L'IA d'entreprise répond à la mauvaise question

Les entreprises investissent des milliards dans l'intelligence artificielle, mais son plein potentiel reste souvent inexploité car la technologie n'est pas profondément intégrée dans les flux de travail existants. Bhavin Shah, SVP & GM chez Moveworks, soutient que les entreprises se concentrent fréquemment sur le mauvais problème : le développement de la technologie elle-même, plutôt que de s'attaquer aux défis de sa mise en œuvre efficace au sein des structures organisationnelles.

Le problème provient des priorités divergentes entre les fournisseurs d'IA et les DSI d'entreprise. Les fournisseurs visent à rendre les modèles plus performants et généralisables, tandis que les entreprises ont besoin d'une IA qui s'aligne sur leurs chaînes d'approbation, leurs exigences de conformité et leur organisation. Cette inadéquation signifie que les applications d'IA peuvent sembler convaincantes dans les démonstrations, mais échouer en production si elles ne sont pas conçues pour les besoins spécifiques de l'entreprise.

Les solutions d'IA d'entreprise actuelles, telles que les copilotes ou les chatbots, améliorent principalement la convivialité de l'interface utilisateur sans modifier les processus sous-jacents. Elles peuvent aider à la recherche d'informations ou à la production de rapports, mais l'exécution réelle, comme l'obtention d'approbations, nécessite toujours une intervention humaine. Des flux de travail entièrement automatisés nécessiteraient des agents IA capables de comprendre les étapes suivantes, les politiques d'approbation et les exceptions, et de transmettre efficacement les tâches aux humains.

Shah souligne qu'une véritable délégation nécessite d'intégrer l'IA directement dans les systèmes de gestion des flux de travail, et non de simplement les superposer. Lorsque l'IA opère dans le cadre des règles et structures propres à l'organisation, elle peut résoudre les problèmes fondamentaux plus efficacement. Par exemple, un directeur de centre de distribution pourrait utiliser un assistant IA pour anticiper les pénuries de pièces, gérer les commandes et obtenir automatiquement les approbations, libérant ainsi le directeur pour se concentrer sur la prise de décision stratégique.

Un système d'IA qui comprend la structure et les opérations d'une organisation permet une gouvernance efficace. L'intégration des modèles de gouvernance dans l'architecture de l'IA, plutôt que de les considérer comme des contraintes post-déploiement, permet à l'IA d'agir de manière plus autonome et sécurisée. Cette approche intégrée est la clé pour transformer l'IA d'un simple fournisseur d'informations en un véritable exécutant de tâches.