HUB Institute : À quelles problématiques liées à l’intelligence artificielle l’AI Factory permet de répondre ?

Alexandre Thion de la Chaume : Aujourd’hui, de nombreuses entreprises ont lancé des initiatives autour de l’intelligence artificielle via des PoC (Proof of Concept) ou hackathons. Ces initiatives permettent de tester des technologies ou de créer des dynamiques d’équipes, mais ne permettent pas suffisamment de créer de la valeur à l’échelle.

L’AI Factory répond à cette nécessité de dépasser le concept et de générer de la valeur pour l’entreprise. L’objectif est d’identifier les cas d’usage à forte valeur et de viser une solution industrialisée, en déployant la bonne organisation, méthodologie et technologie. Les cas d’usage peuvent couvrir la transformation de la supply chain, du marketing, de la connaissance client, de l'expérience client...

Bien sûr, l’AI Factory va aussi adresser toutes les problématiques soulevées par le lancement de cas IA : on pense par exemple au besoin de montée en compétences, ou d’acculturation des collaborateurs face aux nouvelles technologies et changement de process opérationnels.

HUB Institute : Pourquoi conseillez-vous l’internalisation de cette force de travail ?
ATC : L’enjeu n’est pas tant d’internaliser, mais d’opérer la transformation Data au plus près des collaborateurs qui y contribuent et la vivent au quotidien. Pour mener à bien cette transformation, il faut être au plus proche des équipes métiers, IT, Data (...) et dépasser les silos depuis la définition des cas d’usage prioritaires jusqu’à leur industrialisation. 

HUB Institute : Quels sont les enjeux de la création d'une telle AI Factory ?
ATC : L’AI Factory démontrera la valeur économique de l’IA en seulement 4 à 6 mois sur des cas complexes : notre approche repose sur 4 piliers, qui sécurisent le déploiement des cas d’usage et l’embarquement des équipes.

Notre méthodologie s’appuie tout d’abord sur une gouvernance unique pour aligner et valider les priorités. Nous mettons ensuite en place une organisation en “feature teams” pour regrouper les bonnes compétences métiers et techniques (Data scientists…) en équipe restreinte et concentrée sur un cas d’usage. Nous pouvons alors appliquer notre méthodologie agile par étape, pour valider des progrès de manière homogène et structurée, et anticiper les risques. 

L’AI Factory implique une réflexion sur les outils et technologies nécessaires au bon développement des modèles d'intelligence artificielle. Ces derniers doivent, là encore, être adoptés en fonction du besoin réel de l’entreprise et de ses infrastructures existantes.

Enfin, l’enjeu humain est omniprésent : le lancement de projets d’intelligence artificielle requiert souvent (mais pas toujours) de nouvelles compétences, de faire travailler ensemble des équipes de différentes directions, et d’accompagner l’adoption à chaque étape du projet. Nous intégrons ces dimensions à chaque étape de l’AI Factory.

HUB Institute : À quelles typologies d'entreprises s'adresse l'AI Factory ? 
ATC : Toute entreprise qui amorce sa transformation data est concernée. En effet, les technologies liées à l’intelligence artificielle sont beaucoup plus flexibles et simples à implémenter que par le passé. 

Pour autant, plus que la taille de l’entreprise, c’est la prise de conscience autour des enjeux et opportunités liés à l’IA qui pousse les entreprise à lancer une AI Factory. 

HUB Institute : En janvier dernier, Carrefour lançait sa propre AI Factory (le Lab Carrefour-Google) en partenariat avec Google et Artefact. Comment a évolué le projet depuis ?
ATC : Ce Lab avec Carrefour et Google s'inscrit au coeur de la transformation Data de Carrefour. 

Nous avons commencé par structurer le Lab via la mise place de la gouvernance et des méthodologies propres au modèle d'AI Factory. Parallèlement, nous avons identifié avec les équipes Carrefour près de 70 cas d'usage IA pertinents qui touchent à l'ensemble des fonctions de l'entreprise (assortiment, pricing, supply chain, magasin, e-commerce, marketing).

Nous avons ensuite priorisé puis développé 6 cas d'usages dont 3 sont désormais industrialisés : on pense notamment à la détection des ruptures de stock en rayon, ou encore la prédiction de la demande e-commerce pour optimiser le planning des équipes en entrepôt. Aussi, nous travaillons sur l'optimisation des assortiments produits pour chacun des magasins Carrefour. 

HUB Institute : Artefact a-t-elle accompagné d’autres AI Factories notables ?
ATC : Bien sûr, je peux par exemple vous citer notre collaboration avec Engie. Nous avons identifié 40 cas d’usage candidats, dont 3 cas d’usage pertinents pour lesquels des solutions ont d’ores et déjà été livrées et industrialisées. Je peux citer la prédiction des interventions de dépannage pour mieux organiser le planning des équipes techniques, la reconnaissance des factures pour accélérer et améliorer les parcours de souscription…

Nous avons lancé en septembre une deuxième vague de cas d’usage qui sont actuellement en cours de développement.

HUB Institute : Fort de ces expériences, auriez-vous 2 conseils à donner aux entreprises intéressées par de tels projets ?
ATC : Le développement de cas d’usage IA soulève des risques et de l’incertitude : il faut une méthodologie structurée et systématique qui intègre l’ensemble des équipes (IT, métiers…) pour limiter les risques et sécuriser le bon avancement des projets

Aussi, les collaborateurs qui utiliseront la solution IA doivent être impliqués dès le lancement des cas d’usage : cela permet de garantir la bonne compréhension du besoin, d’itérer efficacement et de sécuriser l’adoption de la solution.