Les sept plus grands obstacles à l'adoption de l'IA et leurs solutions

Nous avons vu à quel point le COVID-19 a mis la pression sur les entreprises pour qu’elles accélèrent leur parcours de transformation numérique de plusieurs mois, voire de plusieurs années dans certains cas. L’arrivée de la pandémie les a amenés à repenser les technologies à leur disposition, en particulier l’intelligence artificielle (IA), et à les exploiter pour augmenter la productivité, résoudre les problèmes de chaîne d’approvisionnement et fournir des produits et services de manière transparente. Les organisations ont pris conscience de la nécessité d’intégrer l’IA dans leurs stratégies numériques, et cet article se concentrera sur la résolution des défis courants liés à l’adoption de l’IA.

L'intelligence artificielle est une technologie révolutionnaire qui permet d'économiser du temps, de l'énergie et de l'argent. Il ne se limite plus aux manuels scientifiques ou aux fantasmes de science-fiction ; il a d'innombrables applications dans le monde réel. Les entreprises reconnaissent désormais l’importance de mettre en œuvre cette future technologie. En fait, une pénétration à haut niveau de l’intelligence artificielle peut résoudre des problèmes fondamentaux.

Une enquête McKinsey montre que l’adoption de l’IA est en hausse en 2021 et continuera de le faire. Il a noté que « 56 % des personnes interrogées ont déclaré avoir adopté l'IA dans au moins une fonction, contre 50 % en 2020.

Bien que les entreprises aient réalisé que l'adoption de l'IA est la voie à suivre, ce n'est pas toujours facile. » Alors, quels sont les principaux obstacles qui empêchent les entreprises de réaliser le vaste potentiel de cette technologie de nouvelle génération ? Discutons un par un de ces défis liés à l’adoption de l’IA.

Considérations éthiques

Le premier défi lié à l'adoption de l'IA est de savoir comment l'éthique devient un problème urgent à mesure que les organisations intègrent l'IA à davantage de processus. L’intelligence artificielle donne un crédit apparemment scientifique aux préjugés humains et tend à les amplifier, remettant en question leur potentiel décisionnel. Heureusement, nous avons une solution.

Un signe prometteur est la prise de conscience croissante du problème, et reconnaître le potentiel de biais de l’IA est la première étape. Lorsque les entreprises entraînent leurs modèles d’IA/ML, elles doivent lutter activement contre les données biaisées et programmer spécifiquement leur IA pour qu’elle soit impartiale. De plus, les annotateurs doivent analyser soigneusement les données de formation avant de les intégrer à l'algorithme. De cette façon, cela ne conduit pas à des conclusions biaisées.

Mauvaise qualité des données

L'un des obstacles les plus importants à la monétisation de l'IA est la mauvaise qualité des données utilisées. Toute application d’IA est aussi intelligente que les informations auxquelles elle a accès. Des ensembles de données non pertinents ou mal étiquetés peuvent empêcher les applications de fonctionner correctement.

De nombreuses organisations collectent trop de données. Il peut être truffé d’incohérences et de redondances, entraînant une dégradation des données. La qualité des données peut être améliorée en rationalisant le processus de collecte. Les parties prenantes doivent accorder plus d’attention au nettoyage, à l’étiquetage et à l’entreposage des données. Ces changements de flux de travail peuvent fournir aux entreprises des données de haute qualité.

Gouvernance des données

Face à la montée de la cybercriminalité, une gouvernance responsable des données est plus importante que jamais. Il existe des inquiétudes quant à la manière dont les entreprises accèdent à leurs informations confidentielles et les utilisent. Il est donc important que les organisations qui tirent parti de l'IA orientée client se tiennent responsables lors du déploiement d'applications.

La clé ici est la segmentation et la visibilité. Les organisations doivent s’assurer qu’elles peuvent surveiller et limiter la manière dont leurs algorithmes d’IA utilisent les données à toutes les étapes. La segmentation atténue l'impact d'une violation et maintient les informations des utilisateurs aussi sécurisées que possible. De même, des politiques transparentes de collecte de données peuvent contribuer à apaiser les inquiétudes liées à l’IA.

Défauts de processus

Les entreprises utilisent souvent des outils et des pipelines internes pour le déploiement et la surveillance de l'IA. Construire un modèle d’IA efficace à partir de zéro nécessite beaucoup de temps et d’argent. Ainsi, si vous débutez, l’adoption de l’IA peut vous coûter cher. De plus, vos outils peuvent contenir des algorithmes inappropriés et des données biaisées. Dans ce cas, adopter des outils tiers pour l’intégration de l’IA ou utiliser des outils éprouvés sur le marché est un choix plus judicieux.

Cybersécurité

La mise en œuvre de l'intelligence artificielle introduit des risques de cybersécurité. De nombreuses violations de données ont eu lieu dans le but de collecter des données pour des initiatives d'intelligence artificielle. Par conséquent, la protection des données stockées contre les logiciels malveillants et les pirates informatiques devrait être la priorité absolue d’une entreprise. Une approche solide de défense en matière de cybersécurité peut aider à prévenir de telles attaques. De plus, les responsables de l’adoption de l’IA doivent reconnaître la menace croissante que représentent les menaces sophistiquées et passer d’une stratégie réactive à une stratégie proactive.

Limites de stockage

La formation de modèles AI/ML nécessite un nombre constant d'ensembles de données étiquetés de haute qualité. Par conséquent, les organisations doivent alimenter de grandes quantités de données dans les algorithmes d’apprentissage automatique afin de pouvoir effectuer les activités requises et fournir des résultats fiables.

Cela est devenu un défi car les technologies de stockage traditionnelles sont très coûteuses et comportent des contraintes d'espace. Toutefois, de récentes avancées technologiques, comme la mémoire flash, semblent offrir une solution. Contrairement aux disques durs traditionnels coûteux, le stockage flash est plus fiable et plus abordable.

Conformité

L'intelligence artificielle et d'autres opérations centrées sur les données font de plus en plus l'objet d'une attention croissante de la part des lois et des réglementations. Les organisations doivent se conformer à ces restrictions, surtout si elles opèrent dans des secteurs hautement réglementés tels que la finance et la santé.

Adopter une approche flexible pour maintenir des normes élevées en matière de confidentialité et de gouvernance peut aider ces entreprises à devenir plus conformes. Les auditeurs tiers sont plus susceptibles d’être demandés en raison du renforcement des réglementations.

La voie à suivre

L'intelligence artificielle est en train de changer la donne et son potentiel mérite d'être exploré. Une étude de PricewaterhouseCoopers indique que « l’IA pourrait contribuer jusqu’à 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, soit plus que la production actuelle de la Chine et de l’Inde réunies, dont 6 600 milliards de dollars pourraient provenir d’une productivité accrue, dont 9,1 000 milliards de dollars. effets secondaires sur le consommateur »

Mais qu’est-ce qui peut faire fonctionner l’IA pour les entreprises ? Anticiper les obstacles à l’adoption de l’IA et adopter une approche stratégique de mise en œuvre peut aider les organisations à réaliser une croissance transformationnelle et à maximiser les rendements.

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