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L’intelligence artificielle est en transition, à la fois dans la technologie elle-même et dans la manière dont elle est utilisée. Les entreprises sortent de plus en plus les pilotes d’IA des laboratoires de test et les déploient à grande échelle, et certaines constatent des transformations importantes en conséquence. Mais quelle que soit l’incertitude qui entoure l’IA, ignorer son potentiel fait courir le risque que les entreprises faisant des affaires à l’ancienne fassent faillite.
Pour de nombreuses organisations, cependant, la valeur de l’IA peut être insaisissable. Leurs modèles pourraient ne pas être réglés. Leurs ensembles de données d’entraînement ne sont pas assez volumineux. Les clients sont méfiants. Il y a aussi préoccupations concernant les préjugés, l’éthique et la transparence.
Pousser une initiative d’IA en production avant qu’elle ne soit prête, ou étendre une stratégie d’IA au-delà d’une phase initiale avant de vérifier correctement ses résultats, peut coûter de l’argent à une entreprise, ou pire, l’envoyer dans une direction préjudiciable à l’entreprise.
Alors, comment savoir si un projet d’IA va transformer ou saboter votre entreprise ? Sans chiffres de retour sur investissement concrets, les entreprises doivent faire preuve de créativité avec des moyens de savoir avec certitude. Voici un aperçu de la façon dont les responsables informatiques et les initiés du secteur évaluent la valeur de l’IA.
Technologies matures ou révolutionnaires
Mesurer la valeur commerciale d’une initiative ou d’une technologie n’est pas toujours un calcul linéaire. L’IA ne fait certainement pas exception, en particulier lorsque les degrés de maturité et le potentiel commercial sont pris en compte.
Des variables éprouvées et prédictives, telles que l’exploration de données, les économies de coût et de formation, l’investissement et la capacité à faciliter de nouvelles utilisations, influencent les décisions en matière de retour sur investissement acceptable, mais accordent une certaine confiance à la technologie, aussi nouvelle soit-elle. établi, est essentiel.
Au Jet Propulsion Laboratory de la NASA, par exemple, le facteur clé pour mesurer le retour sur investissement d’un projet d’IA est la maturité technologique.
Certaines sont à un niveau de maturité élevé, déclare Chris Mattmann, responsable de la technologie et de l’innovation au JPL de la NASA. Prenons par exemple l’automatisation des processus métier.
« Les trucs ennuyeux que toutes les entreprises ont, nous les avons aussi », dit-il. « Nous automatisons donc de nombreuses choses comme le traitement des tickets, la recherche, l’exploration de données, l’examen des contrats et des sous-contrats à l’aide de l’IA. »
JPL utilise pour cela des technologies disponibles dans le commerce, notamment DataRobot et Google Cloud, et pour déterminer si une technologie particulière vaut la peine d’investir, l’organisation examine si cela permettra d’économiser des coûts, du temps et des ressources, dit-il. « C’est mature, donc tu devrais pouvoir le montrer. »
Pour les technologies à un niveau de maturité moyen, JPL examine si la technologie a la capacité de permettre de nouveaux cas d’utilisation, et à quel coût.
« Par exemple, nous allons sur Mars, et nous avons un mince tuyau pour les télécommunications dans l’espace lointain », dit-il, et aujourd’hui, il y a suffisamment de bande passante pour envoyer environ 200 images par jour de Mars à la Terre.
« Ces brillants rovers martiens que nous envoyons ont des cerveaux de la taille d’un pois », dit-il. « Ils utilisent des processeurs iPhone 1. Nous n’installons dans l’espace que des objets résistants aux radiations, où nous sommes convaincus qu’ils peuvent résister à l’environnement de l’espace lointain. Les puces dont nous savons qu’elles fonctionnent bien sont ces puces plus anciennes, nous ne faisons donc pas d’IA ou de ML avancés sur les rovers. »
Mais l’hélicoptère Ingenuity, qui était à l’origine simplement conçu comme une démonstration technologique et n’était pas au cœur de la mission, avait un processeur Qualcomm Snapdragon à bord, une puce AI.
« Cela nous a démontré nous qu’il était possible d’avoir de nouvelles puces et faire plus d’IA », dit-il.
Ici, l’IA permettra de nouveaux cas d’utilisation actuellement impossibles. Par exemple, au lieu de renvoyer 200 images par jour, le rover pourrait analyser les images lui-même à l’aide de l’IA et renvoyer un million de légendes de texte sur Terre pour décrire, par exemple, qu’il y avait un lit de lac asséché dans une direction particulière.
« Nous pourrions obtenir plus de visibilité avec du texte qu’avec des images aujourd’hui », déclare-t-il.
Enfin, pour les technologies d’IA expérimentales les plus avancées, la mesure du succès est de savoir si elles permettent de faire de nouvelles recherches scientifiques et de rédiger et publier de nouveaux articles.
« La formation et la création de modèles ont un coût », déclare-t-il.
Des entreprises telles que Google et Microsoft ont facilement accès à des volumes gigantesques de données d’entraînement. Au JPL, les ensembles de données sont difficiles à acquérir et nécessitent des experts de niveau doctorat pour les analyser et les étiqueter.
« À la NASA, nos coûts de formation d’un nouveau modèle d’IA sont 10 à 20 fois plus élevés que ceux de l’industrie commerciale », déclare Mattmann.
Ici, de nouvelles technologies arrivent qui pourraient permettre à la NASA de créer des modèles d’IA avec moins d’étiquetage manuel. Par exemple, les réseaux génératifs pourraient être utilisés pour créer des données de formation synthétiques, dit-il. De profondes contrefaçons, mais pour le bénéfice de la science.
La mesure de l’IA et ses sphères d’influence
Lorsqu’il n’existe aucun moyen direct de mesurer l’impact commercial d’un projet d’IA, les entreprises extraient plutôt les données d’autres indicateurs de performance clés (KPI) connexes. Ces variables indirectes sont généralement liées aux objectifs commerciaux et peuvent inclure la satisfaction des clients, le délai de mise sur le marché ou les taux de fidélisation des employés.
Chez Atlantic Health System, par exemple, les patients sont au cœur de chaque décision, déclare Sunil Dadlani, son vice-président senior et CIO. Ainsi, à bien des égards, le retour sur investissement dans l’IA est mesuré en examinant les améliorations apportées aux soins aux patients.
Ces mesures axées sur le patient incluent une durée de séjour réduite, un délai de traitement plus rapide, des vérifications d’éligibilité à l’assurance plus rapides et des autorisations d’assurance préalables plus rapides, dit-il.
Un autre projet consiste à utiliser l’IA pour aider les radiologues à examiner les scans. Un KPI correspond à la fréquence à laquelle les radiologues sont alertés de résultats potentiellement anormaux.
« En avril 2022, 99 % de nos radiologues ont déclaré avoir utilisé l’IA pour analyser plus de 12 000 études », déclare Dadlani, ajoutant que cela a déclenché près de 600 alertes. « Afin que les médecins puissent traiter des problèmes potentiellement graves le plus rapidement possible. »
Un autre est RSM, le cinquième plus grand cabinet comptable aux États-Unis et le premier cabinet spécialisé dans les entreprises du marché intermédiaire.
Les investissements de l’entreprise dans l’IA suivent deux voies étroitement liées : l’une concerne les outils de productivité et d’analyse qui aident les employés de RSM à mieux faire leur travail. L’autre concerne les outils identiques ou similaires, mais utilisés par les clients, explique Richard Davis, associé au sein de l’équipe de conseil en gestion, de transformation commerciale et technologique de l’entreprise.
Par exemple, lorsqu’il travaille avec des clients, RSM peut être appelé à extraire des données de plusieurs systèmes (comptabilité, ventes et marketing, RH, logistique) et à tout rassembler dans un seul volet. L’IA peut aider à accélérer ce processus, dit Davis. Ensuite, l’IA peut être utilisée pour identifier comment le travail se déplace dans ces systèmes, et où pourraient se trouver les défis et les obstacles sous-jacents.
Alors, comment l’entreprise sait-elle si son IA va dans la bonne direction ?
« Tout d’abord, nous pouvons mesurer très clairement l’utilisation des outils », déclare Davis, qui a refusé de fournir des détails sur l’investissement de RSM dans les initiatives d’IA ou le retour sur investissement. « Ce que nous voulons voir au fil du temps, c’est un engagement plus efficace. »
Cet engagement accru, selon Davis, devrait ensuite conduire à une productivité accrue. « Donc, si quelque chose nous prenait une semaine à faire, l’objectif pourrait être de le ramener à une journée », dit-il.
Concentrez-vous sur les avantages commerciaux
Mais mesurer le succès de l’IA peut aussi être subjectif. Évaluer un projet d’IA est tout autant un art que de développer l’IA elle-même, explique Eugenio Zuccarelli, chercheur en IA au MIT, qui travaille également en tant que data scientist dans le secteur de la vente au détail.
Néanmoins, il est important de pouvoir expliquer l’impact de l’IA sur les entreprises, déclare Zuccarelli. « Les KPI ne doivent pas être définis autour du modèle lui-même », dit-il, « mais sur les mesures commerciales et humaines, qui devraient être les objectifs finaux du projet ». Sinon, il peut être trop facile de choisir une mesure technique qui semble montrer le succès, mais qui en réalité ne se traduirait pas par un impact effectif sur l’entreprise.
Zuccarelli, qui a occupé des postes en science des données chez BMW et Telstra dans le passé, met également en garde contre la mesure des progrès de manière isolée. Par exemple, si un projet d’IA a été conçu pour améliorer quelque chose qui s’améliorait déjà pour d’autres raisons, un groupe de contrôle est nécessaire pour déterminer dans quelle mesure l’amélioration est réellement due à l’IA.
D’autres KPI précieux pour les projets d’IA pourraient être, par exemple, une réduction des fausses alertes ou la suppression automatique des privilèges excessifs, déclare Vladislav Shapiro, qui a des années d’expérience dans le secteur des services financiers et est le fondateur de Costidity, un groupe de conseil. spécialisée dans la sécurité informatique et la gouvernance et l’administration des identités.
Dans un récent déploiement de sécurité basé sur l’IA, Shapiro a travaillé, le taux d’alertes de faux positifs a été divisé par trois, dit-il, et de nombreux processus auparavant manuels ont été automatisés.
« Lorsque vous montrez ces chiffres aux cadres supérieurs, ils comprennent que tout ce qui précède réduit le risque de violation et renforce la responsabilité et la gouvernance », déclare-t-il.
Mesurer le succès progressivement
L’automatisation menant à la réduction des coûts est le moyen le plus simple et le plus clair de montrer les avantages économiques de l’IA, déclare Sanjay Srivastava, stratège numérique en chef chez Genpact, une société mondiale de services professionnels. Mais l’IA peut également faciliter de nouvelles sources de revenus, voire transformer complètement le modèle commercial d’une entreprise.
Par exemple, grâce à l’IA, un constructeur de moteurs d’avion peut mieux prévoir les pannes et améliorer la logistique afin de pouvoir commencer à proposer des moteurs en tant que service.
« Pour le consommateur final, il vaut mieux acheter des miles parcourus que le moteur lui-même », déclare-t-il. « C’est un nouveau modèle économique. Cela change la façon dont une entreprise fonctionne parce que l’IA le permet. »
Et l’impact commercial est immédiatement évident, dit-il. L’industrie a changé, et vous êtes dans l’entreprise ou vous ne l’êtes pas. Mais le changement n’est pas immédiat, et l’industrie aéronautique est en transition depuis une décennie.
Ainsi, pour justifier les investissements dans l’IA pendant cette période, ce fabricant particulier avait besoin de cet objectif à long terme, mais l’a traduit en projets à court terme mesurables par d’autres moyens.
« Au lieu de dire : « Dans dix ans, nous changerons l’industrie », dites : « La première année, nous commencerons à examiner les pièces que nous devons stocker », déclare-t-il. « Vous n’êtes pas encore en train de changer l’industrie en miles aériens parcourus. Vous dites simplement : « Nous aurons besoin des bonnes pièces dans les bonnes quantités ». Il s’agit d’un projet d’un an visant à optimiser vos systèmes d’entrepôt et à réduire le montant que vous investissez dans les stocks. »
Outre l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, d’autres mesures de progrès à court terme peuvent inclure la satisfaction des clients.
« Si l’avion est bloqué à Mumbai pendant cinq jours en attente d’une pièce, par exemple, le client va le ressentir », dit-il.
Alignement avec la vision stratégique
Ensuite, il y a la réalité qu’à court terme, certains projets d’IA peuvent nuire au résultat net, mais restent importants et transformateurs à long terme. Par exemple, une entreprise qui déploie un chatbot pour le service client peut éliminer les tâches banales.
« Mais les chatbots peuvent être nuisibles, car certaines personnes sont douées pour la vente incitative et souhaitent interagir avec les autres », explique Whit Andrews, analyste chez Gartner. « Donc, l’organisation pourrait ne pas vouloir cela. »
Cela dépend du type d’entreprise que vous voulez être, dit-il.
« À un moment donné, vous devez vous demander si vous êtes le genre d’entreprise qui, si une livraison est ratée, par exemple, les clients peuvent appeler pour demander où elle se trouve et vous vous engagez avec eux, puis essayez de les vendre sur l’obtention du produit une fois par mois. »
Si l’organisation s’engage à la fois dans une transformation basée sur l’IA avec un retour sur investissement mesuré pour l’étayer, et une vision axée sur le client, elle peut alors regarder au-delà de l’impact immédiat sur le résultat net vers d’autres indicateurs potentiellement plus significatifs.
« Une organisation plus entièrement automatisée peut avoir plus de succès car elle augmente sa part de marché », déclare-t-il. « Mais vous pouvez développer vos données afin de pouvoir contacter quelqu’un à un moment plus pertinent pour lui. S’il y a quelque chose que vous pouvez indiquer et dire, la logique nous dit simplement que cela rendra nos clients plus heureux et nos employés plus performants, alors poursuivez-le. »
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