L'écart entre l'expérimentation de l'IA et son impact continue de s'élargir, de nombreuses organisations peinant encore à convertir leur élan en valeur. Cela s'explique en partie par le fait que les entreprises manquent des cadres nécessaires pour traduire le potentiel de l'IA en résultats qui s'étendent à l'ensemble de l'entreprise, et l'autre partie provient d'un désalignement plus profond concernant la façon dont l'IA devrait être utilisée, gouvernée et intégrée aux processus existants.
"Nous sommes encore au début de l'IA, et les gens ne comprennent pas toujours ce qu'elle peut faire ou quelles sont ses limites", déclare Adrien Le Gouvello, récent partenaire chez super{set} AI Advisors et cofondateur de Lucenn. Ayant passé plus d'une décennie à guider des entreprises du Fortune 100 et des entreprises en phase de démarrage à travers ce défi précis, il a constaté à quel point des bases solides sont cruciales pour que l'IA ait un impact significatif. L'IA ne réussit que lorsque les entreprises définissent des problèmes solubles, construisent des cadres autour de flux de travail réels, impliquent les utilisateurs tôt, adaptent les solutions à leurs besoins et intègrent une gouvernance responsable dès le départ.
L'IA évolutive commence par des problèmes clairs et solubles
"Les entreprises ne savent pas comment décomposer leurs besoins en éléments solubles pour l'IA", dit-il. Ce manque de spécificité est le premier obstacle à une adoption évolutive. Imaginez demander à un Agents d'IA comment aller sur la lune sans offrir de contexte comme l'emplacement ou les ressources. Une invite incomplète mènera inévitablement à une réponse inexacte car le système manque des informations nécessaires pour raisonner efficacement.
L'IA fonctionne mieux lorsque les organisations fournissent des entrées détaillées et structurées qui ancrent le modèle dans la réalité. C'est pourquoi l'ingénierie du contexte a dépassé l'ingénierie des prompts en importance. "Chaque modèle est différent", dit-il, et chacun dépend du bon cadrage pour fournir des résultats significatifs et fiables.
Une fois que le problème est clair, le travail se déplace vers la conception de cadres qui permettent à l'IA de fournir une valeur reproductible. C'est là que de nombreuses entreprises s'arrêtent. Les dirigeants conçoivent souvent des solutions d'IA de haut en bas sans impliquer les personnes qui les utiliseront au quotidien. Le résultat est des outils qui semblent prometteurs en théorie mais qui échouent en pratique. C'est un scénario qu'il voit souvent. "Quatre-vingts pour cent des pilotes restent en phases pilotes", dit-il, car les solutions ne reflètent pas les flux de travail réels. Quand cela se produit, les utilisateurs se désengagent et l'adoption s'effondre rapidement.
Transformer les défis d'adoption en cadres exploitables
Son remède est d'intégrer les utilisateurs dans le processus dès le premier jour. "Si vous n'impliquez pas le vendeur dans le processus dès le début, comment pouvez-vous vous attendre à ce que l'utilisateur l'utilise réellement ?" Leurs idées façonnent les décisions de conception, et leur implication les transforme en champions qui aident à étendre le produit à travers l'organisation.
C'est un principe qui se situe au centre de son approche plus large, et qu'il traduit en trois actions pratiques qui aident les entreprises à passer de l'expérimentation à une valeur à l'échelle de l'entreprise.
1. Comprendre profondément le processus. Les dirigeants doivent disséquer comment le travail est actuellement effectué, quelles informations comptent le plus et où les frictions ralentissent les progrès. L'amélioration, et non la réplication, devient l'objectif. Souvent, les solutions d'IA les plus impactantes émergent non pas de la reproduction d'un flux de travail mais de sa réimagination.
2. Impliquer les utilisateurs tôt et souvent. Leur perspective crée de la pertinence, et leur appropriation renforce l'adoption. Lorsque les utilisateurs sentent que la solution reflète leurs besoins réels, ils en deviennent naturellement les défenseurs.
3. Adapter les solutions plutôt que de s'appuyer uniquement sur des outils prêts à l'emploi. De nombreuses plateformes offrent de solides capacités de base qui ne couvrent qu'une partie du problème. La personnalisation garantit que les systèmes d'IA répondent à l'ensemble des besoins d'une organisation. "Aller un peu plus loin" est souvent ce qui débloque la vraie valeur.
L'IA responsable protège la confiance et accélère l'échelle
Même avec la bonne structure, l'IA ne peut pas et ne devrait pas évoluer sans garanties. Les pratiques d'IA responsables transforment l'expérimentation en résultats sur lesquels les organisations peuvent compter, créant la stabilité nécessaire à une adoption généralisée.
Les entreprises naviguent aujourd'hui entre pressions réglementaires, risques juridiques et préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données et les hallucinations, ce qui fait de la protection des informations propriétaires un point de départ non négociable. Cela commence par la construction d'architectures sécurisées, le marquage approprié des données sensibles et la prévention d'une exposition non intentionnelle. Des cas récents très médiatisés, notamment des entreprises mondiales condamnées à des amendes pour des inexactitudes générées par l'IA, soulignent à quel point la confiance devient fragile lorsque ces garde-fous sont absents.
"Les hallucinations sont un fait", dit-il, c'est pourquoi les organisations ont besoin de couches d'évaluation qui valident continuellement les résultats. La dernière garantie est l'implication humaine. L'IA devrait informer les décisions, pas les remplacer. Les humains évaluent si les résultats passent un "test de vraisemblance" de base, vérifient l'exactitude et maintiennent la responsabilité.
La formation des employés est également essentielle pour s'assurer que chaque utilisateur comprend à la fois le potentiel et le risque. Lorsque les gens savent comment utiliser l'IA de manière responsable, les entreprises gagnent en confiance pour évoluer.
Construire des cadres d'IA durables
L'IA évolutive ne commence pas par la technologie. Elle commence par une définition précise du problème, une compréhension profonde des processus, un développement axé sur l'utilisateur et une conception architecturale responsable. Lorsque les organisations adoptent ces principes, l'IA devient le catalyseur d'une transformation mesurable plutôt qu'une expérience en panne. "Vous voulez que l'IA travaille pour vous, pas autour de vous, et cela ne se produit que lorsque les fondations sont bonnes."
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