Devenir une entreprise autonome : comment construire un modèle opérationnel enrichi par l’IA ?

Les chercheurs de la société de conseil RAND estiment que 80 % des projets d’IA échouent, un chiffre deux fois plus élevé que pour les projets informatiques sans IA. Entre autres causes principales, les équipes évoquent des données de mauvaise qualité, une gouvernance insuffisante et un RSI peu clair. Mais une autre raison évidente semble être sous-estimée : la tentative d’ajouter l’IA à des systèmes hérités, qu’ils soient technologiques ou axés sur le travail.

Dans la transition vers l’entreprise autonome, la technologie constitue le socle fondamental. À mesure que les collaborateurs humains s’habituent à l’assistance propulsée par l’IA et se familiarisent avec ce procédé, la collaboration entre l’humain et l’IA s’intensifie tout au long des processus de bout en bout. On parle alors d’« intelligence collective ».

Au fur et à mesure qu’une entreprise augmente la maturité de ses capacités en IA, l’IA prend en charge une plus grande partie du travail, tandis que les humains s’orientent vers la supervision. Toutefois, ce modèle opérationnel enrichi par l’IA nécessite des ajustements en matière de gouvernance, de structures organisationnelles, de processus et de gestion de la performance afin d’assurer l’alignement de l’IA sur les objectifs stratégiques de l’entreprise.

Voyons comment la réussite des initiatives en matière d’IA dépend, ironiquement, des aspects non technologiques de l’initiative.

Les cinq composantes d’un modèle opérationnel intégrant l’IA

Sans l’IA, les humains gèrent la quasi-totalité du travail. Dans une entreprise entièrement autonome, les rôles s’inversent et l’IA se charge de la majeure partie du travail.

Cet équilibre est présenté ci-dessous. Au fur et à mesure que la maturité d’une entreprise progresse le long du spectre du modèle de maturité des capacités de l’intelligence collective (CI-CMM), les collaborateurs humains se retirent progressivement des processus afin de superviser et de valider les décisions et actions de l’IA. Au cours de la transition, l’IA s’intègre dans un nombre toujours plus croissant de processus, permettant aux collaborateurs de l’expérimenter en réalisant des essais sur de nouvelles applications d’IA. Dans le même temps, les bénéfices ne cessent de croître.

Cependant, réduire la portée d’une initiative d’IA aux « processus » revient à négliger une grande partie de l’infrastructure et de la gestion du changement pourtant indispensables à la réussite. La maturité des capacités de l’IA visant à développer un modèle d’exploitation enrichi par l’IA repose sur un projet complet qui prend en compte et utilise les cinq principaux facteurs de réussite suivants :

1 — Processus et procédures

Dans la recherche mentionnée ci-dessus, la société RAND a constaté que la principale cause de l’échec des projets d’IA résidait dans une mauvaise compréhension du problème à résoudre. La compréhension de la méthode de travail est une condition sine qua non au gain de maturité des capacités en IA.

Aux premiers stades de l’expérimentation et du déploiement de l’IA, cette technologie est souvent reléguée à un rôle d’assistant qui corrige la grammaire, recherche des données et résume des informations, le principal avantage résidant dans le gain de temps. Au fur et à mesure que la maturité de ses capacités progresse, l’IA est amenée à jouer des rôles plus essentiels, ce qui accroît sa portée et sa valeur pour l’entreprise. Par exemple, les entreprises n’ayant atteint qu’un faible niveau de maturité utilisent l’IA pour classer les factures tandis que les entreprises qui jouissent d’une maturité plus avancée l’utilisent pour classer, valider et approuver les factures entrantes, puis traiter les paiements tout en gérant les exceptions qui surviennent.

Pour entamer la transition vers l’IA et garantir son succès à long terme, il est essentiel de définir précisément le processus, de comprendre les résultats et objectifs visés, et d’optimiser les tâches afin d’atteindre un niveau d’intégration permettant d’exploiter pleinement cette technologie.

2 — Systèmes et outils

Une fois les processus définis et les objectifs compris, il est temps de bâtir les bases technologiques de l’IA. De la même manière que pour tout déploiement technologique, et compte tenu de la rapidité des récentes innovations en matière d’intelligence artificielle, les outils hérités sont probablement incapables de fournir l’assistance permettant de répondre aux attentes actuelles des entreprises. Ces mêmes points peuvent également guider la sélection d’une infrastructure d’IA moderne.

Dans la construction d’un modèle opérationnel enrichi par l’IA, les bonnes pratiques accordent la priorité aux plateformes évolutives et interopérables qui offrent des outils agnostiques, c’est-à-dire capables de se connecter aux modèles et aux plateformes d’IA de n’importe quel fournisseur personnalisé ou tiers. De nombreuses entreprises commencent par utiliser les modèles de base courants d’AWS, d’Azure et de Google. Toutefois, en acquérant de la maturité, il est possible de développer des modèles d’IA personnalisés qui améliorent la flexibilité, l’évolutivité et la prise en charge des besoins spécifiques et de niche de l’entreprise.

L’évolutivité nécessite ensuite une orchestration qui permettra de combiner les Agents IA et l’automatisation, leur permettant de collaborer efficacement tout en prenant en charge des processus complexes de bout en bout et de manière autonome. Les outils d’orchestration doivent également permettre la gestion des exceptions, les contrôles d’accès intégré, les vérifications de conformité et l’auditabilité afin de renforcer les capacités de gouvernance à mesure que les flux de travail agentiques se déploient dans toute l’entreprise.

3 — Personnes et rôles

La gestion du changement est essentielle à la création d’une entreprise autonome. Les collaborateurs s’adapteront et s’amélioreront à mesure que leur confiance en l’IA augmentera, que la collaboration avec l’IA produira des avantages réels et significatifs, et qu’ils seront libérés pour se concentrer sur les aspects les plus gratifiants, créatifs et stratégiques de leur travail. L’essentiel est de placer les personnes au centre des efforts en matière d’IA.

De nouveaux postes seront également nécessaires pour accélérer l’évolutivité enrichie par l’IA. Les postes d’ingénieur en IA, d’ingénieur en invites et de responsable de la gouvernance, pour n’en citer que quelques-uns, sont relativement nouveaux et doivent être pourvus à mesure que les capacités en IA gagnent en maturité. Quel que soit leur poste, les collaborateurs auront des responsabilités fondamentales, humaines et relatives à l’IA qui leur permettront d’effectuer leur travail fondamental et de collaborer avec leurs pairs, et de tirer parti des outils et plateformes d’IA pour accroître leur efficacité.

4 — Gouvernance, gestion des risques et conformité

Pour augmenter la maturité des capacités en IA, la confiance dans les résultats de l’IA est essentielle. Elle repose sur une gouvernance efficace pour améliorer la conformité et atténuer les risques. Le déploiement responsable de l’IA se fonde sur la sécurité, la protection de la vie privée, la transparence, etc. Autant de résultats qui sont les signes d’une gouvernance efficace.

Les bonnes pratiques s’appuient sur des stratégies conformes aux normes NIST et ISO afin de garantir l’explicabilité, la supervision et l’équité. Les collaborateurs et les Agents IA nécessitent également des garde-fous, des contrôles d’accès et une traçabilité en temps réel afin d’éviter l’« informatique fantôme » (l’utilisation de systèmes d’information et de communication sans approbation de la direction), de garantir la conformité et, en cas d’incident, de comprendre la cause et de prendre rapidement les mesures correctives appropriées.

5 — Performance et amélioration continue

Le gain de maturité est synonyme d’amélioration continue, tandis que l’amélioration repose sur des performances constantes. Les plateformes utilisées pour renforcer la maturité des capacités en IA doivent intégrer des boucles de rétroaction afin d’identifier les problèmes et les opportunités tout en favorisant une amélioration continue.

Ce qui est mesuré est maîtrisé : l’utilisation de fiches d’évaluation et la définition d’ICP conformes aux objectifs et aux résultats de l’IA constituent une excellente première étape. Les mesures de rapidité, de précision et de RSI peuvent améliorer les indicateurs d’efficacité et de productivité, élargir l’impact concret des initiatives d’IA et les aligner plus précisément sur les objectifs stratégiques.

À quoi ressemble une entreprise autonome ?

Dans une entreprise autonome pleinement mature et enrichie par l’IA, les opérations s’effectuent indépendamment des humains. Les Agents IA et les plateformes à apprentissage automatique, ainsi que les systèmes de prise de décision autonomes, gèrent et pilotent les processus avec une intervention humaine minimale, voire inexistante.

Les collaborateurs peuvent alors se concentrer sur des tâches, des décisions et des processus plus stratégiques et cognitifs. N’oubliez pas qu’une entreprise autonome ne fonctionne pas sans les humains. Une entreprise autonome exploite l’IA et l’automatisation agentique pour valoriser les collaborateurs et leur travail ; elle les accompagne dans de nouveaux postes et de nouvelles méthodes de travail, et leur permet d’atteindre des niveaux inédits de concentration, de créativité et d’innovation.

En réalité, cela se traduit par des tâches qui reposent sur l’IA et l’automatisation agentique, sans intervention humaine : gestion des opérations et du stock, planification et service client. Les humains s’occupent des cas de niche, des cas aberrants, des clients à forte valeur ajoutée et des processus en présentiel, tout en régissant et en améliorant les processus enrichis par l’IA.

Du modèle de maturité au modèle opérationnel

À mesure qu’une entreprise gagne en maturité, elle passe d’Agents IA servant d’assistants à une dépendance accrue aux processus enrichis par l’IA, pour finalement déléguer l’ensemble des opérations de bout en bout à une IA agentique qui permet l’autonomie totale des activités. Le modèle CI-CMM définit la vision d’une entreprise autonome ; il permet aux dirigeants de comprendre leur maturité actuelle et ce qui est nécessaire pour l’améliorer. Grâce à ces connaissances, les dirigeants peuvent mettre en œuvre des initiatives, des systèmes et des processus qui favorisent un modèle opérationnel fondé sur l’IA.

Pour atteindre la maturité, les entreprises doivent déployer les systèmes nécessaires et activer les capacités attendues, tout en veillant à ce que les collaborateurs, les garde-fous de gouvernance et les dispositifs d’évaluation de la performance soient en place afin de suivre, de piloter et d’orienter l’amélioration continue.

Il est temps de bâtir

Selon un rapport McKinsey, plus des trois quarts des entreprises ont déployé l’IA dans au moins une de leur fonction métier. L’IA est un enjeu de taille pour les entreprises qui souhaitent être concurrentielles. Pour atteindre l’excellence, la priorité absolue est d’augmenter le niveau de maturité en IA : le même rapport McKinsey révèle que près de la moitié des entreprises ont déployé l’IA dans au moins trois fonctions métier.

Les premières entreprises à avoir adopté l’IA ont déjà pris de l’avance. Celles qui en sont encore à l’évaluation et à l’expérimentation de l’IA sont à la traîne. La rapidité de l’innovation en matière d’IA devrait suffire à contraindre les dirigeants à réévaluer leur démarche vers l’entreprise autonome. Et il ne s’agit pas d’un objectif à long terme : un modèle opérationnel enrichi par l’IA est un avantage qui devrait être déjà bien en place.

Les entreprises dont le niveau de maturité n’est pas aussi avancé ont beaucoup à faire. Il est temps de bâtir une entreprise autonome.

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