localisées associées à des applications spécifiques et de former de plus grands lacs de données pouvant être exploités par de nouvelles couches d’intelligence essentielles au succès de l’IM.
• Assurer une infrastructure technologique flexible et évolutive au sein de l’organisation. Le succès commercial nécessite l’intégration des nombreuses applications qui constituent un ensemble complexe de flux de travail en utilisant des techniques ouvertes et basées sur des composants, ainsi que des plateformes connectées telles que celles fournies par Amazon Web Services, Google, Microsoft, IBM et d’autres.
• Surmonter les barrières culturelles au sein de l’organisation. Les investissements technologiques précédents ont souvent contraint la réflexion et encouragé les dirigeants à s’accrocher à des modèles commerciaux vieillissants et à des processus de soutien. Une nouvelle réflexion est nécessaire.

Bien que de nombreux changements soient en cours, les innovations basées sur l’IM mettront inévitablement à l’épreuve les structures organisationnelles existantes. Le leadership est toujours un élément critique de tout changement organisationnel majeur, et tant que les dirigeants clés ne seront pas convaincus de la nécessité d’un changement radical, peu de progrès seront réalisés.

Des entreprises aussi diverses que de grands fournisseurs de technologie, des prestataires de services B2C à grande échelle et des fournisseurs de solutions B2B industrielles constatent déjà l’impact de tels changements, illustrant qu’un progrès efficace peut être réalisé lorsque la culture d’entreprise est réceptive aux nouvelles idées.

Les six dimensions de la résilience pour l’IA

Bien que la résilience des données soit cruciale, elle ne suffit pas à elle seule. La transformation numérique repose sur un empilement complexe de technologies et de pratiques pour soutenir le changement au sein de l’entreprise. En pratique, nous pouvons identifier six dimensions distinctes de la résilience qui doivent être abordées pour garantir le succès de l’implémentation de l’IA à grande échelle.

1. Résilience des systèmes. Concevoir des systèmes et des solutions pour qu’ils soient tolérants aux pannes, adaptables et capables de fonctionner de manière sécurisée en cas de dysfonctionnement ou de compromission.
2. Résilience cybernétique. Garantir que les systèmes et les données sont protégés contre les menaces externes et que les informations ne sont exposées que par des mécanismes sécurisés appropriés.
3. Résilience de l’information. Créer des processus de gouvernance et de gestion des données pour garantir que toutes les informations sont précises, appropriées et obtenues de manière responsable.
4. Résilience organisationnelle. Établir des pratiques de gestion et de prise de décision qui permettent d’agir rapidement tout en respectant toutes les lois, normes et directives nécessaires.
5. Résilience opérationnelle. Continuer à fonctionner comme prévu alors que l’environnement opérationnel change, que les systèmes se dégradent ou que les demandes des parties prenantes augmentent.
6. Résilience des personnes. Soutenir tous les employés et autres parties prenantes pour qu’ils donnent le meilleur d’eux-mêmes à court terme tout en préservant leur santé et leur bien-être à long terme.

Chacune de ces six dimensions de la résilience est une considération importante lors du passage à l’IA à grande échelle, et ensemble, elles forment un cadre pour que les organisations examinent leur capacité à gérer le changement et à maintenir une performance élevée dans le contexte des transformations numériques que l’IA entraîne.

Flexibilité sans rupture

Sur la base de telles expériences, il existe de nombreuses façons dont la résilience est au cœur d’une stratégie de livraison réussie de l’IA à grande échelle. Pour améliorer la résilience des activités de transformation numérique face au changement, les six dimensions énumérées ci-dessus peuvent être utilisées pour poser cinq questions clés à toute stratégie numérique.

Quelle est notre préparation à l’adaptation au changement ?

Le paysage numérique évolue constamment, avec de nouvelles technologies, des tendances de marché et des attentes des clients qui émergent en permanence. Une stratégie numérique résiliente permet aux organisations de s’adapter rapidement à ces changements en étant flexibles, agiles et réactives. Elle permet aux entreprises de saisir de nouvelles opportunités, de réorganiser les ressources pour s’adapter aux circonstances changeantes et de gérer efficacement les risques.

Comment gérons-nous les risques associés au changement ?

La résilience aide les organisations à identifier et à gérer les risques associés à leurs initiatives numériques. Cela inclut l’évaluation des vulnérabilités potentielles, la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes et l’établissement de plans de secours en cas de perturbations telles que des cyberattaques, des pannes de système ou des catastrophes naturelles. Une stratégie numérique résiliente considère l’atténuation des risques comme une partie intégrante de sa mise en œuvre.

Quels processus avons-nous en place pour garantir la continuité et la récupération après des perturbations ?

La résilience assure la continuité des activités en permettant à une organisation de se remettre rapidement des perturbations. Cela implique d’avoir des systèmes de secours et des redondances en place pour minimiser les temps d’arrêt, la perte de données ou l’impact sur les clients. Une stratégie numérique résiliente intègre des plans de reprise après sinistre, des solutions de sauvegarde et une surveillance proactive pour traiter rapidement toute perturbation et rétablir les opérations normales.

Comment pouvons-nous améliorer la confiance et la satisfaction des clients dans notre gestion du changement ?

La résilience est cruciale pour maintenir la confiance et la satisfaction des clients à travers tous les canaux numériques. Lorsque les organisations fournissent des services ou des produits ininterrompus à leurs clients, cela renforce leur réputation et favorise la fidélité des clients. La résilience garantit que les attentes des clients sont satisfaites même en cas de circonstances imprévues, ce qui est essentiel dans le paysage numérique interconnecté et compétitif d’aujourd’hui.

Comment encourageons-nous un changement positif pour stimuler l’innovation et la croissance ?

La résilience permet aux membres d’une organisation d’expérimenter et d’innover, et de poursuivre des initiatives de transformation numérique avec confiance. Elle favorise une culture d’apprentissage à partir des échecs et des revers, cultivant un état d’esprit d’amélioration continue. Une stratégie numérique résiliente encourage l’exploration de nouvelles technologies, de modèles commerciaux et d’opportunités de croissance tout en permettant aux organisations de se remettre rapidement de tout revers rencontré en cours de route.

Vers une perspective IA sur la transformation numérique

Face à l’incertitude et aux perturbations constantes que nous rencontrons dans l’économie numérique actuelle, la résilience est un élément essentiel de toute stratégie réussie d’IA à grande échelle. Elle permet aux organisations de naviguer dans l’incertitude, de s’adapter au changement, de gérer les risques, de maintenir la continuité, de bâtir la confiance des clients et de favoriser l’innovation.

À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, garantir la résilience des données est une première étape essentielle. De plus, les stratégies numériques doivent être testées selon au moins six dimensions de résilience : système, cybernétique, informationnelle, organisationnelle, opérationnelle et humaine. En intégrant la résilience dans les initiatives numériques, les organisations peuvent se positionner pour un succès durable dans la livraison de l’IA dans un paysage numérique en rapide évolution.