Accenture Qui sont les chefs de file de l’intelligence artificielle ?

Une étude Accenture révèle que seulement 12 % des plus grandes entreprises par capitalisation boursière se qualifient comme chefs de file de l’intelligence artificielle (IA). Mais leurs résultats parlent d’eux-mêmes : 50 % ou plus de croissance du chiffre d’affaires en moyenne par rapport aux pairs, 40 % plus de probabilité de voir leur valeur augmenter, 3,5 fois plus sujettes à avoir un revenu découlant de l’IA qui dépasse 30 % de leur revenu total… Michel Cloutier, responsable, Sciences des données et Ingénierie de l’apprentissage automatique pour le Canada à Accenture, vous présente ces géants de l’IA et comment vous inspirer de leurs pratiques.

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Comprendre la maturité de l’IA

Les entreprises peuvent être positionnées selon un axe « Fondation » en fonction de leur adoption de l’infonuagique, des données, de leur architecture et de leur gouvernance. Un second volet appelé « Différenciation » évalue leur stratégie et l’appui de la haute direction concernant l’intelligence artificielle de même que leur culture de l’innovation. Les chefs de file de l’IA sont ces rares entreprises qui excellent dans les deux sphères à la fois. Leur vision stratégique et leur culture d’innovation sont aussi critiques que la robustesse de leurs algorithmes.

5 facteurs de réussite

1. Promouvoir l’IA
Même dans une industrie traditionnelle comme la construction, l’intelligence artificielle nourrit la croissance des chefs de file. Par exemple, la multinationale d’origine australienne Lendlease Group utilise l’IA et la modélisation avancée pour développer des plans architecturaux numériques. Ceux-ci servent ensuite à fabriquer des bâtiments entiers en usine, sous forme de trousses à assembler.

2. Investir massivement dans les talents
Où recruter des experts en données IA, une main-d’œuvre spécialisée en forte demande ? L’entreprise de services publics américaine Exelon a trouvé les siens à l’interne, en fondant l’école de formation Analytics Academy pour accroître les compétences de ses propres employés. Un préposé à l’entretien âgé de 41 ans est même devenu analyste quantitatif. Il construit des modèles prédictifs pour le même équipement qu’il entretenait.

3. Industrialiser les outils et les équipes
Talents, modèle d’affaires, processus, technologies, données : tout ça doit être calibré avec soin et à un niveau élevé pour adopter l’intelligence artificielle et se démarquer sur le marché. Que faut-il prioriser ?

4. Concevoir l’IA de façon responsable
Un archer qui décoche une flèche doit tenir compte de bien d’autres éléments que sa seule cible et son tir, comme la direction du vent et les obstacles en mouvement. De la même façon, les entreprises doivent utiliser l’intelligence artificielle en ayant des intentions louables et en prenant les précautions nécessaires en matière d’éthique et de réglementation dès le départ.

5. Prioriser les investissements
L’intelligence artificielle est une source de richesse à court et à long terme ; les chefs de file qui en bénéficient le plus sont également ceux qui investissent le plus. Deux ans après avoir entrepris son virage numérique, la chaîne de pharmacies américaine Walgreens Boots Alliance a développé plus d’une centaine d’applications utilisant l’intelligence artificielle pour optimiser ses prix et ses stocks en fonction de profils hautement précis de sa clientèle. Et ce n’est qu’un début.