Surmonter les obstacles de l'IA : Comment les entreprises peuvent réussir leur transition vers l'intelligence artificielle ?

Lever les freins à l’intégration de l’Intelligence Artificielle

Les entreprises rencontrent divers défis en intégrant l’IA, mais des solutions existent. Le manque d’expertise est une barrière fréquente, mais de nombreuses entreprises proposent des solutions modulables adaptées aux différents niveaux de maturité technique des entreprises. L’adoption de plateformes low-code et l’implication des équipes existantes (front-end, DevOps) sont des stratégies efficaces. "Un front-end ou une équipe DevOps peut résoudre la plupart des défis IA, tant que l'objectif est bien défini", souligne Nikolaj Groeneweg.

L’infrastructure est aussi un facteur déterminant : les entreprises doivent choisir entre héberger l’IA sur leur propre cloud ou utiliser des solutions tierces pour plus de flexibilité. Mais avant tout, la vision stratégique est essentielle. L’IA doit être implémentée pour résoudre des problèmes concrets et répondre aux besoins clients. "Votre client ne se soucie pas de l’IA, il veut une solution efficace à son problème", rappelle Nikolaj.

L’IA ne remplace pas l’humain, mais l’accompagne et amplifie ses capacités, il s'agit simplement d'un outil. Agata Hidalgo rappelle l’importance du concept de "humain in the loop" :

L’IA ne va pas prendre tous nos emplois, elle va plutôt transformer la manière dont nous travaillons. L’humain doit rester au cœur du processus de décision.

Secteurs leaders en France

En France, les secteurs les plus avancés en matière d’IA :

• Santé et biotech : 13% ;

• Logiciels : 9% ;

• Gestion des données et solutions cloud : 8%.

L’IA est également largement utilisée dans la logistique, la finance et les RH. Un autre usage croissant concerne le support client, où elle remplace progressivement les centres d’appels.

L’avenir du support client est une automatisation intelligente qui comprend réellement les besoins des utilisateurs, explique Nikolaj.

De plus, une part importante de l’IA opère en arrière-plan via des traitements automatisés des données, sans être directement visible par les utilisateurs.

Défis légaux et pratiques de l’IA en Europe

Sécuriser l’IA : propriété intellectuelle, éthique et protection des données

Pour minimiser les risques liés à l’IA, les entreprises doivent cartographier leurs systèmes et données pour mieux comprendre les vulnérabilités, mettre en place des politiques de gestion des données alignées sur le RGPD et former leurs équipes pour limiter les risques de cybersécurité liés à l’IA générative. L’AI Act européen impose des restrictions sur la protection des données utilisateurs. Les entreprises doivent donc s’assurer que leurs fournisseurs sont conformes.

Anticiper l’évolution de la réglementation IA

Un autre enjeu est d’intégrer les principes réglementaires dès la conception des solutions IA. Ce qui soulève des questions sur la compétitivité du modèle européen face à d’autres régions du monde, notamment les États-Unis, où certaines régulations ont été assouplies voire supprimées pour favoriser l’innovation. Certains craignent que cette différence réglementaire limite la capacité d’innovation en Europe. Toutefois, Agata rappelle que l’un des secteurs les plus réglementés est le secteur médical, qui reste pourtant l’un des plus innovants.

Conclusion

L’IA offre d’immenses opportunités, mais son adoption doit être réfléchie et centrée sur le client. En évitant les pièges de la complexité et en misant sur des solutions pragmatiques et évolutives, les entreprises peuvent en faire un levier de croissance durable. Plutôt que de chercher à être "AI-centric", elles doivent rester customer-centric.