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D'après une étude de Rand en 2024, 80 % des projets d'IA dans le monde échouent et n’atteignent jamais la phase de déploiement. Cette statistique est corroborée par une étude de SQream la même année, qui indique que 98 % des entreprises ont rencontré des échecs dans leurs projets d'IA.
Ces statistiques, bien qu’effrayantes, soulèvent des interrogations sérieuses : Pourquoi tant de projets échouent-ils, et comment inverser cette tendance pour réussir vos initiatives en IA ?
Cet article explore trois axes fondamentaux pour orienter vos projets d'IA vers le succès : évaluer la maturité de votre organisation, prioriser les projets à forte valeur ajoutée et débuter par des initiatives simples et progressives. Une chose est sûre, en adoptant cette méthodologie, vous réduirez considérablement les risques et maximiserez la rentabilité de vos investissements en IA.
I. Ne pas évaluer sa maturité
Avant de vous lancer dans un projet d'IA, il est essentiel d’évaluer votre maturité en matière de données, d'infrastructure, de compétences et de gestion du changement. Un manque de préparation peut rapidement transformer un projet ambitieux en une source de frustration et de gaspillage de ressources. Cela fait partie des fondamentaux qu’on ne peut négliger, comme nous avons pu l’expliquer lors de notre conférence à Connexion 2024, que vous pouvez revoir ici .
1. Vision et objectifs sur l'IA : quel impact sur l'entreprise ?
L'IA n'est pas une fin en soi, mais un outil pour atteindre des objectifs concrets. Avant de lancer un projet, définissez avec précision les bénéfices attendus. Voulez-vous améliorer l'efficacité opérationnelle, offrir une meilleure expérience client ou optimiser la prise de décision ? Une vision claire vous aidera à orienter vos efforts vers des initiatives alignées avec votre stratégie globale.
2. Infrastructure et données : ayez les bonnes fondations
L'IA repose sur des volumes importants de données de qualité et une infrastructure adaptée pour les traiter. Il est crucial de s'assurer que votre organisation dispose des moyens pour collecter, stocker et exploiter ces données de manière sécurisée et efficace. La robustesse de votre infrastructure peut faire la différence entre un projet qui stagne et un projet qui décolle.
3. Compétences internes : avez-vous les talents requis ?
Même avec des objectifs clairs et une infrastructure solide, un projet d'IA ne peut aboutir sans les compétences adéquates. Disposez-vous d’experts en data science, en ingénierie des données et en gestion de projet ? Si ce n'est pas le cas, envisagez de former vos équipes ou de collaborer avec des partenaires spécialisés.
4. Gestion du changement : préparez vos équipes
Un projet d'IA implique des changements organisationnels profonds. La capacité de votre entreprise à s’adapter aux nouvelles méthodes de travail et à intégrer les technologies d’IA sur le long terme est déterminante pour le succès du projet. La résistance au changement peut constituer un frein majeur, et il est donc essentiel de préparer vos équipes dès le début du projet.
II. Prioriser les initiatives à faible valeur
Même si certains projets d'IA sont réalisables, tous n’apporteront pas nécessairement une valeur significative à votre entreprise. La réussite de 20 % des projets doit compenser les échecs des 80 % restants. Il est donc primordial de sélectionner des projets qui maximiseront les impacts financiers pour l’entreprise.
1. Bien estimer l'impact : à quels gains s'attendre ?
Chaque projet d'IA doit être évalué en fonction de son potentiel de rentabilité. Identifiez les initiatives susceptibles d’améliorer la productivité, de réduire les coûts ou de générer des revenus supplémentaires. Cette analyse permettra de justifier l'investissement et d’éviter de déployer des ressources sur des projets à faible valeur ajoutée.
2. Prioriser toutes les initiatives IA
L'attrait des possibilités offertes par l'IA est indéniable, mais il est plus judicieux de concentrer vos efforts sur des projets répondant à des besoins concrets de votre entreprise. Chaque initiative d'IA doit s'aligner sur vos priorités stratégiques et viser à créer une réelle valeur ajoutée.
3. Penser à long terme, agir à court terme
Bien que l’IA puisse apporter des avantages considérables, ces gains peuvent nécessiter du temps pour se matérialiser. Adoptez une vision à long terme, mais planifiez des étapes d’évaluation à court terme pour ajuster le projet en cours de route. Cette approche permet de réorienter rapidement les ressources si les résultats escomptés ne sont pas atteints.
III. Vouloir démarrer trop grand
Tous les projets d'IA ne sont pas viables, et l'IA n'est pas une solution miracle pour tous les problèmes. Pour éviter des erreurs coûteuses, adoptez une démarche progressive permettant de tester et valider vos hypothèses rapidement.
1. Bien définir le cadrage et la gouvernance des données
Un bon cadrage du projet est essentiel pour établir une gouvernance des données solide et éviter les blocages lors du passage à l’échelle. Cela inclut de s'assurer que tous les services et ressources nécessaires sont en place, ainsi que de garantir l'accès aux données tout au long du projet.
2. Démarrer par une Preuve de Concept (PoC)
Une PoC est une excellente manière de valider la faisabilité d'un projet d'IA sans investir des ressources excessives dès le départ. Elle permet d'obtenir des résultats rapidement, de vérifier si l’IA peut répondre à un besoin spécifique et de décider s'il est judicieux d'engager davantage de moyens pour une mise en production.
3. Évaluer et s'ajuster en continu
L'agilité est essentielle dans les projets d'IA. Après chaque itération ou étape clé, analysez les résultats obtenus. Si le projet rencontre des difficultés, il est préférable d’ajuster votre approche plutôt que de persister dans une voie infructueuse.
4. Abandonner les projets non rentables
La culture du « fail fast » est essentielle dans le domaine de l'IA. Si une initiative ne produit pas les résultats attendus, il est souvent préférable de la suspendre pour concentrer vos ressources sur des projets à plus fort potentiel.
