La course à l’IA : êtes-vous sur la ligne de départ?
Pendant que Montréal est en train de devenir un pôle d’excellence mondiale reconnu en matière d’intelligence artificielle (IA), le sondage NOVIPRO/Léger 2018 révèle que les moyennes et grandes entreprises québécoises tardent à se placer sur les blocs de départ et à investir dans le domaine, alors que 23 % d’entre elles envisagent des dépenses en IA. Méconnaissance du secteur et de ses applications concrètes, difficulté à visualiser en quoi l’IA pourrait leur être concrètement utile, manque de ressources spécialisées, perception de complexité : de nombreuses raisons peuvent expliquer pourquoi plusieurs entreprises tirent de l’arrière.
Des études réalisées par McKinsey démontrent que, règle générale, les grandes entreprises technologiques sont les premières à adopter l’IA. Pourtant, les entreprises de toutes les tailles et de plusieurs secteurs pourraient en bénéficier. À condition de savoir par où commencer.
L’IA, est-ce utile pour mon entreprise?
Il peut être difficile d’imaginer comment les avancées peuvent s’appliquer dans le quotidien de son entreprise.
Or, sachant que l’IA est en plein développement et que déjà, des technologies peuvent devenir des outils puissants pour améliorer la prise de décision, les processus opérationnels et le service à la clientèle, tout en réduisant les coûts d’exploitation, on peut voir que le spectre d’application est très vaste. Grâce à l’IA, on peut par exemple :
- prédire les achats futurs des clients;
- surveiller une chaîne de production et résoudre les problèmes avant qu’ils ne surviennent;
- automatiser des tâches répétitives;
- créer des produits intelligents;
- repérer des goulots d’étranglement;
- faire une veille des réseaux sociaux.
Les consultants SapientRazorfish ont fait l’exercice de classifier les bénéfices générés par les systèmes d’IA au sein des entreprises et de créer une pyramide des besoins qui permet d’évaluer où l’on peut agir. Six niveaux d’implantation de l’IA ont été répertoriés :
McKinsey relève aussi quelques exemples concrets de bénéfices que peuvent procurer les systèmes d’IA au sein des entreprises :
- réduire les coûts d’entretien d’environ 40 % et les arrêts non prévus de moitié grâce à des capteurs qui permettent de prédire quand un équipement éprouvera des problèmes ou nécessitera des réparations;
- optimiser la gestion des stocks grâce à des caméras qui mesurent les composantes présentes dans des conteneurs connectés et à un système automatisé qui effectue automatiquement les commandes de réapprovisionnement dès que le niveau atteint un seuil prédéterminé;
- accroître la productivité de 25 % et réduire de 20 % les coûts associés à la santé et la sécurité dans des secteurs comme l’industrie minière, grâce à des véhicules sans conducteur.
Évidemment, plus l’entreprise fait une utilisation exhaustive des données qu’elle recueille, plus l’IA devient intéressante et payante. À cet égard, il est aussi rapporté dans le dossier de McKinsey que de nombreuses données « dorment » littéralement dans les entreprises et ne sont pas utilisées à leur pleine valeur.
La stratégie des petits pas
Il n’y a pas de recette toute faite pour investir en IA et implanter efficacement ces technologies au sein d’une entreprise. En revanche, deux exercices sont utiles pour maximiser les chances de succès.
Bâtir une analyse de rentabilité
Pour bâtir une analyse de rentabilité efficace, il faut bien comprendre le potentiel de l’IA et son impact sur la chaîne de valeur. En somme, il faut voir ces systèmes de façon pragmatique, soit comme des accélérateurs de processus et des amplificateurs de capacités humaines.
Par exemple, quand l’équipe d’Element AI travaille avec une entreprise qui souhaite développer des systèmes d’IA, elle commence par l’aider à cerner ses priorités et à faire l’inventaire de ses processus. Elle vérifie ensuite si l’entreprise a accès à des données et quelle est la qualité de ces données. Enfin, elle fait un exercice de priorisation pour voir à quel endroit, sur quelle tâche ou sur quel processus l’IA pourrait générer des résultats rapides. En somme, deux grandes questions doivent trouver réponse : quels sont les éléments clés pour l’entreprise et par où faudrait-il commencer.
Choisir comment se fera l’implantation
Implanter l’IA requiert une certaine expertise. À cet égard, trois choix s’offrent à une entreprise :
- Développer son propre système d’IA et en assurer ensuite la maintenance, si l’expertise est disponible à l’interne
- Collaborer avec des spécialistes de l’IA pour se faire développer une technologie sur mesure qui sera ensuite déployée et exploitée à l’interne
- Utiliser une application conçue, hébergée et maintenue à l’externe, par une entreprise spécialisée
Dans un cas comme dans l’autre, les experts s’entendent pour dire que la stratégie des petits pas est sans doute la plus efficace. De cette façon, l’entreprise peut apprivoiser ses données à l’interne et s’adapter au rythme de l’implantation des nouvelles technologies d’IA. Car l’une des conditions de succès réside sans conteste dans l’implication de l’équipe, et ce, dès le départ. En effet, les modèles les plus sophistiqués en matière d’IA ne pourront pas fonctionner s’ils ne tiennent pas compte de la façon dont les travailleurs vont l’utiliser. Il doit donc y avoir un dialogue avec les gens qui vont se servir de ces outils.
De l’appui pour aller de l’avant
Les entreprises québécoises bénéficient d’un avantage concurrentiel quand elles s’intéressent à l’IA puisque le Québec – et Montréal en particulier – compte plusieurs experts reconnus mondialement dans le domaine. Des organismes, des sociétés technologiques et des jeunes pousses peuvent aider les entreprises à concrétiser leurs projets en matière d’IA. Parmi ceux-ci, on retrouve Element AI, Stradigi AI, AgileDDS, Vooban, Mnubo, AIWorx, IVADO et Mila.
Les universités québécoises commencent également à offrir des formations de courte durée en IA, comme des diplômes d’études supérieures. Toutes ces formations pourraient permettre à des professionnels de certains domaines – comme des développeurs de produits, des ingénieurs, des spécialistes de procédés – d’aller chercher une spécialisation en IA. Ce faisant, les entreprises pourront se bâtir une expertise interne pour aller de l’avant et intégrer l’IA de façon agile à leurs activités.
Bien sûr, l’implantation de l’IA comporte quelques défis, comme l’accès à une quantité suffisante de données pour alimenter les systèmes, le développement de l’expertise et l’adhésion des employés. Mais les avantages sont très nombreux. Les entreprises québécoises ont donc avantage à s’intéresser à l’IA et à l’intégrer dans leur plan stratégique afin de demeurer compétitives et propulser leur croissance.