Transformation numérique : la première étape essentielle au succès de l'IA

Alors que les entreprises s'efforcent de rester compétitives dans un paysage numérique en évolution rapide, intelligence artificielle (IA) est devenu un outil puissant pour transformer la façon dont les entreprises fonctionnent, servent leurs clients et innovent. Qu'il s'agisse de prévoir les préférences des clients, d'optimiser la logistique ou d'améliorer l'efficacité, l'IA a le potentiel de remodeler les industries et de générer une croissance sans précédent.

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Cependant, pour les organisations qui cherchent à utiliser efficacement l'IA, il existe une première étape cruciale : la transformation numérique.

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La nature de l'IA est de s'appuyer largement sur de grandes quantités de données, des technologies de pointe et une main-d'œuvre prête à intégrer de nouveaux outils numériques. Pourtant, de nombreuses entreprises ne disposent pas de l'infrastructure et de la préparation numérique nécessaires pour maximiser le potentiel de l'IA. Alors que 89 % des grandes entreprises à l'échelle mondiale, une transformation numérique et IA est en cours, ils n'ont fait que capturer 31 % de l'augmentation de chiffre d'affaires attendue.

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Dans cet article, Dirox explique pourquoi la transformation numérique est une condition préalable essentielle au succès de l'IA, les obstacles courants auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles se lancent dans l'IA sans préparation adéquate, et les mesures concrètes à prendre pour entamer cette transformation.

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Les obstacles à la réussite de l'IA

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Les gens considèrent l'IA comme la nouvelle clé du succès depuis un certain temps déjà. Cependant, pour de nombreuses entreprises, exploiter pleinement le potentiel de l'IA est loin d'être simple. Plusieurs obstacles critiques empêchent les organisations d'adopter et de développer avec succès des initiatives d'IA.

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Examinons quatre défis majeurs : le chaos des données, les systèmes existants, les problèmes de sécurité et la résistance au changement, et donnons des exemples pour illustrer ces problèmes.

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1. Chaos des données

Problème‍

Les données sont souvent éparpillées sur plusieurs plateformes, stockées dans différents formats et peuvent ne pas être de la qualité requise pour obtenir des résultats d'IA précis.

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Point douloureux‍

L'IA s'appuie sur des données propres et fiables pour produire des informations. Lorsque les données sont incomplètes, incohérentes ou obsolètes, les modèles d'IA ne peuvent pas générer de prévisions précises ni d'informations exploitables. Les données incomplètes ou peu fiables obligent également les équipes à consacrer du temps et des ressources au nettoyage des données, ce qui retarde les projets d'IA.

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De nombreuses entreprises sont confrontées « silos de données »—où les informations sur les clients sont isolées au sein des services ou stockées dans des formats incompatibles. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut stocker les données démographiques de ses clients dans une base de données, l'historique des achats dans une autre et le comportement en ligne dans une troisième. Cette fragmentation limite la capacité d'une entreprise à obtenir une vision à 360 degrés de ses clients, passant ainsi à côté d'informations précieuses susceptibles de favoriser un marketing personnalisé.

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En fait, Gartner estime que la mauvaise qualité des données coûte aux organisations en moyenne 12,9 millions de dollars par an. Sans stratégie de données unifiée, les entreprises risquent de prendre des décisions commerciales sur la base d'informations incomplètes ou obsolètes, ce qui compromet la capacité de l'IA à générer des prévisions et des informations pertinentes.

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2. Coincé dans le passé

Problème‍

De nombreuses entreprises s'appuient sur des systèmes existants incompatibles avec les technologies d'IA modernes, ce qui crée des obstacles à la mise en œuvre et à la mise à l'échelle de l'IA.

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Point douloureux‍

Les systèmes existants ne peuvent pas gérer la puissance de traitement et l'intégration des données requises pour l'IA. La mise à niveau de ces systèmes est coûteuse et complexe, mais les tentatives visant à intégrer l'IA à une infrastructure obsolète peuvent entraîner des inefficacités et des résultats peu fiables.

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Selon Gartner, la maintenance de ces infrastructures obsolètes peut représenter 60 à 80 % du budget informatique d'une entreprise. Pour les entreprises des secteurs en évolution rapide, ces dépenses limitent l'innovation et laissent des ressources limitées pour soutenir les initiatives en matière d'IA.

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Dans des secteurs tels que la finance et la santé, les systèmes sur site existants n'ont souvent pas l'agilité nécessaire pour prendre en charge l'IA. Par exemple, une banque disposant d'un ancien système mainframe peut avoir du mal à mettre en œuvre des solutions de détection des fraudes alimentées par l'IA ou de personnalisation des clients. La migration de ces systèmes existants vers le cloud ou leur remplacement par de nouvelles technologies est une entreprise de grande envergure.—une solution qui demande beaucoup de temps et d'investissements.

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3. Craintes en matière

Problème‍

La dépendance de l'IA à de grandes quantités de données introduit de nouvelles vulnérabilités, notamment en ce qui concerne informations sensibles sur les clients.

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Point douloureux‍

Plus les entreprises collectent de données, plus elles sont exposées aux risques de cybersécurité. Peur de violations de données, les atteintes potentielles à la réputation et les problèmes de conformité sont les principales préoccupations qui ralentissent l'adoption de l'IA, en particulier dans les secteurs hautement réglementés tels que la finance et la santé.

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Institutions financières et prestataires de soins de santé, qui traitent d'énormes quantités de données sensibles, sont particulièrement vulnérables. Un établissement de santé utilise l'IA pour analyser les données des patients doit garantir le respect des réglementations en matière de protection des données, telles que HIPAA aux États-Unis, afin d'éviter des sanctions sévères. De même, les banques qui adoptent l'IA pour obtenir des informations sur leurs clients et détecter les fraudes sont confrontées à des risques importants si leurs données sont compromises.

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Rien qu'en 2022, IBM a estimé que le coût moyen mondial d'une violation de données était de 4,35 millions de dollars, faisant de la sécurité une priorité absolue pour toute initiative d'IA.

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La nécessité de renforcer la sécurité des données dans les applications d'IA est claire, mais de nombreuses organisations n'ont pas les ressources nécessaires pour mettre en œuvre les meilleures pratiques ou ne parviennent pas à mettre à niveau les mesures de sécurité à mesure que leur utilisation des données et de l'IA augmente.

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4. Résistance au changement

Problème‍

Les employés habitués aux processus traditionnels résistent souvent à l'adoption de l'IA, ce qui ralentit son intégration et limite son impact.

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Point douloureux‍

Sans formation ni soutien appropriés, les employés peuvent considérer l'IA comme intimidante ou comme une menace pour leur rôle. Le manque de compétences numériques peut encore entraver l'adoption de l'IA, car les équipes ont du mal à comprendre et à utiliser efficacement les outils pilotés par l'IA.

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Prenons l'exemple d'une entreprise de logistique qui met en œuvre un logiciel d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement piloté par l'IA. Les employés qui se sont appuyés sur des processus manuels et sur une expertise personnelle peuvent avoir du mal à faire confiance à cette nouvelle technologie ou à l'utiliser.

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En fait, une étude réalisée par PwC a constaté que 70 % des employés estiment ne pas avoir les compétences requises pour s'adapter à la transformation numérique. Si les employés ne se sentent pas à l'aise avec les nouveaux outils d'IA, ceux-ci seront probablement sous-utilisés, ce qui limitera leur potentiel d'optimisation des flux de travail et d'amélioration de l'efficacité.

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En fait, McKinsey rapporte que 70 % des transformations échouent. Le manque d'engagement au sein de l'organisation et l'insuffisance des investissements dans le renforcement des capacités au sein de l'organisation pour soutenir le changement sont parmi les principaux facteurs qui contribuent à ce chiffre.

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La résistance peut être particulièrement forte dans les organisations qui ont des pratiques traditionnelles de longue date, où les employés se sentent plus en confiance en s'appuyant sur leur jugement personnel que sur des informations générées par des machines. Pour y remédier, il faut un changement de culture et une formation continue pour que l'IA soit perçue comme un atout précieux plutôt que comme une menace.

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Comment la transformation numérique ouvre la voie

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Comme nous l'avons établi, la mise en œuvre réussie de l'IA nécessite une base numérique solide. Grâce à la transformation numérique, les organisations peuvent résoudre des problèmes fondamentaux tels que la gestion des données et une infrastructure obsolète, créant ainsi un environnement dans lequel l'IA peut réellement prospérer. Voyons maintenant comment les solutions de transformation numérique répondent à ces défis et mettent les entreprises sur la voie d'une intégration réussie de l'IA.

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Résoudre le casse-tête des données

Solution‍

Mettez en œuvre des systèmes de gestion des données unifiés qui numérisent, nettoient et intègrent les données entre les différents services, garantissant ainsi un stockage et une gestion efficaces des données.

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Résultat‍

Des données fiables, accessibles et organisées que l'IA peut facilement utiliser pour obtenir des informations.

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Avantages

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Vue unique du client et analyse prédictive: La transformation numérique permet aux entreprises de créer une vue complète et unique de chaque client en intégrant des données provenant de différents départements et sources. Cet ensemble de données complet permet à l'IA de faire des prévisions précises, d'améliorer la personnalisation des clients et de les fidéliser.

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Des données propres, complètes et normalisées: Les initiatives de transformation numérique se concentrent sur le nettoyage et l'organisation des données, en remédiant aux incohérences, aux doublons et aux enregistrements obsolètes. Cela rend les données plus utiles et plus fiables pour l'IA, ce qui permet de meilleures prévisions et des informations exploitables.

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Ensembles de données riches pour la formation à l'IA: Un système de données unifié permet de collecter de nombreuses données à partir de différents points de contact, tels que les interactions avec les clients et les processus internes. Cette vaste quantité de données organisées constitue une ressource précieuse pour la formation de modèles d'IA, l'amélioration de la précision et la prise de meilleures décisions.

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Dans le secteur de la vente au détail, des entreprises comme Cible ont mis en œuvre une approche centralisée systèmes de gestion des données pour unifier les données clients des magasins physiques et en ligne. En agrégeant les données provenant de différents canaux, Target peut fournir des recommandations et des offres personnalisées sur ses applications, ce qui a entraîné une augmentation remarquable des ventes numériques ces dernières années. Plus précisément, les ventes en ligne de Target Corp. ont augmenté de plus de 4 fois le taux des ventes totales au cours du deuxième trimestre de 2024.

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S'affranchir des systèmes obsolètes

Solution‍

Passez à systèmes basés sur le cloud et des outils d'automatisation qui offrent flexibilité, évolutivité et puissance de calcul améliorée.

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Résultat

Une infrastructure moderne qui prend en charge les applications d'IA et gère d'importantes demandes de calcul.

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Avantages

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Évolutivité pour les grands ensembles de données: Les plateformes cloud telles qu'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud offrent une évolutivité quasi illimitée. Cette évolutivité est essentielle pour traiter de grands ensembles de données, entraîner des modèles d'IA complexes et exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle.

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Dépendance réduite à l'égard des processus existants: Les outils d'automatisation rationalisent les opérations, réduisent le recours à des processus manuels fastidieux et améliorent l'adaptabilité. En libérant des ressources, les entreprises peuvent se concentrer sur l'innovation et la croissance axée sur l'IA.

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Connectivité améliorée pour le traitement en temps réel: Grâce à une infrastructure réseau modernisée, les entreprises peuvent traiter les données en temps réel, ce qui permet à l'IA de fournir des informations instantanées. Cela est particulièrement utile dans des applications telles que la détection des fraudes, où le timing est essentiel.

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Une étude de Deloitte montre que 84 % des entreprises pensent que le multicloud favorise l'évolutivité du traitement des données et des applications, et 78 % affirment qu'il permet une meilleure distribution et une meilleure interopérabilité des données que les autres options.

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Par exemple, Capitale 1, un leader de la migration vers le cloud fondé en 1994, a migré vers une infrastructure entièrement basée sur le cloud avec AWS, améliorant de manière significative sa capacité à tirer parti de l'IA pour la détection des fraudes et le service client. Grâce à l'évolutivité basée sur le cloud, Capital One peut analyser les transactions en temps réel, détection d'activités frauduleuses avant que cela n'affecte les clients.

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Construire une forteresse pour les données

Solution‍

Implémentez avec mesures de cybersécurité dans le cadre de la transformation numérique visant à protéger les données sensibles.

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Résultat‍

Confiance dans la sécurité et la conformité des données, réduisant les risques liés à l'IA.

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Avantages

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Partage et stockage sécurisés des données: La transformation numérique inclut des protocoles de sécurité qui protègent les données à chaque étape : stockage, transfert et traitement. Les pratiques de sécurisation des données garantissent que les modèles d'IA utilisent des données sûres et conformes, réduisant ainsi les vulnérabilités.

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Conformité réglementaire: Avec des réglementations plus strictes en matière de données, telles que la Le RGPD en Europe et CCPA en Californie, les entreprises sont tenues de gérer les données de leurs clients de manière responsable. La transformation numérique permet aux entreprises de créer des systèmes conformes qui répondent à ces normes réglementaires, en évitant des pénalités coûteuses.

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Pour des organisations telles que Clinique Mayo utilisez un stockage cloud crypté et conforme à la loi HIPAA pour protéger les données des patients. Cette approche permet à la Mayo Clinic de utiliser l'IA pour l'analyse de l'imagerie médicale sans compromettre la vie privée des patients.

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Favoriser une équipe prête à passer au numérique

Solution

‍Promouvoir une culture de culture numérique et un apprentissage continu, en dotant les équipes de compétences numériques et de données.

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Résultat‍

Une main-d'œuvre prête à adopter l'IA, à réduire la résistance et à augmenter la productivité.

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Avantages

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L'amélioration des compétences numériques pour se préparer à l'IA: La formation des employés aux outils numériques et à la data literacy renforce la confiance et le confort avec l'IA. Les équipes qui se sentent compétentes dans la gestion des systèmes d'IA sont plus susceptibles d'adopter de nouvelles technologies et de les intégrer à leurs flux de travail.

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Promouvoir une culture de l'innovation: Encourager la prise de décisions et la collaboration fondées sur les données favorise une culture dans laquelle l'IA peut prospérer. Lorsque les équipes considèrent l'IA comme une amélioration plutôt que comme une solution de remplacement, elles sont plus ouvertes à l'adoption de nouvelles technologies.

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Développement des compétences dans les domaines liés à l'IA: Les formations en science des données, en apprentissage automatique et en éthique de l'IA aident les employés à comprendre les implications pratiques et éthiques de l'IA, jetant ainsi les bases d'une utilisation responsable de l'IA.

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Les entreprises peuvent consulter DHL pour voir comment la formation de leurs employés peut être bénéfique pour leur processus de transformation numérique. DHL a investi massivement dans former ses employés à l'IA et à l'analyse de données dans le cadre de sa stratégie de transformation numérique qui l'aide à trier plus de 1 000 petits colis par heure avec une précision de 99 %. En créant des formations et des ateliers, DHL a doté son équipe des compétences nécessaires pour intégrer l'IA dans l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et a été en mesure de maintenir ce paramètre à jour.

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3. Ce que l'IA peut accomplir une fois les bases posées

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Une fois les bases de la transformation numérique posées, l'IA peut libérer tout son potentiel pour révolutionner les entreprises. Explorons certaines des réalisations remarquables que l'IA peut apporter :

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Une personnalisation comme jamais auparavant

L'IA permet aux entreprises de fournir des résultats de haut niveau expériences personnalisées, adapté aux besoins et aux préférences de chacun. Selon une enquête réalisée par Epsilon et GBH Insights, la grande majorité des personnes interrogées (80 pour cent) sont plus susceptibles d'effectuer un achat lorsque les détaillants proposent une personnalisation.

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En analysant de grandes quantités de données clients, l'IA peut :

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• Recommander des produits pertinents : Les plateformes de commerce électronique peuvent suggérer des produits en fonction de l'historique de navigation, du comportement d'achat et même de l'activité sur les réseaux sociaux.
• Campagnes marketing sur mesure : Les équipes marketing peuvent créer des campagnes ciblées qui trouvent un écho auprès de segments de clientèle spécifiques.
• Fournir des conseils financiers personnalisés : Les institutions financières peuvent offrir des conseils financiers personnalisés en fonction de la situation individuelle.

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Des décisions plus précises et fondées sur des données

L'analyse prédictive alimentée par l'IA peut transformer la façon dont les entreprises prennent des décisions. Les équipes marketing d'entreprises telles que Coca-Cola a utilisé l'IA pour améliorer l'efficacité de ses campagnes grâce à l'analyse des données en temps réel et à l'optimisation des campagnes. En analysant les données historiques et en identifiant des modèles, l'IA peut :

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• Demande prévisionnelle : Les détaillants peuvent prévoir avec précision la demande de produits, optimiser les niveaux de stocks et réduire les ruptures de stock.
• Optimisez les chaînes d'approvisionnement : Les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent identifier les goulots d'étranglement et optimiser les opérations logistiques.
• Prédisez le comportement des clients : Les entreprises peuvent anticiper les besoins et les préférences des clients, ce qui leur permet de traiter les problèmes et les opportunités de manière proactive.

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Automatiser le banal

L'IA peut automatiser les tâches de routine, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et créatives. En fait, les dirigeants pensent près de la moitié des compétences existantes sur le marché du travail actuel sera remplacé par l'IA.

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Quelques applications courantes de l'IA automatisation inclure :

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• Chatbots du service client : Les chatbots alimentés par l'IA peuvent traiter les demandes des clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, améliorant ainsi la satisfaction des clients et réduisant les temps de réponse.
• Saisie et traitement des données : L'IA peut automatiser les tâches de saisie et de traitement des données, réduisant ainsi les erreurs et augmentant l'efficacité.
• Génération de rapports : L'IA peut générer des rapports complets, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts.

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En tirant parti de l'IA, les organisations peuvent améliorer de manière significative l'efficacité, la productivité et la satisfaction client. Alors que la transformation numérique continue de progresser, les possibilités de l'IA sont infinies.

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4. Étapes pour démarrer votre transformation numérique pour l'IA

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S'engager dans un parcours de transformation numérique est une étape cruciale pour exploiter tout le potentiel de l'IA. Voici une feuille de route qui vous guidera tout au long du processus :

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Connaissez votre point de départ

Évaluez la maturité numérique : Avant de se lancer dans les efforts de transformation, les organisations doivent évaluer leur maturité numérique actuelle, notamment en termes de systèmes, de qualité des données et de préparation des équipes. L'évaluation de la maturité permet aux entreprises de comprendre où elles en sont et de préparer le terrain pour une transformation efficace et pertinente.

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Réaliser un audit numérique : La réalisation d'un audit numérique fournit des informations sur des domaines tels que l'infrastructure de données, la cybersécurité et les compétences du personnel, ce qui permet de déterminer les priorités en matière d'investissements, ce qui permet d'éviter des erreurs coûteuses.

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Fixez-vous des objectifs clairs

Définissez les objectifs de transformation : Une transformation sans objectifs clairs peut entraîner un gaspillage de ressources et des résultats peu clairs. Les entreprises doivent définir des objectifs spécifiques pour la transformation numérique, tels que l'augmentation de la fidélisation de la clientèle, l'amélioration de la prise de décision basée sur les données ou l'automatisation des processus de routine.

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Répondez aux besoins des clients : Assurez-vous que vos efforts de transformation sont axés sur l'amélioration de l'expérience client. Identifiez les problèmes et développez des solutions qui tirent parti de l'IA pour les résoudre.

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Améliorez la technologie et la sécurité

Investissez dans des solutions cloud : Les plateformes cloud offrent l'évolutivité requise par l'IA tout en fournissant des capacités de stockage et de calcul robustes. Parallèlement à l'adoption du cloud, les entreprises doivent renforcer les mesures de cybersécurité pour protéger les données sensibles.

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‍Gartner estime que d'ici 2025, 85 % des entreprises adopteront le principe du cloud d'abord pour soutenir l'agilité et l'innovation, en soulignant le rôle du cloud dans la préparation à l'IA.

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Mettre en œuvre des systèmes de gestion des données : Mettez en œuvre des systèmes de gestion des données robustes pour garantir la qualité, la cohérence et la sécurité des données. Cela permettra à l'IA d'accéder aux données et de les traiter efficacement.

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Priorisez la cybersécurité : Investissez dans de solides mesures de cybersécurité pour protéger les données sensibles de votre organisation. Cela inclut la mise en œuvre de pare-feux, le chiffrement et des audits de sécurité réguliers.

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Préparez votre équipe

Amélioration des compétences numériques : Investissez dans des programmes de formation et de développement pour doter votre personnel des compétences numériques nécessaires. Cela inclut la data literacy, l'IA et l'apprentissage automatique.

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Gestion du changement : Mettez en œuvre des stratégies efficaces de gestion du changement afin de minimiser la résistance et de maximiser l'adoption des technologies numériques. Favoriser une culture de l'innovation et de l'expérimentation.

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Restez agile

Examiner régulièrement les progrès réalisés : Surveillez en permanence vos progrès et apportez les ajustements nécessaires.

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Adaptez-vous à l'évolution des besoins : Restez au courant des dernières avancées technologiques et des tendances de l'industrie. Soyez prêt à adapter vos stratégies pour répondre à l'évolution des besoins de l'entreprise.

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En suivant ces étapes, votre organisation peut jeter les bases d'une adoption réussie de l'IA et stimuler l'innovation.

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Conclusion : commencez le voyage vers l'IA dès aujourd'hui

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La transformation numérique n'est pas une tendance ; c'est le préalable essentiel pour exploiter tout le potentiel de l'IA. S'engager dans cette aventure dès maintenant apportera des avantages à long terme. Une organisation ayant atteint la maturité numérique, dotée d'une base de données solide, d'une infrastructure moderne et d'une main-d'œuvre qualifiée est bien placée pour tirer parti du pouvoir de transformation de l'IA.

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N'attendez pas. Commencez votre parcours de transformation numérique dès aujourd'hui. Contactez Dirox pour savoir comment nous pouvons vous aider à naviguer dans cet avenir prometteur.

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