Gerard Hayes, associé chez BearingPoint Ireland, discute des conclusions du rapport « Scaling AI for Measurable Impact » de la société.
Alors que l’intelligence artificielle continue d’évoluer à un rythme vertigineux, les entreprises et autres organisations tentent d’en saisir les implications et le potentiel.
Si l’adoption de l’IA semble désormais non négociable, les organisations doivent également réfléchir à la manière de l’intégrer à leurs processus et structures existants – ou à la manière dont elle pourrait les dicter pour aller de l’avant.
Une étude récente du cabinet de conseil BearingPoint a révélé que le développement de l’IA constitue le prochain grand obstacle technologique pour les organisations qui l’utilisent.
Cela est plus vrai en Irlande qu'à l'échelle mondiale, selon les données, qui montrent que seulement 4 % des organisations irlandaises ayant mis en œuvre l'IA déclarent avoir complètement atteint leurs objectifs de mise à l'échelle, contre 13 % ailleurs.
Impact mesurable
BearingPoint a mené une enquête mondiale auprès de 1 050 cadres supérieurs et hauts dirigeants dans 13 pays pour évaluer la corrélation entre l'investissement dans l'IA et la valeur mesurable pour les organisations des secteurs public et privé en Europe, aux États-Unis et en Chine.
Le rapport, intitulé « Scaling AI for Measurable Impact », révèle que même si la maturité organisationnelle de l'IA progresse, l'intégration approfondie des entreprises reste rare.
« La question ne se pose plus de savoir si l'IA peut créer de la valeur, mais plutôt si les organisations peuvent faire évoluer cette valeur », note Gerard Hayes, associé chez BearingPoint Ireland.
« Je pense que le rapport montre que nous avons atteint un point important dans l'adoption de l'IA en entreprise. »
La recherche met en garde contre l’émergence d’un « piège de productivité de l’IA » dont les entreprises doivent tenir compte. Alors que la technologie peut accélérer les processus, automatiser les activités de routine et libérer les capacités des employés, la question suivante est de savoir comment capitaliser sur ces gains potentiels.
Déployer davantage de technologies ne se traduit pas automatiquement par de meilleures performances financières, affirme le rapport. La valeur durable « dépend plutôt de la capacité des organisations à relier les investissements en IA à la responsabilité financière, aux données fiables, à l’architecture évolutive, à l’adaptation de la main-d’œuvre, à la gouvernance et aux résultats mesurables ».
Par extension, les organisations risquent de rater l’occasion d’améliorer leur croissance, de réduire leurs coûts ou d’augmenter leurs marges si les rôles traditionnels, les structures de main-d’œuvre, les modèles opérationnels ou l’allocation des ressources restent inchangés.
Si la technologie crée des capacités, affirme le rapport, alors les décisions de gestion déterminent si cette capacité devient une valeur mesurable.
« De nombreuses organisations sont devenues très douées pour lancer des projets pilotes et démontrer rapidement qu'un cas d'utilisation de l'IA peut fonctionner. C'est un progrès important », déclare Hayes.
« Le défi le plus difficile consiste à passer d'un projet pilote réussi à quelque chose qui peut être utilisé de manière sécurisée, responsable et cohérente dans toute l'entreprise.
« À ce stade, les questions concernant la gouvernance, les politiques, la conformité réglementaire, la propriété des données et la responsabilité deviennent beaucoup plus importantes.
« Si ces fondations n'ont pas été prises en compte dès le départ, les organisations peuvent constater qu'un projet pilote qui a été relativement rapide à lancer prend beaucoup plus de temps à se développer. »
Selon Hayes, les organisations sont confrontées à un défi considérable lorsqu'il s'agit d'équilibrer vitesse et agilité avec structure et rigueur en matière d'adoption et de mise à l'échelle de l'IA.
« Ils ont besoin de rapidité et de flexibilité pour expérimenter et apprendre, mais aussi de discipline pour mettre en place les bases nécessaires à l'évolution. Aller trop vite sans ces bases crée des risques et des remaniements. »
Bien entendu, agir trop lentement représente un autre type de risque si cela permet aux concurrents d’apprendre plus rapidement, de renforcer leurs capacités organisationnelles plus tôt ou de mieux accroître la valeur qu’ils obtiennent, ajoute-t-il.
« Nous devons également reconnaître que rien de tout cela n'est facile. Le rythme d'évolution du marché de l'IA est extraordinaire. Les capacités s'accélèrent, les coûts fluctuent et de nouvelles solutions apparaissent constamment, tandis que l'orientation à long terme du marché reste incertaine. »
La perspective irlandaise
Hayes, qui travaille chez BearingPoint depuis 2008, travaille « à l'intersection des affaires et de la technologie ».
Il a consacré une grande partie de sa carrière à des programmes de transformation majeurs, en particulier au sein du secteur public irlandais, acquérant une expérience « directe » de défis de transformation complexes et une compréhension de ce qui rend le changement réussi – et « tout aussi important », de ce qui peut l'entraver.
Considérant le rapport d'un point de vue irlandais, il note une tendance à une forte activité et à une forte ambition autour de l'IA dans ce pays confronté à des défis de traduction à l'échelle de l'entreprise, soulignant que si 63 % des organisations irlandaises interrogées déclarent avoir mis en œuvre des projets d'IA limités – plus que le taux mondial de 54 % – seuls 6 % en Irlande décrivent l'IA comme étant pleinement intégrée dans leur organisation, contre 11 % dans le monde.
Selon lui, un indicateur particulièrement intéressant est que les organisations irlandaises envisagent l’IA agentique comme une priorité future dans une plus grande mesure que le taux mondial – 43 % contre 26 % – et que cela peut être considéré comme une opportunité de transformer l’appétit irlandais pour l’innovation en capacité organisationnelle de déploiement de l’IA à grande échelle, conduisant à une valeur mesurable.
En outre, Hayes souligne que 80 % des organisations irlandaises procèdent à des évaluations continues des écarts de compétences alors qu'elles se préparent à la transformation de l'IA, reflétant, selon lui, une compréhension cruciale du fait que les besoins en main-d'œuvre sont appelés à continuer d'évoluer.
Pour lui, la stratégie d'IA et la stratégie de main-d'œuvre d'une entreprise doivent aller de pair.
« À mesure que l’IA s’intègre dans les processus métiers, et en particulier à mesure que nous évoluons vers des formes d’IA plus agentiques, les organisations doivent regarder au-delà des tâches individuelles et réfléchir aux rôles de bout en bout.
« D'après mon expérience en matière de transformation, les organisations ont toujours eu besoin d'anticiper l'impact de la technologie sur leurs effectifs, et une bonne planification des effectifs est intrinsèquement continue.
Rythme du changement
Le rapport de BearingPoint met en évidence un certain nombre de conclusions fondamentales en ce qui concerne les défis liés à la mise à l'échelle de l'IA pour un impact organisationnel.
Il stipule que : L’IA doit être gérée « comme un portefeuille de valeur d’entreprise » pour une approche holistique ; les organisations doivent convertir la capacité créée par l’IA en valeur au-delà de simples ajustements d’effectifs ; la planification des effectifs doit « faire partie de la feuille de route de l’IA » ; l’ambition agentique évolue plus vite que la préparation organisationnelle ; et les dirigeants d’IA devraient adhérer à la « discipline d’exécution » afin de se distinguer.
Selon Hayes, l'intégration et la mise à l'échelle de l'IA présentent certains des mêmes défis organisationnels que les cycles de transformation précédents, notamment déterminer comment les rôles évolueront, quelles capacités seront nécessaires et où les nouvelles technologies peuvent augmenter ou automatiser le travail.
Cependant, pour lui, l’ère évolutive de l’IA est définie par une caractéristique qui va au-delà des avancées technologiques précédentes : la vitesse.
« Je pense que la véritable opportunité pour les organisations n'est pas simplement d'utiliser l'IA pour accélérer les activités de développement individuel, mais de l'utiliser pour raccourcir le cheminement d'un problème ou d'une idée commerciale à une solution efficace et, finalement, une valeur mesurable. »
Ce qui « semble différent avec l’IA », dit-il, est la vitesse à laquelle les « hypothèses sous-jacentes » qui éclairent la planification et la stratégie des effectifs évoluent.
« L'horizon de planification n'a pas disparu, mais le cycle entre planification, apprentissage et adaptation est de plus en plus court.
« Vous avez toujours besoin d’une vision claire de la main-d’œuvre que vous essayez de constituer, mais vous avez également besoin de l’agilité nécessaire pour remettre continuellement en question les hypothèses qui la sous-tendent à mesure que la technologie évolue. »
