La bonne pratique consiste à se faire rencontrer les approches top down et décentralisée dans une structure hybride.
Arnaud Laroche
Associé, Consulting, Leader EMEIA en Analytics & Intelligence Articifielle, France
Pour résoudre ces problèmes, les entreprises adoptent souvent deux types de logiques opposées. Soit, elles centralisent les décisions en faisant appel à une stratégie top down où s’affirme une vision ambitieuse de ce que l’intelligence artificielle peut apporter à l’organisation. Elles font alors descendre cette vision aux équipes dans un second temps. Soit, elles adoptent une approche décentralisée en proposant aux volontaires d’expérimenter d’une façon buissonnante.
Dans un cas comme dans l’autre, ces stratégies présentent des inconvénients que l’expérience finit par révéler. L’approche top down, souvent extrêmement disruptive dans sa conception, reste souvent hors sol, par manque d’engagement et de compréhension profonde des changements à effectuer par les équipes. Au contraire dans une approche complètement décentralisée, l’engagement des équipes est fort, mais le manque de convergence technologique peut rapidement poser un problème pour l’entreprise.
La bonne pratique consiste donc à faire se rencontrer ces deux approches dans une structure hybride permettant à la fois d’être très disruptif et très pragmatique.
Il s’agit concrètement de mettre en place un cadre centralisé dans lequel toutes les parties prenantes sont embarquées pour échapper aux logiques de silos. Pourquoi centralisé ? Parce qu’une centralisation du cadre garantit qu’un certain nombre de méthodes soient respectées par tous les métiers. Cette structure agit comme une boussole, un outil de gouvernance, mais aussi un garde-fou qui permet de s’assurer que tous vont dans la même direction et ainsi de pouvoir compter sur un socle technologique unifié.
Une fois ce cadre mis en place, le déploiement des algorithmes à proprement parler peut être décentralisé. Ainsi contextualisée, intégrée dans le cycle de travail des équipes en mode agile, l’IA peut alors entrer dans la production de l’entreprise pour augmenter la capacité transactionnelle de ses applications et ainsi proposer directement l’innovation à ses clients.
Cette approche, conjuguant centralisation et décentralisation, permet de penser grand, tout en restant réaliste quant à la capacité de l’organisation à effectivement embarquer l’IA dans son quotidien. Elle offre une direction claire, mais sans altérer la capacité des équipes à s’approprier la technologie et à instaurer les conditions propices à la collaboration inter-équipes.
Bien sûr, si cette organisation a fait ses preuves, comme dans tout projet de transformation de cette ampleur, la clef de réussite est de parvenir à faire collaborer des humains aux profils et habitudes diverses. Une aventure complexe et passionnante qui demande de faire entrer dans le mix une bonne pincée de management.
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Technologie pleine de paradoxes, l’intelligence artificielle fait certes une entrée fracassante dans les entreprises, mais elle n’est pas sans poser de nombreuses questions : où l’utiliser et pour quoi faire précisément ? A qui donner la responsabilité de la piloter ? Comment la rendre opérationnelle et la déployer à grande échelle ?
Dans cet article, Arnaud Laroche explique l’intérêt à faire se rencontrer deux approches – la top down et la décentralisée – dans une structure hybride afin de faciliter l’intégration de l’IA au sein d’une organisation.