Pourquoi vous avez besoin d’un modèle de maturité des capacités de l’IA

Le déploiement des technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’automatisation s’accélère dans un contexte où les innovations créent de nouvelles opportunités et où l’engouement pour l’IA motive les dirigeants à mettre les bouchées doubles. Alors qu’émerge un nouveau mode de travail, il apparaît de plus en plus clairement que la véritable valeur de l’IA réside dans l’enrichissement du travail humain, et non pas dans son remplacement.

Ce nouveau mode de travail fondé sur l’IA et l’automatisation, qui a émergé au cours de ces dernières années, valorise le rôle des travailleurs humains en automatisant les tâches fastidieuses, en accélérant la création de contenu, en générant des informations basées sur des données et plus encore, le tout à une échelle sans précédent. Les humains travaillent plus vite, et de manière plus créative et stratégique en s’appuyant sur des assistants IA pour coder, concevoir et écrire de manière beaucoup plus efficace. Fruit d’une intelligence collective, cette relation symbiotique entre humains, IA et automatisation génère des cycles d’innovation plus rapides. L’IA et l’automatisation y prennent en charge les tâches répétitives tandis que les humains se concentrent sur des tâches plus sophistiquées, stratégiques et de haut niveau.

Cependant, pour tirer pleinement parti de ces avantages, les entreprises doivent adopter des modèles opérationnels infusés par l’IA. Tout cela nécessite des changements de gouvernance, de structure et de processus qui permettent de s’assurer que les intégrations de l’IA et de l’automatisation sont globales et alignées sur les objectifs métier stratégiques.

Alors que la valeur de l’IA continue d’augmenter, et pour cause, les organisations se doivent de prendre un moment pour comprendre les opportunités et les risques, faire correspondre les technologies et les objectifs, et prudemment tracer leur voie vers le succès. En d’autres termes, le succès durable nécessite une approche plus structurée dans un contexte d’adoption de l’IA qui semble anarchique.

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Le succès de l’IA dépend d’une structure axée sur l’expérience

Si la technologie est souvent synonyme d’engouement soudain, la vitesse à laquelle l’IA s’est généralisée est sans précédent. Même l’explosion relativement récente du cloud au début des années 2000 a duré des décennies, du lancement de Salesforce en 1999 à celui de Microsoft Azure en 2010, en passant par la popularité croissante des options de migration vers le cloud.

Par rapport à l’engouement pour l’IA, la migration vers le cloud semble avoir pris des siècles. En à peine deux ans, ChatGPT a séduit environ 800 millions d’utilisateurs. Google Gemini a atteint 350 millions d’utilisateurs en 18 mois seulement. Ces chiffres semblent irréels ; et la frénésie liée à l’IA alimente une vague de demandes et de nouvelles solutions de la part des dirigeants. Résultat : Gartner indique que 90 % des directeurs financiers s’attendent à dépenser davantage pour l’IA en 2025, et qu’aucun ne prévoit de réduction des budgets alloués à l’IA.

Malheureusement, selon une étude d’Accenture, 65 % des équipes dirigeantes estiment que leur expertise technologique est insuffisante pour exploiter les transformations propulsées par l’IA. Les coupables ne sont autres que l’amélioration constante et l’expansion rapide des innovations en matière d’IA, associées à la relative nouveauté de l’IA en tant que solution d’entreprise. L’expérience en IA des dirigeants d’aujourd’hui n’est pas suffisante pour les guider sur la bonne voie. Il ne s’agit pas d’un défi technologique, car l’IA est désormais disponible dans presque toutes les applications, mais bien d’un défi de maturité.

Les organisations qui se lancent dans l’IA sans feuille de route sont confrontées à des conséquences telles que la prise de risques inutiles, des gaspillages de ressources, une mauvaise affectation des investissements, une perte de parts de marché et plus encore. Une alternative plus intéressante consiste à utiliser un modèle de maturité axé sur l’expérience, conçu pour aider les organisations à créer des opérations entièrement autonomes plutôt que d’utiliser l’IA comme un outil d’assistance de base reposant sur une supervision humaine importante.

Ce modèle de maturité des capacités de l’intelligence collective (CI-CMM) constitue un cadre pratique pour favoriser l’adoption de l’IA de manière responsable, durable et réussie. Comme indiqué, le succès de l’IA se fonde sur l’intelligence collective, un partenariat synergique entre les humains et l’IA qui améliore la prise de décision et l’innovation. Pour en savoir plus, consultez notre article de blog intitulé Intelligence collective, lorsque les humains et l’IA travaillent plus intelligemment ensemble.

Les raisons de l’échec de l’adoption de l’IA

Trop de cadres promis à un bel avenir ont vu leur carrière stagner à cause de transformations d’entreprise peu judicieuses. Une étude de Bain & Company montre que seulement 12 % des entreprises atteignent leurs objectifs de transformation. L’étude de McKinsey est plus optimiste, puisqu’elle estime que 30 % des transformations sont couronnées de succès. Dans tous les cas, les statistiques sont plutôt sombres.

Bain pointe le manque d’expérience et de préparation comme principaux facteurs d’échec, tandis que McKinsey évoque des objectifs irréalistes, une gestion du changement peu inspirante et des investissements insuffisants.

La rapidité, la pression et le manque d’expérience autour de l’IA amplifient les risques et introduisent de nouveaux défis pour les dirigeants. Et notamment, lors des transformations axées sur l’IA et la technologie, les entreprises sont confrontées aux obstacles suivants au moment d’obtenir un impact large et durable :

Absence d’objectifs partagés
Pilotes cloisonnés sans plan d’évolution
Assistance insuffisante lors de l’apprentissage, des essais, des échecs et des nouveaux essais des équipes
Défiance envers les extrants de l’IA qui assoient la prise de décision
Absence de structure en matière de collaboration interfonctionnelle

Le CI-CMM permet aux leaders de l’IA de surmonter ces défis grâce à des conseils méthodiques qui leur permettent de progresser à travers les étapes de maturité de l’IA et d’évoluer de manière responsable.

Le succès de l’IA repose sur des outils qui génèrent de la valeur et une feuille de route pour y parvenir

Le CI-CMM offre aux organisations une direction claire pour mieux se préparer, augmenter leurs capacités opérationnelles et renforcer leur sophistication technologique tout en accroissant l’autonomie de l’IA et en diminuant l’intervention humaine. L’IA peut assumer davantage de tâches tandis que la supervision humaine est de moins en moins importante. Les humains peuvent ainsi passer plus de temps sur des tâches stratégiques, intellectuelles et créatives ainsi que sur les autres travaux à forte valeur ajoutée centrés sur l’humain.

Il s’agit alors de trouver un équilibre entre les capacités technologiques, d’une part, et les capacités organisationnelles et opérationnelles, d’autre part. La maturité de l’organisation doit évoluer au même rythme que la maturité technique. En l’absence d’un modèle structuré, les dirigeants peuvent être tentés de déployer des outils que l’entreprise n’est tout simplement pas prête à utiliser.

Le CI-CMM offre aux dirigeants une feuille de route structurée pour :

Aligner les équipes
Renforcer la confiance
Intensifier la collaboration entre l’homme et l’IA
Faire évoluer tous les processus
Gouverner de manière responsable

À mesure que la technologie gagne en maturité, le CI-CMM garantit la montée en compétence des travailleurs en matière d’IA, même lorsqu’ils sont confrontés aux limites des garde-fous et de la gouvernance imposés, réduisant ainsi les risques et augmentant la confiance. Peu à peu, les travailleurs intégreront l’IA en toute confiance dans les processus affectant tous les domaines de l’entreprise.

Présentation du cadre CI-CMM

Le CI-CMM permet aux travailleurs d’augmenter leur confiance dans les capacités de l’IA et de réduire la nécessité de surveiller les résultats de l’IA, créant un cercle vertueux d’autonomie à mesure que les travailleurs intensifient leur collaboration avec l’IA.

Les cinq étapes du CI-CMM, énumérées ci-dessous, peuvent être utilisées pour évaluer la maturité actuelle en matière d’IA et font office de guide pour augmenter la maturité dans la quête de l’intelligence collective pour une entreprise autonome.

Étape 1 : assistance initiale par l’IA dirigée par l’humain. Elle repose sur des outils d’IA de base qui soutiennent la prise de décision, mais toujours avec une supervision importante. Parmi les cas d’utilisation, citons notamment les chatbots d’assistance client, le tri automatique des tickets de support et les plateformes en libre-service pour les avantages des employés.
Étape 2 : collaboration naissante à partir de décisions augmentées par l’IA. L’IA améliore, perfectionne et accélère la prise de décision par les humains grâce à des informations précieuses et des processus décisionnels augmentés. Parmi les cas d’utilisation, citons notamment les assistants d’écriture, l’analyse du sentiment client et la gestion des stocks.
Étape 3 : collaboration équilibrée entre les humains et l’IA. À mesure que les personnes et technologies accomplissent conjointement des processus de bout en bout, elles œuvrent à la réalisation d’objectifs plus larges. Parmi les cas d’utilisation, citons notamment l’analyse actuarielle et la tarification, les examens et approbations de documents ainsi que la recherche et l’analyse du marché concurrentiel.
Étape 4 : collaboration avancée. Elle est dirigée par l’IA avec une supervision humaine. L’IA fournit des informations et exécute des processus sous supervision humaine dans la boucle (HITL) pour une grande autonomie, tandis que les décisions critiques sont systématiquement laissées à la discrétion de travailleurs humains. Parmi les cas d’utilisation, citons notamment la prévision de la demande, l’optimisation des stocks et de la logistique, la découverte de médicaments et l’évaluation des risques financiers.
Étape 5 : entreprise autonome avec des opérations entièrement autonomes. Il s’agit de l’étape la plus mature : les opérations s’exécutent de manière indépendante ; les plateformes d’IA à apprentissage automatique gèrent et gouvernent les processus avec une intervention humaine minimale. Parmi les cas d’utilisation, citons notamment la conception de produits, la création et l’exécution de campagnes marketing, l’évaluation des fusions et acquisitions et l’atténuation des perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

À chaque étape, la confiance grandit, la gouvernance mûrit et les systèmes infusés par l’IA deviennent plus intelligents et autonomes.

Importance du cadre CI-CMM et premiers pas

L’IA est, en termes relatifs, un nouvel arrivant dans la boîte à outils de l’entreprise. La plupart des organisations n’ont tout bonnement aucune expérience pour garantir une progression efficace de l’utilisation de l’IA, et encore moins pour assurer la transformation à l’échelle de l’entreprise. Les dirigeants avisés s’appuieront sur un plan directeur axé sur l’expérience pour une transformation évolutive et responsable.

Le CI-CMM représente bien davantage qu’une évaluation superficielle des capacités de l’IA ; il permet aux dirigeants de créer une base pour assurer des déploiements d’IA efficaces, durables et aboutis grâce à une IA qui enrichit l’effort humain sans pour autant le remplacer. Il permet en outre aux dirigeants de cultiver et de déployer les compétences, la gouvernance et les plateformes nécessaires à la réussite en matière de préparation organisationnelle, de capacités opérationnelles et de sophistication technologique.

L’IA progresse rapidement en tant que concept et technologie. Cependant, la pression pour adopter l’IA ne doit pas compromettre la nécessité de la déployer largement et avec succès au sein de l’entreprise. Le CI-CMM offre aux organisations à tous les niveaux de maturité un langage commun, des objectifs partagés et une direction claire vers le succès alimenté par l’IA.

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