Les consultants et Partners de Colombus Consulting, Balthazar et Tempo&Co (filiales du groupe Colombus Consulting) ont recueilli le témoignage de 25 acteurs de grands groupes et spécialistes IA de différents secteurs (Banque, Energie, Transport, Secteur Public, Luxe) afin d’identifier les clés de la réussite et repérer les pièges à éviter à l’aide d’exemples et de bonnes pratiques.
« L’IA est au centre de toutes les actualités : médias, annonces technologiques, prévisions d’impacts sur les emplois, interrogations au sein des comités de direction, nouvelle réglementation. Quel que soit le point de vue, un consensus se dégage : de nouvelles transformations majeures vont s’opérer dans les façons de travailler avec ou à cause de l’IA. Cela concerne tous les métiers : direction générale, RH, Marketing, Finances, DSI, etc.
A ce titre, ce livre blanc présente les visions, les expériences concrètes et les défis des organisations de diverses maturités et de différents secteurs. L’objectif principal est d’accompagner les entreprises désireuses de se positionner en leader dans un monde en constante évolution. L'IA n'est pas une fin en soi, mais elle représente un levier puissant pour repenser, innover et exceller dans un écosystème de plus en plus complexe, où performance et respect de l’environnement doivent coexister », explique Grégory Garnier, associé de Colombus Consulting.
L’IA au cœur des transformations stratégiques et opérationnelles
Ces dernières années et plus particulièrement ces derniers mois ont été marqués par une véritable explosion de l’intégration des systèmes d’IA, et ce dans tous les secteurs.
Cela favorise l'optimisation des processus opérationnels, accroît l'efficacité, stimule l'innovation et ouvre la possibilité d'explorer de nouvelles sources de revenus. En effet, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle permet d’atteindre certains résultats plus rapidement et plus efficacement, à tous les échelons de la chaîne de valeur et pour l'ensemble des métiers impliqués.
Le succès des projets IA réside dans la mise en place d’une stratégie claire en s’appuyant soit sur une approche Test & Learn, soit sur la définition d’objectifs cohérents comme la réduction du temps de traitement ou des coûts. En effet, l’IA est une opportunité d’optimiser les processus opérationnels, et de gagner en efficacité, ainsi que stimuler l'innovation ou encore de trouver des relais de croissance.
Il existe de nombreux cas d’usage pour les opérations, les conseillers, les RH, les DSI.
Les entreprises ayant réussi à lancer rapidement des projets pilotes d'IA ont préalablement investi dans des travaux sur la data, incluant la gouvernance, le pré-traitement et la qualité des données, mais aussi l'architecture technique. Cela représente un prérequis indispensable, bien que long et coûteux.
Enfin, pour les entreprises convaincues et déjà opérationnelles, les enjeux liés au passage à l'échelle ne sont pas à sous-estimer. Tout d’abord, la qualité des données et la mise en place de plateformes évolutives et respectueuses de l'environnement sont les pierres angulaires d'une intégration réussie de l'IA. Ensuite, la question de l’apport de l’IA pour la valeur métier doit primer sur la technologie. Ces réflexions doivent être anticipées et abordées avec la plus grande attention, car elles constituent le socle sur lequel reposent l'efficacité et la durabilité des solutions d’IA déployées.
Accompagner les collaborateurs à l’utilisation de l’IA au quotidien
Un consensus émerge sur la nécessité d'acculturer et de former les utilisateurs à l'IA générative, tout en établissant un cadre clair d'utilisation, pour éviter les risques de fuite de données et les implications juridiques. Les collaborateurs doivent être au cœur de cette transformation, en tant qu'acteurs et bénéficiaires, pour garantir une transition efficace vers cette nouvelle ère de l'Intelligence Artificielle. Cela implique de mettre en place des bonnes pratiques (ateliers, vidéos, tutoriels, ..) pour développer leur regard critique sur les résultats générés par l'IA, mais aussi pour améliorer la prise de décision. Pour cela, certaines organisations ont eu comme premier réflexe de rédiger une charte à l’utilisation professionnelle des IA génératives publiques, de déployer des instances « privées » basées sur OpenAI (ou d’autres modèles) ou encore d’acquérir des licences d’IA intégrées aux outils de bureautique comme Copilot.
Par ailleurs, au-delà de la formation à l’outil et de l’analyse de ses usages, les entreprises sont confrontées à une autre problématique générée par l’IA : son impact sur les métiers. L’IA peut permettre de limiter certaines tâches à faible valeur ajoutée pour réduire le nombre d'ETP (Equivalents Temps Plein) nécessaires à leur réalisation et accompagner les salariés vers des tâches à plus haute valeur ajoutée.
C’est la raison pour laquelle les Directions des Ressources Humaines, en première ligne, doivent se plonger dans la révolution IA, pour comprendre en profondeur les transformations à venir, notamment en matière de protection des emplois ou les reconversions.
Concilier IA et éthique, un défi majeur
Le numérique représente 3 à 4 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde et 2,5 % de l’empreinte carbone nationale. De fait, l’IA soulève de nombreuses préoccupations, notamment des inquiétudes écologiques mais également sur la place de l’homme et les nouveaux devoirs qui lui incombent. La nécessité de concilier développement économique, innovation et respect des normes éthiques, morales et environnementales apparait comme un impératif dans la stratégie des entreprises. C’est notamment le cas des sociétés à mission qui en ont fait une priorité.
Ainsi, certaines entreprises n’ont pas attendu l’IA Act pour explorer plusieurs pistes et bonnes pratiques permettant d’intégrer des critères éthiques dans le développement de l'IA. Cela passe par la mise en place de contrôles internes, tels que des comités pluridisciplinaires, pour évaluer et surveiller les aspects éthiques des projets d'IA, par l’intégration de critères spécifiques dans les grilles d’évaluation des projets d’IA, etc.
Cela signifie que certains domaines d'application de l'IA doivent être examinés au plus haut niveau de l'entreprise pour garantir l'alignement avec les valeurs de l'organisation.
« L’IA est au centre de toutes les actualités : médias, annonces technologiques, prévisions d’impacts sur les emplois, interrogations au sein des comités de direction, nouvelle réglementation. Quel que soit le point de vue, un consensus se dégage : de nouvelles transformations majeures vont s’opérer dans les façons de travailler avec ou à cause de l’IA. Cela concerne tous les métiers : direction générale, RH, Marketing, Finances, DSI, etc.
A ce titre, ce livre blanc présente les visions, les expériences concrètes et les défis des organisations de diverses maturités et de différents secteurs. L’objectif principal est d’accompagner les entreprises désireuses de se positionner en leader dans un monde en constante évolution. L'IA n'est pas une fin en soi, mais elle représente un levier puissant pour repenser, innover et exceller dans un écosystème de plus en plus complexe, où performance et respect de l’environnement doivent coexister », explique Grégory Garnier, associé de Colombus Consulting.
L’IA au cœur des transformations stratégiques et opérationnelles
Ces dernières années et plus particulièrement ces derniers mois ont été marqués par une véritable explosion de l’intégration des systèmes d’IA, et ce dans tous les secteurs.
Cela favorise l'optimisation des processus opérationnels, accroît l'efficacité, stimule l'innovation et ouvre la possibilité d'explorer de nouvelles sources de revenus. En effet, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle permet d’atteindre certains résultats plus rapidement et plus efficacement, à tous les échelons de la chaîne de valeur et pour l'ensemble des métiers impliqués.
Le succès des projets IA réside dans la mise en place d’une stratégie claire en s’appuyant soit sur une approche Test & Learn, soit sur la définition d’objectifs cohérents comme la réduction du temps de traitement ou des coûts. En effet, l’IA est une opportunité d’optimiser les processus opérationnels, et de gagner en efficacité, ainsi que stimuler l'innovation ou encore de trouver des relais de croissance.
Il existe de nombreux cas d’usage pour les opérations, les conseillers, les RH, les DSI.
Les entreprises ayant réussi à lancer rapidement des projets pilotes d'IA ont préalablement investi dans des travaux sur la data, incluant la gouvernance, le pré-traitement et la qualité des données, mais aussi l'architecture technique. Cela représente un prérequis indispensable, bien que long et coûteux.
Enfin, pour les entreprises convaincues et déjà opérationnelles, les enjeux liés au passage à l'échelle ne sont pas à sous-estimer. Tout d’abord, la qualité des données et la mise en place de plateformes évolutives et respectueuses de l'environnement sont les pierres angulaires d'une intégration réussie de l'IA. Ensuite, la question de l’apport de l’IA pour la valeur métier doit primer sur la technologie. Ces réflexions doivent être anticipées et abordées avec la plus grande attention, car elles constituent le socle sur lequel reposent l'efficacité et la durabilité des solutions d’IA déployées.
Accompagner les collaborateurs à l’utilisation de l’IA au quotidien
Un consensus émerge sur la nécessité d'acculturer et de former les utilisateurs à l'IA générative, tout en établissant un cadre clair d'utilisation, pour éviter les risques de fuite de données et les implications juridiques. Les collaborateurs doivent être au cœur de cette transformation, en tant qu'acteurs et bénéficiaires, pour garantir une transition efficace vers cette nouvelle ère de l'Intelligence Artificielle. Cela implique de mettre en place des bonnes pratiques (ateliers, vidéos, tutoriels, ..) pour développer leur regard critique sur les résultats générés par l'IA, mais aussi pour améliorer la prise de décision. Pour cela, certaines organisations ont eu comme premier réflexe de rédiger une charte à l’utilisation professionnelle des IA génératives publiques, de déployer des instances « privées » basées sur OpenAI (ou d’autres modèles) ou encore d’acquérir des licences d’IA intégrées aux outils de bureautique comme Copilot.
Par ailleurs, au-delà de la formation à l’outil et de l’analyse de ses usages, les entreprises sont confrontées à une autre problématique générée par l’IA : son impact sur les métiers. L’IA peut permettre de limiter certaines tâches à faible valeur ajoutée pour réduire le nombre d'ETP (Equivalents Temps Plein) nécessaires à leur réalisation et accompagner les salariés vers des tâches à plus haute valeur ajoutée.
C’est la raison pour laquelle les Directions des Ressources Humaines, en première ligne, doivent se plonger dans la révolution IA, pour comprendre en profondeur les transformations à venir, notamment en matière de protection des emplois ou les reconversions.
Concilier IA et éthique, un défi majeur
Le numérique représente 3 à 4 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde et 2,5 % de l’empreinte carbone nationale. De fait, l’IA soulève de nombreuses préoccupations, notamment des inquiétudes écologiques mais également sur la place de l’homme et les nouveaux devoirs qui lui incombent. La nécessité de concilier développement économique, innovation et respect des normes éthiques, morales et environnementales apparait comme un impératif dans la stratégie des entreprises. C’est notamment le cas des sociétés à mission qui en ont fait une priorité.
Ainsi, certaines entreprises n’ont pas attendu l’IA Act pour explorer plusieurs pistes et bonnes pratiques permettant d’intégrer des critères éthiques dans le développement de l'IA. Cela passe par la mise en place de contrôles internes, tels que des comités pluridisciplinaires, pour évaluer et surveiller les aspects éthiques des projets d'IA, par l’intégration de critères spécifiques dans les grilles d’évaluation des projets d’IA, etc.
Cela signifie que certains domaines d'application de l'IA doivent être examinés au plus haut niveau de l'entreprise pour garantir l'alignement avec les valeurs de l'organisation.
