Playbook : 3 étapes pour intégrer l’IA à votre CMS

Dans le cadre de nos réflexions sur la meilleure manière pour une structure de s’emparer du sujet de l’IA, nous avons recueilli les paroles d’experts sur le sujet, afin de vous proposer une approche pertinente. Nous en avons ressorti 3 étapes indispensables : 

• Audit de maturité digitale,
• Proof of Concept,
• Passage à l’échelle.

Audit de maturité digitale

Cette première étape n’est pas très intuitive pour tout le monde, mais elle est indispensable. Pour intégrer l’IA, comme dans le cadre de toute transformation digitale, il faut d’abord s’assurer que tous les voyants sont au vert. 

Frédéric Cavazza, expert en transformation digitale, insiste sur le risque de “dette numérique”, pour des structures qui chercheraient à intégrer de nouvelles solutions sans prendre ce temps d’introspection. Par l’expression de “dette numérique”, Frédéric Cavazza désigne le fait d’accumuler les pratiques numériques sans les remettre en question régulièrement, et en perdant de vue petit à petit les compétences nécessaires à les faire fonctionner ou à les utiliser.

Avant de vous poser la question d’intégrer l’IA, quel que soit le périmètre cible, vous devez donc : 

1. Définir clairement les objectifs auxquels vient répondre l’IA, et le rôle qu’elle peut prendre dans votre stratégie actuelle,
2. Vous assurer que les outils qui sont déjà en place sont maîtrisés par vos équipes,
3. Vérifier que l’IA ne vient pas se superposer à d’autres outils.

Proof of Concept

Un PoC, pour Proof of Concept, est une façon de valider une idée sans engager de frais trop importants. Dans le cadre de la mise en place de nouveaux outils, un PoC peut par exemple prendre la forme sur une implémentation à petite échelle (un métier, un bureau, une business unit…).

La réussite d’un PoC repose en grande partie sur les personnes qui composent le groupe pilote. Associer les utilisateurs finaux et les responsables des processus concernés dès le début est indispensable. Leurs retours sont essentiels pour évaluer l’adéquation de l’outil aux besoins réels et pour favoriser son adoption future.

Mais ce n’est pas le seul critère à prendre en compte. L’expérience des parties prenantes au PoC est également clé, ainsi que la présence de “champions”.

Sélectionner la bonne équipe pour votre PoC

Sur le premier point, il semblerait que les gains de productivité par l’IA soient proportionnels à l’expérience des employés. Gartner affirme en effet qu’ils sont plus importants lorsque les outils sont pris en main par des métiers complexes. 

Dit autrement : entre les mains de métiers à plus faible valeur ajoutée, les outils IA améliorent rapidement la productivité, car ils sont plus faciles à prendre en main. Mais cette simplicité d’utilisation va souvent avec un potentiel de bénéfices moindre.

Le 2e point, c’est que vous avez besoin que figurent dans ce groupe quelques personnes motrices, qui voient le potentiel de la solution et sont capables de faire évoluer leurs pratiques pour intégrer ces nouveaux outils.

Éducation aux outils

Une fois le périmètre du PoC défini, en plus d’une période de montée en compétences, la mise en place de vos outils nécessite parfois un travail d’acculturation. En effet, dans le cadre de la mise en place d’outils centraux - un CMS par exemple - le changement qui s’opère peut autant relever de la transformation digitale que d’une évolution culturelle à part entière. Cette étape favorise à la fois l’adhésion des équipes, et leur efficacité.

Si vous n’en êtes pas convaincu, voici un chiffre qui devrait changer votre regard sur cette étape de formation et d’acculturation : dans une étude Gartner, 72% des directions IT affirment que les employés ont du mal à intégrer l’intelligence artificielle dans leurs tâches quotidiennes.

Tout ce qu’on a fait jusqu’à maintenant c’est de numériser l’existant; or, la transformation numérique, c’est transformer une organisation de l’intérieur. Et ça passe notamment par l’intelligence artificielle.

Passage à l’échelle

Passage à l’échelle… Ou pas : ce que montrent bien les experts sur lesquels nous nous sommes appuyés, en particulier les experts Gartner, c’est qu’un PoC réussi ne garantit pas la viabilité d’un passage à l’échelle.

Les organisations ne doivent pas perdre de vue que l’IA présente encore de nombreuses limites : 

• Fiabilité - Malgré des améliorations notables depuis les débuts de ChatGPT, les contenus ne sont toujours pas 100% fiables.
• Sécurité - Les conditions de traitement des données par des outils basés sur l’intelligence artificielle - générative ou non - sont parfois controversées. Raison pour laquelle OpenAI Azure est privilégié par les grandes entreprises à la version classique de la solution.
• Coûts - selon Gartner, les éditeurs de logiciels pratiquent des prix jusqu’à 50% plus élevés dès qu’ils intègrent une fonctionnalité liée à l’IA.

Or, sur ce dernier point, le passage à l’échelle entraîne parfois des coûts qui ne sont pas proportionnels. Parce que la solution elle-même devient extrêmement chère, mais aussi parce que les coûts liés à la conduite du changement à l’échelle d’une BU et d’une entreprise, par exemple, ne sont pas les mêmes. Avec la généralisation d’une solution, certaines organisations perdent ainsi une grande partie du ROI évalué lors du PoC.