L'IA évolue et se transforme, à la fois en tant que technologie elle-même et en ce qui concerne la manière dont cette technologie est utilisée. De plus en plus d’entreprises sortent les projets de tests d’IA du laboratoire et les déploient à grande échelle, et certaines d’entre elles ont obtenu des avantages significatifs. Indépendamment de l’incertitude entourant l’IA, ignorer son potentiel expose à des risques potentiels les entreprises qui gèrent encore leurs activités selon les anciennes méthodes.
Cependant, pour de nombreuses entreprises, tirer de la valeur de l’IA peut s’avérer difficile à réaliser. Leurs modèles ne sont peut-être pas bien réglés, leurs ensembles de données de formation ne sont peut-être pas assez volumineux, les clients peuvent être sceptiques et des inquiétudes subsistent quant aux préjugés, à l'éthique et à la transparence. Appliquer l'IA à la production avant qu'elle ne soit prête, ou étendre une stratégie d'IA à l'étape suivante sans l'examiner correctement, peut s'avérer très coûteux pour l'entreprise, voire pire, avec le résultat que l'entreprise se développe dans une direction défavorable.
Alors, comment savoir si un projet d’IA va changer ou bouleverser votre entreprise ? Sans chiffres précis sur le retour sur investissement, les entreprises doivent innover d’une certaine manière. Voyons comment ces leaders informatiques et experts du secteur mesurent la valeur de l’IA :
Mesurer la valeur commerciale de toute initiative ou technologie. la technologie n’est pas toujours un processus de calcul linéaire, et l’IA ne fait certainement pas exception, surtout lorsque l’on prend en compte la maturité et le potentiel commercial. Des variables validées et prédictives (ex : data mining, économies de coûts et de temps de formation, investissement, capacité à promouvoir de nouveaux usages) peuvent avoir un impact sur les décisions, notamment en termes de ROI acceptable, mais quelle que soit la technologie, il est essentiel d'avoir un niveau de confiance, qu'il s'agisse d'une technologie nouvelle ou établie.
Par exemple, au Jet Propulsion Laboratory de la NASA, lorsqu’on mesure le retour sur investissement des projets d’IA, l’un des facteurs clés est la maturité de la technologie.
Chris Mattmann, directeur de la technologie et de l'innovation du laboratoire, a déclaré que les utilisations de certaines technologies d'IA sont déjà très matures, prenant comme exemple les processus métier automatisés.
Il a déclaré : "Chaque entreprise a des choses ennuyeuses, et nous aussi. Nous avons automatisé ces processus, tels que le traitement des tickets, la recherche, l'exploration de données, en utilisant l'IA pour examiner les contrats et les sous-traitants.
L'expérience que le laboratoire utilise." un certain nombre de technologies disponibles dans le commerce pour ce faire, notamment DataRobot et Google Cloud. Pour déterminer si une technologie particulière vaut la peine d'investir, Mattmann a déclaré qu'ils se demandaient si elle permettrait d'économiser des coûts, du temps et des ressources. "Si la technologie a mûri, cela se reflétera."
Pour les technologies qui sont encore à un niveau de maturité moyen, le laboratoire se concentrera sur la capacité de la technologie à ouvrir de nouveaux usages et sur son coût. "Si nous devions aller sur Mars, par exemple, il y aurait un mince canal pour les télécommunications dans l'espace lointain", a déclaré Mattmann. À l'heure actuelle, ils disposent de suffisamment de bande passante pour envoyer environ 200 photos par jour de Mars vers la Terre.
« Le rover que nous avons envoyé sur Mars a un cerveau de la taille d'un pois, exécutant un processeur iPhone 1. Nous mettons uniquement dans l'espace des objets résistants aux radiations afin qu'ils puissent résister à l'environnement de l'espace lointain. avec de bonnes performances sont généralement des puces plus anciennes, nous n'utiliserons donc pas d'intelligence artificielle avancée ou d'apprentissage automatique sur le rover "Cependant, il s'agissait à l'origine d'une démonstration technologique et non du cœur de la mission de détection. L'hélicoptère Ingenuity Mars de la NASA est équipé de celui de Qualcomm. Processeur Snapdragon, une puce AI. "Cela prouve qu'il est possible pour nous de faire plus de choses en matière d'IA avec des puces plus récentes."
Ce type d'IA permettra de nombreux nouveaux cas d'utilisation qui sont actuellement irréalisables. Par exemple, au lieu de renvoyer 200 images par jour, Ingenuity Mars. L'hélicoptère pourra analyser ces images à l'aide de l'IA, en envoyant un million de descriptions textuelles à la Terre disant, par exemple, qu'il y a un lit de lac asséché dans une direction spécifique, etc. "Aujourd'hui, nous pouvons obtenir beaucoup plus d'informations à partir de textes que d'images."
En fin de compte, pour les technologies expérimentales d'IA de pointe, la mesure du succès sera de savoir si ces technologies peuvent être utilisées à de nouvelles fins scientifiques, et peuvent il peut être utilisé pour rédiger et publier de nouveaux articles.
Il a déclaré : « La formation et la construction de modèles ont un coût. »
Des entreprises telles que Google et Microsoft ont facilement accès à des données de formation massives, mais au Jet Propulsion Laboratory de la NASA, les ensembles de données sont difficiles à obtenir et nécessitent un niveau de doctorat. des experts effectuent des analyses et des étiquetages.
"À la NASA, notre coût pour former un nouveau modèle d'IA est 10 à 20 fois plus élevé que dans l'industrie commerciale", a déclaré Mattmann.
Ici, l'émergence de nouvelles technologies peut permettre à la NASA de créer des modèles d'IA tout en réduisant la charge de travail d'étiquetage manuel. Par exemple, les réseaux génératifs peuvent être utilisés pour créer des données d'entraînement synthétiques, a-t-il déclaré. Bien qu’il s’agisse de Deep Fakes, il est utilisé à des fins scientifiques.
S'il n'existe pas de moyen direct de mesurer l'impact commercial des projets d'IA, les entreprises exploiteront plutôt les données des indicateurs de performance clés, ou KPI, pertinents. Ces variables proxy sont généralement liées aux objectifs commerciaux et peuvent inclure la satisfaction des clients, les délais de mise sur le marché, la fidélisation des employés, etc.
Atlantic Health System, un fournisseur américain de services médicaux, en est un bon exemple. Sunil Dadlani, vice-président senior et directeur de l'information de la société, a déclaré que les patients sont au centre de chaque décision. À bien des égards, ils mesurent le retour sur investissement de l’IA en observant les améliorations apportées aux soins aux patients. Ces mesures centrées sur le patient incluent, entre autres, des séjours hospitaliers plus courts, des durées de traitement plus courtes, une vérification plus rapide de l’éligibilité à l’assurance et une autorisation préalable d’assurance plus rapide, a-t-il déclaré.
Un autre projet impliquant l'utilisation de l'IA consiste à aider les radiologues à examiner les examens. Dans ce cas, le KPI mesuré est la fréquence à laquelle le radiologue reçoit des alertes d'anomalies potentielles. Dadlani a déclaré : « En avril 2022, 99 % de nos radiologues ont déclaré avoir utilisé l'IA pour analyser plus de 12 000 études, déclenchant près de 600 alertes. En conséquence, les médecins peuvent résoudre les problèmes potentiellement graves le plus rapidement possible.
Chez RSM, Cinquième plus grand cabinet comptable aux États-Unis, l'investissement dans l'IA suit deux voies étroitement liées : l'une concerne les outils de productivité et d'analyse pour aider les employés à mieux travailler, et l'autre les outils similaires utilisés par les clients de l'entreprise de conseil en gestion, a déclaré Richard Davis, associé. au sein de l’équipe de transformation commerciale et technologique.
Par exemple, lorsqu'il travaille avec des clients, RSM peut être invité à extraire des données de plusieurs systèmes (y compris la comptabilité, les ventes et le marketing, les ressources humaines, la logistique) et à tout consolider dans un seul tableau de bord. L'IA peut les aider à accélérer ce processus, a déclaré Davis, et l'IA peut ensuite être utilisée pour voir où le flux de travail passe par ces systèmes et quels défis et obstacles pourraient exister.
Alors, comment les entreprises savent-elles si leur IA va dans la bonne direction ?
"Premièrement, nous pouvons mesurer très clairement l'utilisation de l'outil", a déclaré Davis. Il n'a pas fourni de détails sur l'investissement de RSM dans les projets d'IA ni sur le retour sur investissement, mais il a déclaré : "Au fil du temps, nous espérons ce que nous voyons. l’engagement est-il rendu plus efficace ? »
Il a déclaré qu’un engagement accru améliorerait la productivité. "Donc, si auparavant il nous fallait une semaine pour faire quelque chose, notre objectif pourrait désormais être de le réduire à une journée."
Mesurer le succès de l'IA peut être très subjectif. Eugenio Zuccarelli, chercheur en IA au MIT et data scientist dans le secteur de la vente au détail, a déclaré qu'évaluer un projet d'IA est autant un art que développer l'IA elle-même.
Zuccarelli a déclaré que malgré cela, il est toujours important de pouvoir expliquer l'impact de l'IA sur l'entreprise. « Les KPI ne doivent pas être définis autour du modèle lui-même, mais autour de mesures commerciales et humaines, qui devraient être l'objectif ultime du projet. Sinon, il est facile de choisir un projet qui semble réussi mais qui ne se traduit pas réellement par un impact efficace. » sur les indicateurs techniques.
Zuccarelli, qui a également occupé des postes en science des données chez BMW et Telstra, a mis en garde contre la mesure isolée des progrès des projets d'IA. Par exemple, si l’objectif d’un projet d’IA est d’améliorer quelque chose qui est déjà amélioré pour d’autres raisons, un groupe témoin est nécessaire pour déterminer dans quelle mesure l’amélioration est réellement causée par l’IA.
Vladislav Shapiro, qui possède de nombreuses années d'expérience dans le secteur des services financiers, a déclaré que d'autres KPI précieux pour les projets d'IA pourraient être, par exemple, la réduction des fausses alarmes ou la suppression automatique des privilèges excessifs. Il est également fondateur de Costidity, un groupe de conseil spécialisé en sécurité informatique, gouvernance et gestion des identités.
Récemment, il était responsable d'un déploiement de sécurité piloté par l'IA, qui a abouti à une réduction par trois des taux de fausses alarmes et à l'automatisation de nombreux processus auparavant manuels.
Il a déclaré : « Lorsque vous montrerez ces chiffres aux dirigeants de niveau C, ils comprendront que toutes les mesures ci-dessus réduisent le risque de violations de données et améliorent la responsabilité et la gouvernance
.Sanjay Srivastava, directeur de la stratégie numérique de la société mondiale de services professionnels Genpact, a déclaré que les économies réalisées grâce à l'automatisation sont le moyen le plus simple et le plus clair de démontrer les avantages économiques des projets d'IA. Mais dans le même temps, l’IA peut également générer de nouvelles sources de revenus et même changer complètement le modèle économique des entreprises.
Par exemple, un constructeur de moteurs d'avion a découvert qu'il pouvait mieux prédire les pannes et améliorer la logistique grâce à l'IA, et a ainsi commencé à fournir des services de moteurs. "Pour le consommateur final, il vaut mieux acheter des miles de vol que d'acheter le moteur lui-même. Il s'agit d'un nouveau modèle commercial qui change la façon dont les entreprises fonctionnent grâce à l'autonomisation de l'IA
De plus, l'influence commerciale est également très évidente."
Ainsi, pour justifier son investissement dans l'IA pendant cette période, le fabricant doit se fixer un objectif à long terme, puis traduire cet objectif en plusieurs projets à court terme qui peuvent être mesurés d'autres manières.
Il a déclaré : « Au lieu de dire : « Dans dix ans, nous allons changer l'industrie », il vaut mieux dire : « La première année, nous commençons à réfléchir aux pièces que nous devons stocker », a-t-il déclaré. n'avez pas encore la capacité de perturber l'industrie, dites simplement : « Nous avons besoin du bon nombre de pièces », un projet d'un an dans le but d'optimiser votre système d'entrepôt et de réduire votre investissement en inventaire. Outre l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, d'autres mesures de progrès à court terme incluent la satisfaction du client.
"Par exemple, si un avion reste bloqué à Mumbai pendant cinq jours en attendant une certaine pièce, les clients le ressentiront
Alignement avec la vision stratégique
Si l’organisation souhaite conduire la transformation en démontrant un retour sur investissement mesurable et a une vision centrée sur le client, elle peut ignorer les retours sur bénéfices à court terme et s’orienter vers d’autres mesures qui peuvent être plus significatives.
« Une organisation entièrement automatisée peut avoir plus de succès à mesure que sa part de marché augmente progressivement, mais vous pouvez développer vos données afin de pouvoir atteindre les bonnes personnes au bon moment. S'il y a quelque chose que vous pouvez le souligner et le dire, logiquement. rendra nos clients plus heureux et nos employés plus performants, alors allez-y
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