Avant le plein essor de l’ère numérique, adopter de nouvelles technologies était souvent un saut dans l’inconnu, un choix coûteux et risqué. Les dirigeants opéraient dans un marché limité, dominé par quelques grands acteurs comme IBM, où les systèmes étaient souvent rigides, propriétaires et incompatibles avec ceux de la concurrence. Avec des coûts élevés et peu d’options, la plupart des entreprises étaient confrontées à deux choix : investir dans des systèmes complexes ou gérer leurs activités avec des processus manuels.
- Défis de l’adoption précoce : La mise en œuvre de ces systèmes était semée d’éléments inconnus, ce qui poussait les entreprises à investir prudemment dans la technologie et seulement lorsque cela était absolument nécessaire. La personnalisation et l’évolutivité restaient insaisissables, rendant les mises à niveau technologiques significatives rares.
- Technologie rapide d’aujourd’hui : En revanche, le rythme de l’innovation a considérablement changé aujourd’hui. Ce qui ressemblait autrefois à un pari prudent est aujourd’hui une course désespérée. Les nouvelles tendances émergent plus rapidement que jamais, ce qui oblige les entreprises à suivre le mouvement sous peine d’être distancées.
- Perspective du secteur : Tim O’Reilly, PDG d’une société d’apprentissage renommée, a parfaitement résumé ce sentiment : « Tous les secteurs et toutes les organisations devront se réinventer. Ce qui arrive va au-delà de l’Internet de première génération. Vous devez le comprendre, y adhérer et déterminer comment transformer votre entreprise. »
Cette pression est particulièrement palpable dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et des technologies de copilotes, qui promettent des effets transformateurs dans tous les secteurs. Cependant, une intégration efficace de l’IA nécessite plus qu’un accès aux outils les plus récents : cela demande une approche stratégique et réfléchie pour repérer les domaines dans lesquels l’IA peut réellement apporter une valeur ajoutée. Les dirigeants doivent éviter le piège du syndrome FOMO (fear of missing out) lié à l’IA. Ils doivent plutôt se concentrer sur l’alignement des capacités de l’IA avec les opérations actuelles et les objectifs de croissance à long terme.
Comprendre le syndrome FOMO lié à l’IA : l’envie d’adoption expliquée par la psychologie
Plonger dans la psychologie du syndrome FOMO lié aux technologies est complexe et repose sur plusieurs motivations clés : rationalisation de la main-d’œuvre, pérennisation et gains de profit réalisés. Ce sont toutes des raisons valables, et il n’est pas exagéré de dire que les dirigeants ressentent aujourd’hui une pression croissante pour adopter des outils de pointe, car leurs concurrents pourraient être en passe de réaliser des percées majeures grâce aux innovations basées sur l’IA. Par exemple, plus de 55 % des entreprises dans le monde ont déjà intégré l’IA d’une manière ou d’une autre, principalement parce qu’elles s’attendent à ce qu’elle renforce considérablement leur avantage concurrentiel (article en anglais). Cette crainte est encore amplifiée par les fournisseurs et le battage médiatique qui présentent l’IA comme le moteur essentiel de la réussite. De plus, le syndrome FOMO lié à l’adoption des technologies peut brouiller la prise de décision des dirigeants qui s’efforcent de privilégier les gains ou le statut à court terme au détriment de l’alignement stratégique à long terme de leur entreprise.
Les dirigeants devraient plutôt se demander quels résultats commerciaux précis ils veulent atteindre grâce à l’IA. Actuellement, seulement 4 % des entreprises utilisent l’IA pour stimuler l’innovation dans leurs activités (article en anglais). Cette dissonance, qui empêche de nombreuses entreprises de mettre en œuvre l’IA de manière stratégique, suggère que les pressions exercées pour son adoption - souvent alimentées par le syndrome FOMO concurrentiel - peuvent conduire à des mises en œuvre précipitées et superficielles. L’alignement des initiatives d’IA sur des objectifs clairs peut atténuer cette précipitation due au syndrome FOMO et aider à éviter la mise en œuvre de solutions d’IA qui, en fin de compte, ne répondent pas aux besoins urgents de l’organisation.
Ce dont vous avez besoin aujourd’hui et ce dont vous aurez besoin demain
Il est essentiel de distinguer les outils d’IA qui résolvent des problèmes organisationnels immédiats de ceux qui contribueront à la croissance future de l’entreprise. Cette distinction déterminera la voie à suivre pour une adoption durable et efficace de l’IA, et nécessite à la fois une compréhension claire de l’état actuel de l’entreprise et une vision de son avenir.
Prenons l’exemple de l’IA Copilot de Microsoft, qui offre une assistance en temps réel pour une variété d’outils de productivité et s’applique à de nombreuses opérations départementales. Pour certaines entreprises, les avantages de Copilot sont immédiats : l’outil leur permet de rationaliser la gestion des données, de réduire les processus manuels et d’augmenter immédiatement la productivité. Le choix du moment est crucial : l’adoption prématurée de technologies avancées se traduit souvent par un manque d’intégration, des flux des travaux incohérents et une résistance des employés face à un changement radical.
Quatre obstacles organisationnels à une transition réussie vers l’IA
Même avec des circonstances et une préparation idéales, les organisations peuvent encore rencontrer de nombreux obstacles qui peuvent entraver la réussite de la mise en œuvre de l’IA. Voici un récapitulatif détaillé des pièges critiques à connaître et à éviter :
1. Migrations technologiques simultanées
Les organisations sont souvent confrontées au défi d’intégrer l’IA tout en modernisant les systèmes existants. Lorsque les anciens systèmes sont encore en cours de remplacement ou de mise à niveau, l’introduction d’une IA sophistiquée peut surcharger les ressources informatiques et entraîner une gestion fragmentée des données. Un exemple concret est celui du National Health Service (NHS) du Royaume-Uni, qui a mis en œuvre des systèmes de planification des interventions chirurgicales pilotés par l’IA tout en procédant à la migration des dossiers de santé électroniques. Ces deux projets ont entraîné des retards et des problèmes d’intégration, soulignant les risques liés à des transitions technologiques simultanées.
2. Lacunes en matière de compétences et de culture
L’adoption de l’IA nécessite des compétences précises. Sans une formation adéquate, les employés risquent de résister à la technologie ou de ne pas l’utiliser pleinement. Par exemple, le système de planification de Walmart, alimenté par l’IA, a rencontré des réactions négatives de la part des employés qui n’étaient pas préparés aux changements d’affectation des équipes apportés par le système automatisé. Une telle résistance peut réduire la valeur de l’IA, soulignant l’importante d’une bonne formation des employés et d’un engagement approprié de leur part lors des déploiements de l’IA.
3. Infrastructure de données incomplète ou médiocre
L’IA repose sur de grandes quantités de données précises et de qualité, mais de nombreuses organisations doivent encore établir des cadres de gouvernance des données et des pipelines de données propres. Le succès des mises en œuvre de l’IA dans des entreprises comme Netflix, qui utilise l’IA pour personnaliser les recommandations des utilisateurs, démontre l’importance des données structurées et pertinentes. En revanche, les organisations qui n’ont pas de pratiques solides en gestion des données constatent souvent que leurs systèmes d’IA sont imprécis ou peu réactifs, ce qui en diminue la valeur.
4. Manque d’alignement stratégique
Vous l’avez probablement déjà entendu à maintes reprises : les projets d’IA ne devraient pas fonctionner comme des entités autonomes, mais plutôt comme une partie intégrante d’un plan d’affaires plus large. IBM Watson a rencontré des difficultés dans le secteur des soins de santé en raison d’attentes irréalistes et d’une intégration limitée dans les flux de travaux cliniques réels. Sans objectifs clairement alignés, même les technologies d’IA à fort potentiel peuvent avoir du mal à apporter de la valeur.
Apprendre des réussites et des complications de la mise en œuvre de l’IA
Histoire de réussite en IA : l’algorithme Orion d’UPS
UPS a illustré une adoption stratégique de l’IA avec son algorithme d’optimisation des itinéraires Orion (article en anglais). En utilisant l’IA pour résoudre un problème précis et bien compris (l’efficacité des itinéraires), l’entreprise a économisé des millions de dollars en frais de carburant et a amélioré les délais de livraison. Ce succès a été possible parce qu’elle a aligné son initiative d’IA sur un besoin clairement défini, une préparation des données et une stratégie de déploiement progressif permettant des ajustements continus.
Complications liées à l’intégration de l’IA
L’adoption d’un système d’IA de premier plan pour l’assistance à la clientèle par une grande société de services fiscaux sert d’avertissement. Des complications sont survenues lors de l’intégration, notamment en raison des limites de l’IA à s’adapter à des scénarios fiscaux complexes et des difficultés à fusionner les informations automatisées avec les interactions en temps réel avec les clients. L’impact a été limité parce que les objectifs de l’entreprise n’étaient pas totalement alignés avec les capacités pratiques du système d’IA, soulignant l’importance de fixer des objectifs réalistes et réalisables dans les initiatives d’IA.
Investir dans une stratégie d’IA disciplinée et pérenne
L’effet du syndrome FOMO autour de l’IA et des technologies de copilote peut être un moteur puissant et enivrant, mais une urgence non examinée conduit souvent à des erreurs de jugement. En se concentrant sur des objectifs clairs, en évaluant l’état de préparation de l’organisation et en tenant compte à la fois des besoins actuels et des objectifs futurs, les dirigeants peuvent exploiter le potentiel transformateur de l’IA de manière responsable.
Chez Alithya, nous comprenons que le succès ne réside pas dans le suivi des tendances, mais dans la prise de décisions informées et intentionnelles, alignées sur le parcours unique d’une organisation vers une croissance soutenue. Avec plus de 30 ans d’expérience dans l’accompagnement des entreprises dans leur transformation numérique, nous sommes bien équipés pour vous aider à franchir ce cap critique. Contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment une approche stratégique et disciplinée peut maximiser vos investissements dans les technologies d’IA et de copilote, et vous mettre sur la voie d’une croissance durable et à long terme.