Considérée comme « la technologie la plus polyvalente et la plus importante de notre époque » selon 2 chercheurs du MIT, l’Intelligence Artificielle occupe aujourd’hui une place importante parmi les projets de transformation des entreprises. Cependant, qu’en est-il de la gouvernance de ces projets ?

Au fil des années, l’intelligence artificielle a connu une forte évolution et s’est rapidement démocratisée. Son impact sur les entreprises ne fait que s’amplifier et les dépenses consacrées aux solutions basées sur l’IA sont en hausse. Les investissements des entreprises dans le domaine de l’intelligence artificielle ont pour principaux objectifs, l’amélioration de l’expérience client/utilisateurs et la hausse de l’efficacité opérationnelle des équipes métiers. Selon l’enquête « Leadership in the Age of AI » réalisée par Branded Research Inc, 66% des entreprises interrogées utilisent l’IA pour automatiser les processus jugés inefficaces. Pour les entreprises les plus avancées, les solutions basées sur l’IA leurs permettent d’innover ou encore se différencier des concurrents.  

Pour mener à bien les projets d’Intelligence Artificielle, les entreprises doivent trouver le bon équilibre dans la composition des parties prenantes de ces projet ainsi qu’en matière de leadership. Or dans 1/5 des cas, les directions métiers sont à l’origine des projets et ont tendances à contourner la DSI dans leur choix ainsi que la mise en place des solutions basées sur l’IA. Dans un rapport de PWC, il est mis en avant qu’un projet d’IA mené uniquement du côté métier risque de sous-utiliser le potentiel technique. De la même manière, les projets supervisés par la DSI pouvaient échouer en voulant trop se concentrer sur la technologie et non sur les besoins des utilisateurs. Afin de développer la stratégie globale de l’entreprise en matière d’IA , il est primordial de mobiliser les bonnes ressources côté métier autour des projets mais aussi avoir un fort soutien de la DSI pour tirer bénéfice de ce que l’IA peut apporter à l’entreprise.


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Intelligence Artificielle : quels enjeux pour la DSI ?

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