Data : une démocratisation nécessaire

Véritable carburant de l’intelligence artificielle, la data représente aujourd’hui un sujet épineux pour les entreprises. Si toutes possèdent de la donnée, nombreuses sont celles qui peinent à la mobiliser efficacement. La faute à des projets souvent déconnectés des systèmes d’information et à une donnée cloisonnée entre les différents départements de l’entreprise.

Dans une majorité des entreprises ayant commencé des POC basés sur l’IA, on entend souvent la phrase "Je n’ai pas accès à la donnée". C’est oublier qu’il n’y a pas d’IA sans AI (architecture d’information). […] Globalement, on constate un manque d’outil et de cadre technologiques pour designer et monitorer les usages.

En termes de data, la notion de plateforme est clé. Elle permet de briser les silos et d’intégrer tout type de données. Pour autant, cette plateforme ne doit pas être hors-sol et doit être intégrée au système d’information pour garantir l’ajout d’information qualifié.

- Joffrey Martinez, Directeur de la practice IA & Cognitive (IBM)

Nous avons effectué un véritable effort pour simplifier l’accès aux données. Ensuite, nous avons construit une offre IA basée sur des exemples concrets pour permettre aux équipes métiers de se projeter. Pour concrétiser cette vision, nous nous intégrons pleinement dans les démarches entreprises, mais également dans les outils métiers.

- Romain Dutot, Head of IT Innovation (Bouygues Télécom)

Les projets s’industrialisant, un nouveau chantier s’est créé : celui de la gouvernance de la donnée. Il existait déjà lors de l’implantation de nos premiers data lakes mais s’est fortement accéléré. Historiquement, ceux qui interagissaient avec la donnée se connaissaient et connaissaient ce qu’ils avaient le droit de faire ou non. La démocratisation de l’accès à cette dernière implique un traitement d’autant plus sécurisé et en conformité avec le RGPD.

- Philippe Kerignard, Responsable Innovation, Architecture Transverse & Gouvernance de la Donnée (Bouygues Télécom)

Talent : faire évoluer les compétences de chacun

Si la donnée reste un enjeu important, l’entreprise doit également posséder les talents capables d’interpréter et de transformer cette dernière. La question de l’accompagnement, du recrutement et de l’évolution des compétences joue ainsi un rôle central dans la réussite du passage à l’échelle des projets d’intelligence artificielle. À cela s’ajoute également le complexe sujet du management du changement.

Si la donnée est le pétrole de l’IA, l’humain est la raffinerie qui lui permet d’acquérir sa valeur ajoutée et de servir les métiers. Pourtant, 75% des entreprises déclarent manquer de compétences pour industrialiser leurs projets d’intelligence artificielle. Cela concerne notamment les compétences liées à la donnée, mais également à la compréhension des besoins métiers. Le problème du change management est également très sous-estimé.

- Joffrey Martinez, Directeur de la practice IA & Cognitive (IBM)

Il n’y a pas de secret : au début d’un projet d’intelligence artificielle, il est nécessaire de recruter des profils experts du domaine ou de se faire accompagner par des intervenants extérieurs comme IBM. Ensuite, pour pallier le manque de talents sur les thématiques IA, il y a un vrai enjeu de montée en compétences des collaborateurs déjà présents. […] Aujourd’hui, les équipes d’IBM sont pleinement intégrées au sein de l’équipe IT et nous travaillons en symbiose.

- Romain Dutot, Head of IT Innovation (Bouygues Télécom)

Pour certains métiers, comme les RH et le juridique, nous avons fait appel à des startups pour déployer de nouveaux use-cases. Ainsi, pour les ressources humaines, nous avons développé un outil de formation dopé à l’IA capable d’adapter les questions en fonction des réponses précédentes. Cela nous a notamment permis de doubler l’ancrage mémoriel des formations.

- Philippe Kerignard, Responsable Innovation, Architecture Transverse & Gouvernance de la Donnée (Bouygues Télécom)

Confiance : le lien nécessaire

Nos sociétés traversent depuis quelque temps déjà, une période de perte de confiance : entre les citoyens et les institutions, entre l’entreprise et les collaborateurs… Pourtant, les entreprises doivent garder à l’esprit que le lien de confiance qui les unit à leurs différents écosystèmes est indispensable à la réussite des projets d’IA et à leur passage à l’échelle.

78% des entreprises que nous avons interrogées disent qu’il n’y a pas d’industrialisation possible des projets liés à l’intelligence artificielle s’il n’y a pas de réelle confiance en l’AI. 83% déclarent que sans traçabilité des données et sans explication des décisions prises par l’IA, les projets d’industrialisation ne peuvent avoir lieu.

La confiance doit être une obsession dès la création des projets. Un monitoring régulier est nécessaire pour vérifier que ce niveau de performance et de confiance reste constant dans le temps.

- Joffrey Martinez, Directeur de la practice IA & Cognitive (IBM)

Chez Bouygues Telecom, l’aventure IA commence en 2016 avec un projet de chatbot grand public. Ce fut un réel challenge, car la période était anxiogène, notamment sur le sujet du remplacement du travailleur humain par l’IA. Il nous a donc fallu dans un premier temps rassurer nos collaborateurs. En parallèle, nous avons mis à leur disposition un chatbot dédiée. Le but : leur montrer que l’IA n’a pas réponse à tout, mais également qu’elle peut les aider.

L’IA est une transformation d’entreprise à part entière, comme peut l’être le digital, et c’est souvent difficile au début. Sur ce sujet, nous avons opté pour une sensibilisation très large des publics de l’entreprise. 3 à 4 fois par an, la direction invite les 600 managers du groupe à se réunir pour assister à des conférences afin d’instaurer une dynamique. C’est aussi un moyen de montrer que l’IA est l’affaire de tous et qu’elle impacte l’entreprise dans son ensemble.

- Philippe Kerignard, Responsable Innovation, Architecture Transverse & Gouvernance de la Donnée (Bouygues Télécom)

Et pour conclure, Joffrey Martinez d’adresser ces quelques mots aux entreprises qui hésiteraient encore à franchir le pas et à expérimenter l’intelligence artificielle :

La question n’est plus de savoir si oui ou non on y va, mais comment est-ce qu’on y va. Et la réponse est simple : lancez-vous ! Travaillez avec les équipes métiers et définissez des cas d’usages ayant un périmètre restreint, tout en gardant à l’esprit la notion de passage à l’échelle. Ce n’est pas un voyage simple, mais on apprend en marchant, et pour cela il faut se lancer.

Pour aider à l’orchestration de ces changements, nous avons créé Factory, un modèle facilitateur assurant le passage à l’échelle des projets d’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas d’un modèle duplicable à chacun de nos clients : la réussite des projets est liée à l’entreprise et à ses souhaits de développement. Cependant, 5 briques incontournables se trouvent au centre de ce modèle : la définition des cas d’usage, l’industrialisation des pratiques, l’assetisation, l’amélioration continue et les talents.

- Joffrey Martinez, Directeur de la practice IA & Cognitive (IBM)