Le rôle de l’IA dans l’efficacité opérationnelle : au-delà de la solution miracle

L’intelligence artificielle (IA) a acquis la réputation d’être une solution miracle à une myriade de défis commerciaux modernes dans tous les secteurs. De l’amélioration des soins diagnostiques à la révolution de l’expérience client, de nombreux secteurs et organisations ont fait l’expérience du véritable pouvoir transformationnel de l’IA.

Cependant, ce n’est pas le cas pour les masses. Et les organisations qui considèrent l’IA comme une panacée passent à côté d’une énorme opportunité et risquent également de se heurter à des défis importants. Lorsque l’IA est appliquée d’une manière qui met l’accent sur ses forces et minimise ses faiblesses, c’est là que nous rencontrons des problèmes.

Bien que nous ayons tendance à entendre davantage parler de cas d’utilisation innovants et révolutionnaires de l’IA, la véritable valeur de l’IA réside dans sa capacité à améliorer considérablement l’efficacité opérationnelle. Est-ce moins excitant que l’IA d’écrire et de produire ses propres chansons ou de créer des œuvres d’art en quelques secondes ? À coup sûr. Mais pour la plupart des entreprises, une mélodie entraînante ou une jolie image ne feront pas bouger les choses.

Les atouts de l’IA dans l’entreprise moderne

La capacité de l’IA à automatiser les tâches, à réduire les erreurs et à prendre des décisions à grande échelle basées sur des données sont ses atouts les plus appréciés. De l’analyse prédictive au traitement du langage naturel (NLP), les applications basées sur l’IA permettent une prise de décision plus rapide et plus précise. En d’autres termes, l’attrait de l’IA réside dans sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données, à identifier des modèles qui pourraient être invisibles pour les humains et à s’adapter aux nouvelles informations en temps réel.

Ces capacités sont indéniablement précieuses. Dans des secteurs tels que la finance, la santé et l’industrie manufacturière, les solutions basées sur l’IA ont déjà fait leurs preuves en optimisant les chaînes d’approvisionnement, en améliorant la gestion des risques et en améliorant le service client. Par exemple, dans le secteur manufacturier, l’IA peut prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent, permettant ainsi une maintenance préventive réduisant les temps d’arrêt et les coûts.

Les limites de l’IA

D’un autre côté, les solutions basées sur l’IA peuvent avoir du mal à tenir compte de la nature nuancée et dépendante du contexte du comportement humain. Par exemple, un système d’IA peut signaler une tentative de connexion légitime comme suspecte simplement parce qu’elle ne correspond pas au comportement typique d’un utilisateur. Dans de tels cas, la surveillance humaine est cruciale pour éviter de perturber les opérations commerciales.

L’un des domaines dans lesquels les limites de l’IA sont particulièrement évidentes est la gestion des identités. La gestion des identités implique la vérification et la gestion des identités des utilisateurs au sein d’une organisation, en garantissant que les bonnes personnes ont accès aux bonnes ressources au bon moment. Il s’agit d’une fonction essentielle pour maintenir la sécurité et la conformité, d’autant plus que les entreprises deviennent de plus en plus numériques et mondiales.

L’IA peut certainement jouer un rôle dans la gestion des identités, par exemple en automatisant les processus de vérification d’identité, en détectant les activités frauduleuses et en gérant les contrôles d’accès de manière dynamique. Cependant, ces applications ne sont pas sans défis. Les systèmes d’IA dépendent fortement de la qualité des données sur lesquelles ils sont formés. Si les données de formation sont incomplètes, biaisées ou obsolètes (et c’est le cas pour la plupart des organisations), les décisions basées sur l’IA refléteront ces défauts.

L’IA comme catalyseur d’efficacité opérationnelle

Même si l’IA n’est pas une solution parfaite, elle peut améliorer considérablement l’efficacité opérationnelle lorsqu’elle est appliquée correctement. La clé est de reconnaître l’IA comme un outil qui fonctionne mieux pour améliorer les technologies et les processus, plutôt que comme une solution miracle. Continuons avec l’exemple de la gestion des identités.

L’IA peut aider les organisations à rationaliser l’identité en automatisant les tâches de routine, telles que la réinitialisation des mots de passe ou les demandes d’accès. Cela peut permettre au personnel informatique de se concentrer sur des problèmes plus complexes, améliorant ainsi la productivité globale. L’IA peut également aider à surveiller et analyser les modèles de comportement des utilisateurs au fil du temps, fournissant ainsi des informations qui peuvent aider les organisations à affiner leurs politiques de sécurité.

Outre la gestion des identités, l’IA peut également améliorer l’efficacité opérationnelle dans d’autres domaines. Par exemple, les chatbots basés sur l’IA peuvent traiter une partie importante des demandes des clients, réduisant ainsi la charge de travail des agents humains. Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA peut optimiser les niveaux de stocks et prédire la demande avec plus de précision, réduisant ainsi le gaspillage et améliorant la réactivité aux changements du marché.

Toutefois, pour véritablement libérer le potentiel de l’IA, les organisations doivent investir dans l’infrastructure et les compétences appropriées. Cela implique de s’assurer que leurs données sont propres, précises et à jour, ainsi que de former le personnel pour qu’il travaille efficacement aux côtés des systèmes d’IA. Cela signifie également adopter une mentalité d’amélioration continue, où l’IA est régulièrement évaluée et mise à jour en fonction des retours et des nouvelles données.

Et maintenant ?

Si la demande en IA et en logiciels basés sur l’IA est claire, ce que les clients en attendent exactement est une autre histoire. L’obstacle à la propreté et à la vérification de l’IA est en fait un domaine dans lequel l’IA pourrait être très utile, en générant automatiquement des informations à partir d’endroits tels que ServiceNow Data Warehouse, Slack et d’autres applications professionnelles. Mais alors quoi ?

Une véritable pièce du puzzle liée à l’adoption et au succès de l’IA est que de nombreux clients ne savent pas ce qu’ils veulent. Pensez à d’autres technologies transformationnelles, comme l’iPhone. Aucun client n’a été impliqué dans son développement. Les gens ne savaient pas qu’ils le voulaient ou en avaient besoin jusqu’à ce qu’ils le voient en action. À bien des égards, l’IA d’entreprise est la même.

Il s’agit cependant d’une arme à double tranchant. La pression pour se lancer à fond dans l’IA est forte, mais les gens ne sont pas encore en mesure de comprendre ce qui est possible au sein de leur organisation ou si les clients en voient encore la valeur. Beaucoup se demandent si l’argent en vaut la peine et si d’autres entreprises en voient la valeur. Pour rester cohérent avec l’exemple de l’identité, les principaux fournisseurs du secteur vantent leurs capacités d’IA, mais ne savent pas exactement de quoi il s’agit et comment les clients en bénéficient.

L’IA a le potentiel de générer une efficacité opérationnelle significative dans diverses fonctions commerciales, y compris la gestion des identités. Mais cela doit encore faire ses preuves. Les organisations qui abordent l’IA avec une compréhension claire de ses limites et de ses atouts ont plus de chances de réussir. Ce faisant, ils peuvent parvenir à une approche plus réaliste.