Face à l’IA, les entreprises paniquent !

Débordés par les annonces technologiques, nombre d’acteurs peinent à comprendre comment intégrer l’intelligence artificielle sans se mettre en risque. Par Xavier Comtesse

Un article disponible dans l'AGEFI : https://agefi.com/actualites/opinions/face-a-lia-les-entreprises-paniquent

Un vent de panique gagne les entreprises suisses face à la déferlante de l’intelligence artificielle (IA). Quels sont les risques? Va-t-on me voler mes données? Faut-il adopter l’IA? Comment s’y prendre? Les questions fusent. Les réponses sont nombreuses mais peu claires.

En fait, le problème réside à la fois dans l’avalanche d’annonces des géants de la tech (qui crée le questionnement) et dans la nécessité de continuité de fonctionnement des entreprises (qui crée la paralysie). Personne ne veut jeter par-dessus bord son IT. Les ERP, CRM et autres logiciels standards marchent. Pourquoi les changer? Et surtout détruire pour construire quoi? Bref, personne n’y voit clair! Alors comment avancer? C’est simple si l’on comprend deux choses.

1. La donnée

Depuis les années 1960, la numérisation des entreprises se faisait à l’aide de données structurées. Elles entraient dans des cases mémoires prédéfinies, des champs comme les informaticiens le précisaient. Elles étaient un assemblage de chiffres et de lettres simples. On les représentait de manière binaire.

Cette première vague était centrée sur l’organisation et l’automatisation des informations transactionnelles et des processus métiers. La donnée servait essentiellement à gérer l’entreprise avec des outils informatiques comme les ERP (Enterprise Resource Planning) ou les CRM (Customer Relationship Management). La donnée était stockée dans des bases. Il s’agissait de remplacer les processus manuels (papier, classeurs) par des systèmes numériques pour rendre l’entreprise plus efficace.

Avec l’intelligence artificielle on est capable, depuis plus d’une décennie, de traiter des données non structurées comme les images, la vidéo, l’audio ou les e-mails, toutes sortes de documents, de blogs, des réseaux sociaux, etc. C’est plus de 90% des informations du monde réel. C’est un changement d’échelle important mais aussi de capacité, car on sait maintenant découvrir des «formes» dans des tonnes de données que l’on ne voyait pas avant. Les LLM (Large Langage Model) en sont une expression fascinante, comme la vision par ordinateur (les taxis Waymo de San Francisco) ou encore la maintenance prédictive des machines.

2. La seconde digitalisation

Avec l’introduction de l’IA dans les entreprises, on peut désormais parler de seconde digitalisation tant les choses changent avec la donnée non structurée. C’est un point de bascule entre un ancien et un nouveau monde.

Mais, il faut absolument maintenir les nouveaux développements à distance du cœur des systèmes informatiques traditionnels en stockant par exemple ces données sur de nouvelles plateformes. Sur une sorte de seconde peau. Le but étant la continuité du «business as usual» tout en continuant d’innover. La seconde digitalisation n’est pas une ré-écriture de la première, elle doit être comprise comme un prolongement voire un dépassement.

Si bien que l’on va pouvoir développer de nouvelles créations de valeurs pour les clients notamment par une connaissance approfondie des besoins de ce dernier. Il s’agit d’analyser des comportements, des sentiments clients, de faire de la maintenance prédictive ou d’automatiser des tâches cognitives complexes pour une productivité client accrue. C’est cela l’IA: une capacité hors norme de comprendre ce qui était jusqu’alors caché dans des données inaccessibles.

Par Xavier Comtesse