Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ? Avantages, meilleures pratiques et exemples.
Le terme « IA d’entreprise » fait référence à l’intégration des technologies d’intelligence artificielle (IA) au sein des grandes organisations. Le déploiement de l’IA d’entreprise vise à accroître l’efficacité opérationnelle, à stimuler l’innovation et à améliorer les processus de prise de décision alors que les entreprises subissent une concurrence croissante et doivent s’adapter à des attentes clients en constante évolution. Les outils d’IA offrent aux grandes organisations des capacités qui leur permettent de faire évoluer leurs opérations, d’automatiser leurs tâches routinières et d’exploiter les données pour prendre des décisions stratégiques éclairées.
Avant tout, les organisations mondiales reconnaissent que l’IA n’est pas une tendance technologique : il s’agit du pivot des stratégies de croissance. Dans ce contexte, le passage aux opérations propulsées par l’IA n’est pas négociable pour les organisations de toutes tailles si elles veulent s’adapter aux changements du marché, maintenir la performance et rester pertinentes.
Cet article définit l’IA d’entreprise et explore son fonctionnement en se basant sur des exemples concrets des avantages et des défis que les organisations peuvent rencontrer lors de sa mise en œuvre.
Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ?
L’IA d’entreprise fait référence à la mise en œuvre stratégique des technologies d’IA pour relever des défis commerciaux complexes à grande échelle au sein des grandes organisations.
L’IA d’entreprise n’est pas simplement l’application des technologies d’IA ; elle consiste à tirer parti des capacités de l’IA de manière stratégique pour transformer les opérations métier, stimuler la croissance et créer un avantage concurrentiel durable. Les applications d’IA générale peuvent se concentrer sur des tâches ou des fonctions spécifiques (chatbots pour le service client ou moteurs de recommandation pour le commerce électronique), mais l’IA d’entreprise se distingue par l’accent qu’elle met sur l’évolutivité, la sécurité et la capacité à traiter de grands volumes de données provenant de sources diverses.
Les plateformes et solutions d’IA d’entreprise sont conçues pour s’intégrer dans les systèmes et flux de travail existants tout en maintenant une sécurité et une conformité robustes à grande échelle. Leur objectif est de permettre aux organisations de déployer des capacités d’IA à travers les équipes et les cas d’utilisation pour automatiser et optimiser les processus métier, améliorer les expériences client et atteindre des résultats commerciaux mesurables.
Pourquoi l’IA d’entreprise est-elle importante pour les organisations ?
Certains des avantages les plus clairs de l’IA d’entreprise proviennent de sa capacité à automatiser le travail, des tâches simples et répétitives aux flux de travail complexes. Le déploiement d’une automatisation propulsée par l’IA peut réduire considérablement les erreurs, accélérer les opérations et permettre aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Améliorer les processus de prise de décision est un autre domaine majeur de valeur ajoutée. En analysant de grands volumes de données pour identifier des schémas et des tendances qui pourraient être imperceptibles pour les humains, les algorithmes d’IA peuvent fournir des informations exploitables qui favorisent des décisions commerciales plus rapides et plus précises. Une prise de décision plus rapide et plus efficace est particulièrement précieuse dans des domaines tels que la prévision financière, la gestion des stocks et l’analyse de marché, où la croissance des entreprises est conditionnée par des décisions opportunes et éclairées.
Étant donné que la complexité et le volume des données augmentent en même temps que la taille de l’organisation, les systèmes d’IA d’entreprise sont conçus pour fonctionner à grande échelle. Ils peuvent gérer de grandes charges de données et des opérations toujours plus complexes, et s’étendre facilement à mesure que les besoins en capacité augmentent. Cette évolutivité permet de maintenir l’efficacité et les niveaux de performance sans compromettre la qualité ni la rapidité des processus, même lorsque les exigences opérationnelles augmentent.
Améliorer les interactions avec les clients est un autre domaine à forte valeur ajoutée où l’IA d’entreprise a un impact significatif. Les systèmes alimentés par l’IA et les systèmes agentiques, y compris, sans toutefois s’y limiter, les chatbots et les assistants virtuels, peuvent offrir des expériences personnalisées en temps réel en intégrant les données et préférences des clients dans les interactions et les flux de travail. Ces systèmes intelligents offrent une assistance client 24 h sur 24 et 7 j sur 7, peuvent gérer les demandes de manière autonome et personnaliser les recommandations, autant de facteurs importants qui raviront les clients et favoriseront la fidélité à la marque.
Comment fonctionne l’IA d’entreprise ?
L’IA d’entreprise, à l’instar des systèmes d’IA en général, fonctionne en combinant des données et des algorithmes intelligents pour apprendre à partir de schémas et de caractéristiques présents dans les données, et prendre les mesures appropriées, que ce soit en fournissant des informations, en répondant directement aux demandes des clients ou en mettant en évidence des données pertinentes dans un flux de travail.
L’efficacité de l’IA dépend donc de la qualité et du volume des données, que celles-ci soient structurées ou non. Cela signifie qu’il est essentiel d’intégrer les technologies d’IA dans les systèmes d’entreprise existants, tels que la gestion de la relation client (CRM), la planification des ressources d’entreprise (ERP) et les plateformes de gestion de la chaîne d’approvisionnement, afin de permettre un flux de données harmonieux et de garantir que les applications d’IA peuvent accéder à des informations en temps réel. Sans intégration, ou lorsque l’IA est contrainte par des données incomplètes, fragmentées ou cloisonnées, les entreprises risquent de ne pas réaliser le plein potentiel de l’IA.
Les modèles d’apprentissage machine (ML) sont les moteurs qui alimentent les systèmes d’IA d’entreprise. Ces modèles sont formés sur des ensembles de données étendus propres aux opérations de l’organisation, qui leur permettent d’apprendre et de s’adapter en continu. À mesure que les modèles traitent davantage de données, ils gagnent en précision dans leurs prévisions et recommandations, améliorant ainsi leur capacité à soutenir la prise de décision commerciale et les processus opérationnels. Les grands modèles de langage (LLM) qui forment la colonne vertébrale des outils d’IA générative sont un exemple récent et puissant de modèles d’apprentissage machine.
L’IA d’entreprise est souvent déployée aux côtés de l’automatisation. Cette approche fournit un cadre robuste pour intégrer les capacités d’IA au sein des flux de travail d’entreprise et réaliser une valeur ajoutée immédiate tout en garantissant que les exigences de sécurité, de sûreté et de conformité sont respectées. À son tour, l’automatisation propulsée par l’IA améliore les performances de l’automatisation (par exemple, la saisie de données automatisée qui utilise la validation des données propulsée par l’IA pour garantir que les informations sont précises) et permet d’automatiser des processus complexes qui nécessitent une prise de décision et une capacité d’adaptation.
Par exemple, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’automatisation propulsée par l’IA peut prédire les fluctuations de la demande, optimiser les niveaux de stock et gérer la logistique plus efficacement que les méthodes d’automatisation traditionnelles.
Exemples concrets d’IA d’entreprise en action.
L’IA d’entreprise transforme les secteurs d’activité et les fonctions métier en permettant l’automatisation de flux de travail complexes et en découvrant de nouvelles façons de travailler et d’optimiser.
Les applications d’IA propres aux différents secteurs d’activité démontrent leur polyvalence et leur capacité à apporter de la valeur dans divers contextes commerciaux. Par exemple, dans les services financiers, les applications d’IA d’entreprise incluent la détection de fraude et l’évaluation des risques, tandis que dans le secteur des soins de santé, l’IA peut soutenir les diagnostics, les recommandations de traitement et la surveillance des systèmes critiques.
Dans les services financiers, HSBC a utilisé des algorithmes propulsés par l’IA pour analyser les schémas de transaction en temps réel et identifier des anomalies indicatives d’activités frauduleuses. L’approche proactive a augmenté la détection des risques de criminalité financière de 2 à 4 fois et a réduit les fausses alertes de plus de 60 %.
Dans le secteur des soins de santé, l’IA offre un soutien indispensable tant pour les processus administratifs que pour les soins intensifs. Au Royaume-Uni, plusieurs entités du NHS sont devenues leaders en innovation grâce à la mise en œuvre de l’automatisation alimentée par l’IA. L’une d’elles, la Kent Community Health NHS Foundation Trust (KCHFT), a économisé plus de 700 000 £, libérant 45 000 heures de capacité grâce à des flux de travail administratifs automatisés dans les ressources humaines. Autre exemple, l’hôpital général de Northampton qui a créé une automatisation sans précédent pour surveiller l’approvisionnement en oxygène : il a atteint une précision d’intrant de données de 100 % et a éliminé le risque clinique.
Dans les secteurs de l’énergie et des mines, l’optimisation des opérations est une priorité. Chez Vale, la croissance anticipée des ventes a rendu l’automatisation des principaux processus nécessaire. La découverte des processus alimentée par l’IA a analysé les actions de 234 000 employés dans 18 pays et a rapidement identifié cinq flux de travail à automatiser. Les gains d’efficacité qui en ont résulté ont permis à Vale d’économiser plus de 121 000 heures et 5 millions de dollars par an, et de gérer la charge de travail accrue.
Chaque année, la plus grande entreprise électrique d’Amérique latine, Electrobras, examine méticuleusement 65 000 documents techniques. Grâce à l’automatisation alimentée par l’IA, les 10 000 heures de traitement manuel de documents complexes ont été réduites à quatre semaines, atteignant 92 % d’automatisation et générant des économies de 227 000 $.
Dans le secteur de la fabrication, des entreprises comme Siemens intègrent l’IA dans les chaînes de production à des fins de maintenance prédictive et d’optimisation des processus, réalisant des gains d’efficacité et des réductions de coûts substantiels.
Les applications d’IA d’entreprise au sein des fonctions métier couvrent également toute une gamme de processus, démontrant ainsi les opportunités infinies de l’IA.
Dans le service client, les chatbots et les automatisations propulsées par l’IA qui dirigent les demandes vers le bon agent accélèrent le service, et améliorent l’expérience et la satisfaction des clients. L’équipe d’assistance client d’Automation Anywhere a réduit les frais généraux de 30 % et a augmenté la satisfaction client de 10 % grâce à la mise en œuvre de flux de travail propulsés par l’IA.
Pour le routage des tickets, les Agents IA simplifient l’examen des demandes et les flux de travail de routage en analysant le contexte et l’intention des demandes entrantes de service client. Les demandes simples et peu urgentes peuvent être résolues instantanément avec une réponse issue de la base de connaissances, tandis que les problèmes complexes sont dirigés vers des agents pour un traitement supplémentaire.
Les processus RH et les données associées nécessitent une automatisation et une analyse capables de gérer les nuances humaines inhérentes à ce domaine à fort potentiel pour l’application de solutions d’IA. L’analyse des données propulsée par l’IA peut évaluer l’engagement des employés via l’analyse de sentiment des données d’enquête, ce qui permet aux RH de traiter plus rapidement les retours d’information avec des initiatives ciblées.
Une autre application de l’IA dans les RH concerne le processus de recrutement, où l’automatisation alimentée par l’IA peut réduire le temps consacré aux examens manuels des CV et améliorer la qualité des recrutements. Chez Softbank, l’automatisation propulsée par l’IA a transformé les principaux processus d’acquisition de talents, ce qui a entraîné une réduction de 85 % des heures consacrées à l’évaluation du recrutement.
Les opérations marketing et la création de contenus représentent l’un des principaux domaines d’adoption précoce de l’IA générative au sein des entreprises. Les équipes marketing peuvent utiliser l’IA pour analyser les données et le comportement des clients, ce qui aide à créer des campagnes publicitaires ciblées et en adéquation avec des segments de marché spécifiques, et entraîne des taux de conversion et un retour sur investissement (RSI) plus élevés. Pour les marques de produits grand public, l’IA peut être mise en œuvre pour analyser les sentiments en surveillant les conversations sur les réseaux sociaux et les retours d’information des clients, ce qui permet d’ajuster des stratégies marketing en temps réel en fonction de la perception du public.
Principaux avantages de l’IA d’entreprise
Des cas d’utilisation spécifiques illustrent la profondeur et l’étendue des applications de l’IA pour les grandes organisations, mais il est également important de prendre en compte les avantages globaux de l’IA d’entreprise.
Priorité au travail à plus forte valeur ajoutée
En automatisant les tâches répétitives de routine, l’IA d’entreprise permet aux employés de se recentrer sur le travail qui nécessite créativité, pensée stratégique et intelligence émotionnelle. Ce changement non seulement améliore l’expérience des employés, mais il stimule également l’innovation et la croissance, car les équipes sont engagées dans des projets plus stratégiques et impactants.
Réduction des coûts opérationnels
L’automatisation propulsée par l’IA entraîne des réductions de coûts significatives en optimisant les flux de travail et l’utilisation des ressources. Les organisations peuvent atteindre une plus grande efficacité avec moins de ressources, et réduire les coûts d’exploitation tout en maintenant, voire en améliorant, la qualité du service et la production.
Gouvernance et conformité des données
L’IA d’entreprise peut améliorer la gouvernance des données en en faisant une priorité opérationnelle, ce qui garantit que les données sont gérées de manière cohérente et sécurisée au sein de l’organisation. Les systèmes d’IA peuvent également faire respecter les normes de qualité des données, surveiller la conformité aux exigences réglementaires et protéger les informations sensibles avec une protection avancée de la vie privée et de la sécurité des données par l’IA.
Prise de décision optimale
La capacité de l’IA à analyser de grands ensembles de données offre aux organisations des perspectives qui peuvent améliorer considérablement la prise de décision. En repérant et en faisant ressortir rapidement les tendances et les schémas, l’IA peut éclairer les décisions, qu’il s’agisse de la prévision des tendances du marché, de l’optimisation des chaînes d’approvisionnement ou de la personnalisation des expériences client.
Évolutivité et flexibilité
Les systèmes d’IA sont intrinsèquement évolutifs et flexibles, ce qui les rend parfaitement adaptés aux entreprises qui doivent s’adapter à une demande en évolution et à des marchés changeants. Les solutions d’IA d’entreprise sont généralement conçues pour s’intégrer parfaitement aux systèmes existants, ce qui permet aux organisations de développer des capacités d’IA sans avoir à transformer leur infrastructure.
Amélioration de l’expérience client
En analysant les données et les préférences des clients, même en temps réel, l’IA peut apporter une très forte valeur ajoutée aux interactions avec les clients en personnalisant les expériences et en garantissant un service cohérent et fiable. En outre, les chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir une assistance 24 h sur 24/7 j sur 7 afin que les clients puissent accéder à l’aide quand ils en ont besoin. Les entreprises peuvent ainsi répondre aux attentes croissantes des clients et fidéliser les clients.
Innovation et avantage concurrentiel
Enfin et surtout, l’IA d’entreprise est un catalyseur d’innovation, d’agilité et de réactivité face aux dynamiques du marché. Exploiter l’IA peut ouvrir des portes à de nouveaux modèles commerciaux et à des opportunités qui étaient auparavant impossibles.
Défis de la mise en œuvre de l’IA d’entreprise.
L’IA d’entreprise offre des possibilités d’efficacité et de réduction des coûts, mais sa mise en œuvre n’est pas sans embûches. L’adoption de toute nouvelle technologie comporte son lot de risques et de récompenses potentiels, et l’IA d’entreprise ne fait pas exception. Il est essentiel de reconnaître les défis de la mise en œuvre de l’IA à l’échelle de l’entreprise pour élaborer des stratégies qui garantissent la réussite de l’adoption et maximisent le retour sur investissement.
Collecte et intégration des données
L’un des principaux défis de la mise en œuvre de l’IA d’entreprise consiste à rassembler et intégrer des données de haute qualité provenant de sources diverses qui sont représentatives du domaine en question. Des systèmes de données disparates, des silos de données et des formats incohérents sont les obstacles courants qui impactent l’exactitude et l’efficacité des modèles d’IA.
Manque d’expertise en IA
Un autre obstacle significatif à la mise en œuvre de l’IA est la pénurie de professionnels qualifiés en IA capables de concevoir, développer et gérer efficacement des systèmes d’IA. Ce manque de talents peut retarder la mise en œuvre des projets d’IA et limiter les avantages potentiels des technologies d’IA. Les solutions incluent la montée en compétences des employés existants, le partenariat avec des fournisseurs de services d’IA, ainsi que la capitalisation sur des plateformes d’IA sans code, comme AI Agent Studio d’Automation Anywhere, qui nécessitent une expertise minimale en science des données pour créer et déployer des solutions propulsées par l’IA.
Investissement initial
La mise en œuvre de l’IA d’entreprise peut nécessiter des investissements initiaux substantiels en technologie, infrastructure et formation. Cependant, de nombreuses implémentations d’IA apportent de la valeur ajoutée immédiatement. Dans le cas de Petrobras, la mise en œuvre d’une solution d’automatisation via l’IA générative leur a permis d’économiser 120 millions de dollars en seulement trois semaines. Bien sûr, les mises en œuvre efficaces de l’IA continueront d’ajouter de la valeur à long terme, avec un retour sur investissement provenant des gains d’efficacité opérationnelle, des économies de coûts et de la croissance du chiffre d’affaires.
Adhésion des parties prenantes
Le succès de l’adoption de l’IA est directement lié à l’adhésion de l’ensemble des parties prenantes de l’organisation. La résistance au changement, le manque de clarté sur les avantages de l’IA et les préoccupations concernant la perte d’emploi peuvent entraver les initiatives d’IA. Des stratégies de gestion du changement efficaces, des propositions de valeur claires ainsi que la mise en valeur de la diversité des cas d’utilisation et de réussite de la mise en œuvre de l’IA peuvent aider à aligner les parties prenantes et à générer de l’enthousiasme.
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l’IA d’entreprise.
L’adoption de l’IA s’accélère ; il y a donc un grand nombre de meilleures pratiques à apprendre, qui sont issues des succès (et des échecs) vécus par des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs et déjà engagées dans le parcours de l’IA d’entreprise.
En apprenant de ces meilleures pratiques, les entreprises peuvent naviguer dans les complexités de la mise en œuvre de l’IA et offrir une valeur significative et durable.
Maintenir la qualité des données et la gouvernance
À l’instar des processus de collecte et d’intégration des données, un déploiement efficace de l’IA se doit de maintenir une haute qualité des données et des pratiques de gouvernance robustes. Établir des pipelines de données solides, garantir la bonne préparation des données et mettre en œuvre des cadres de gouvernance des données ; autant d’éléments qui contribuent à une gestion des données cohérente et sécurisée. Ces pratiques sous-tendent la fiabilité des modèles d’IA et soutiennent également la conformité réglementaire.
Commencer petit avant de passer à l’échelle supérieure
S’engager dans l’intégration de l’IA avec de petits projets ciblés peut augmenter les chances de succès. Les projets pilotes permettent aux organisations de tester une solution d’IA et de démontrer des avantages tangibles avant d’étendre ou d’élargir les initiatives d’IA à l’échelle de l’entreprise. Par exemple, la société Merck s’est concentrée sur le traitement des documents liés à la conformité pour déployer une automatisation alimentée par l’IA. Les 150 000 heures économisées et l’obtention d’un prix de conformité dans cette industrie ont stimulé l’expansion des initiatives d’IA d’entreprise dans l’ensemble des opérations, y compris les processus de mise sur le marché, le développement de produits et la chaîne d’approvisionnement.
Définir des objectifs clairs
Les mises en œuvre de l’IA doivent être guidées par des objectifs commerciaux clairs et alignés avec les objectifs de l’organisation. Définir des cas d’utilisation spécifiques où l’IA peut ajouter de la valeur, que ce soit dans l’expérience client ou l’optimisation des opérations, aide à sélectionner les bons outils d’IA et à établir des objectifs mesurables. Les projets d’IA peuvent ainsi produire des résultats significatifs et contribuer à la croissance globale de l’entreprise.
Impliquer des équipes interfonctionnelles
La diversité soutient l’efficacité de l’application de l’IA. Regrouper différents services aide à développer des stratégies d’IA complètes qui répondent à la diversité des flux de travail existants et favorise le succès collectif.
Adopter l’IA comme un système évolutif
L’IA est un système en constante évolution, qui nécessite des mises à jour continues, l’optimisation des modèles, l’intégration des retours d’information, et l’adaptation à l’évolution des environnements et des besoins. Adopter une approche adaptative garantit que les initiatives d’IA restent efficaces et pertinentes, et délivrent constamment de la valeur à long terme.
Assurer une utilisation responsable
Établir des lignes directrices éthiques et des structures de gouvernance aide à superviser le déploiement de l’IA et à garantir une utilisation responsable. Par exemple, un comité d’éthique de l’IA peut examiner les projets et maintenir des normes d’équité et de transparence, aider à instaurer la confiance tout en garantissant le respect des exigences réglementaires.
Principales fonctionnalités à rechercher dans une plateforme d’IA d’entreprise.
Gestion des données et évolutivité
Une plateforme d’IA d’entreprise robuste doit être capable de gérer de grands volumes de données de niveau entreprise et de s’adapter à la croissance de l’organisation. La gestion efficace des données, l’évolutivité d’un service à l’autre et la capacité à traiter divers types de données sont des caractéristiques essentielles qui garantissent que la plateforme peut soutenir les besoins commerciaux croissants sans compromettre les performances.
Intégration aux outils d’automatisation
Une intégration transparente aux outils d’automatisation est essentielle pour maximiser le potentiel de l’IA. Une plateforme d’IA d’entreprise doit se connecter facilement à d’autres systèmes d’entreprise et outils d’automatisation, afin d’assurer une automatisation fluide des flux de travail grâce à des connecteurs préconçus, des API en package et une exécution dans le cloud.
Traitement des données sécurisé
Les préoccupations concernant la sécurité des données d’entreprise ne vont pas disparaître de sitôt. Toute plateforme d’IA doit intégrer des mécanismes de sécurité complets pour protéger les données sensibles pendant le traitement et le stockage. Des fonctionnalités telles que le chiffrement, les contrôles d’accès et la conformité aux normes du secteur sont des éléments essentiels qui garantissent que les données sont traitées en toute sécurité et que les risques de violations de données et d’accès non autorisé sont minimisés.
Modèles d’apprentissage machine adaptatifs
Les modèles d’IA efficaces sont adaptatifs et apprennent en fonction des données et des besoins commerciaux évolutifs. Cela permet une optimisation continue, ainsi que l’augmentation de la précision et de l’efficacité dans le temps.
En outre, les plateformes qui exploitent de grands modèles de langage (LLM) pour des applications d’IA générative doivent maintenir et actualiser en permanence les données d’entraînement. Dans de nombreux cas, la création d’un flux de travail optimal basé sur l’IA générative nécessite plusieurs modèles sous-jacents et/ou une sélection comparative de modèles. Les plateformes d’IA d’entreprise robustes offriront un choix de modèles et de flexibilité.
L’avenir de l’IA d’entreprise.
La technologie de l’IA connaît une période d’évolution rapide, qui entraîne un changement tangible dans les entreprises souhaitant innover et rester compétitives. Les avancées en IA ont un impact significatif sur l’automatisation des entreprises. Plus précisément, les agents IA représentent un nouvel horizon d’opportunités qui redéfinit les applications de l’IA dans tous les domaines.
Les Agents IA associent les capacités de l’IA cognitive à l’action et à l’automatisation à travers les systèmes d’entreprise et des données. Concrètement, cela signifie que les Agents IA utilisent des modèles d’IA générative pour prendre des décisions, apprendre à partir des données, interagir par le biais du langage naturel et agir pour atteindre des objectifs prédéfinis. Cette technologie des Agents IA continue d’évoluer, mais elle représente déjà un moyen d’atteindre l’automatisation autonome, autrement connue sous le nom d’automatisation agentique des processus.
L’automatisation agentique des processus est ancrée dans l’automatisation intelligente, qui associe l’IA et des technologies d’automatisation. L’automatisation intelligente est de plus en plus adoptée, car elle permet d’automatiser des tâches complexes et axées sur la prise de décision, ce qui améliore l’efficacité opérationnelle et l’innovation. Associée aux Agents IA, l’automatisation intelligente peut transformer les fonctions métier, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement au service client, en permettant aux systèmes d’apprendre, de s’adapter et d’exécuter des tâches de manière autonome.
L’IA d’entreprise connaît également des avancées significatives dans l’analyse prédictive. Les innovations dans ce domaine permettront aux entreprises de prévoir les tendances du marché, les comportements des consommateurs et les besoins opérationnels avec une précision sans précédent. Des capacités prédictives améliorées soutiendront la planification stratégique, la gestion des risques et la prise de décision proactive, favorisant ainsi une croissance commerciale durable.
À mesure que l’IA d’entreprise continuera d’évoluer, les rôles au sein des organisations poursuivront également leur transformation. Le passage des tâches routinières et manuelles à des rôles axés sur le travail stratégique, créatif et interpersonnel nécessitera une main-d’œuvre compétente en gestion et collaboration avec les systèmes d’IA, et disposée à apprendre en permanence et à s’adapter.
Lier l’IA à la valeur de l’entreprise.
Mettre en correspondance les initiatives d’IA et des résultats commerciaux tangibles garantit que les entreprises réalisent de la valeur et atteignent des objectifs stratégiques. Cela est certainement plus facile à dire qu’à faire, mais les organisations qui suivent les meilleures pratiques en matière d’IA d’entreprise (données de grande qualité, sécurité et gouvernance solides, application de l’IA en fonction d’objectifs commerciaux clairs) sont parmi celles qui réalisent un retour sur les investissements en IA.
Tout d’abord, les organisations mesurent la valeur des initiatives d’IA par des augmentations de productivité. Les estimations récentes indiquent que l’IA d’entreprise a le potentiel d’automatiser jusqu’à 70 % des tâches qui occupent les employés. Il est donc tout à fait pertinent d’évaluer la productivité afin de déterminer si l’IA est à la hauteur de sa valeur potentielle.
Les coûts d’acquisition client moins élevés sont également une bonne raison de mettre en correspondance les mises en œuvre de l’IA et la valeur de l’entreprise. Les applications de vente et de marketing de l’IA se placent au premier rang de l’adoption. L’exploitation des informations propulsées par l’IA afin de cibler plus efficacement les clients potentiels a un impact direct sur les coûts d’acquisition client. En analysant les données des clients et en prédisant leur comportement, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies marketing pour attirer les bons acheteurs, minimiser les dépenses et maximiser le retour sur les investissements marketing.
L’augmentation de la fidélisation des clients grâce à de meilleures expériences client permet également de mesurer la valeur des déploiements d’IA dans les environnements de service. Des interactions plus personnalisées et une assistance plus rapide augmentent les taux de fidélisation des clients. Les outils alimentés par l’IA peuvent anticiper les besoins des clients, résoudre les problèmes de manière proactive et maintenir un engagement constant, ce qui contribue à la fidélité des clients et à des revenus durables.
La mesure des réductions des coûts d’exploitation permet également de reconnaître la valeur d’entreprise provenant de l’IA, en particulier grâce à l’automatisation propulsée par l’IA. L’automatisation intelligente optimise les flux de travail, automatise les tâches routinières et favorise l’utilisation efficace des ressources, contribuant ainsi à réduire les coûts d’exploitation. À leur tour, les réductions des coûts soutiennent la rentabilité et la stabilité financière.
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L’IA d’entreprise transforme le fonctionnement des organisations et l’adoption de l’IA s’accélère. À cette dynamique croissante s’ajoute une pression croissante sur les dirigeants pour déployer l’IA et démontrer le retour sur investissement dès aujourd’hui. Dans ce contexte, il est difficile, mais pas impossible, de faire des choix pérennes.
La transition vers l’intégration de l’IA présente de nombreux défis (pénuries de données et de talents), mais les avantages l’emportent de loin sur les obstacles, comme le prouvent les exemples de l’impact révolutionnaire de l’automatisation propulsée par l’IA, avec notamment une augmentation de 1 300 % du retour sur investissement. En appliquant les meilleures pratiques et en sélectionnant des outils ayant fait leurs preuves en matière de création de valeur et d’innovation, vous avez la garantie d’une mise en œuvre efficace de l’IA.
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