L’intelligence artificielle (IA) est un sujet central de discussion dans le monde technologique d’aujourd’hui, en particulier l’IA générative. Cependant, la plupart du travail silencieux effectué par l’IA en coulisses est bien plus banal. En effet, de nombreuses tâches sont souvent accomplies par des formes d’automatisation moins intelligentes, basées sur des approches tirées du monde de la programmation à faible code plutôt que sur l’apprentissage automatique.
Malgré ces différences, l’automatisation et les systèmes intelligents sont de plus en plus utilisés de concert pour augmenter la productivité et la valeur des entreprises. Ces systèmes alimentent des applications concrètes apportant une réelle valeur, contrairement à de nombreuses expérimentations en IA à la mode qui retiennent l’attention des médias.
Christina Kucek, directrice exécutive de l’automatisation intelligente et chef de pratique chez CAI, a partagé des éclairages intéressants sur l’évolution de l’automatisation et de l’IA lors d’un récent podcast. Avec cinq années d’expérience dans l’accompagnement des clients dans leur parcours d’automatisation, Christina souligne l’importance de se concentrer sur des projets concrets d’IA offrant rapidement une valeur réelle.
L’un des principaux défis de l’implémentation de l’IA est le manque de données de qualité suffisante. De nombreuses entreprises font face à des défis liés au volume, à la véracité et à la variété des données collectées, ainsi qu’au manque de stratégie de gestion des données. Cela constitue un obstacle majeur à la mise en œuvre de solutions d’IA efficaces.
Dans le cadre de la méthodologie CPMAI, la première phase consiste à développer une compréhension métier permettant la mise en place de projets d’IA à court terme, concrets et rentables. Il est essentiel de déterminer un objectif clair et réalisable, plutôt que de se concentrer sur les aspects technologiques de l’IA.
Christina souligne également l’importance de différencier clairement l’automatisation de l’intelligence dans le domaine de l’IA, en mettant en avant l’ajout d’intelligence par le biais d’extraction de documents intelligente, de modèles d’apprentissage automatique, et plus encore.
En conclusion, il est crucial de travailler de manière itérative et de se concentrer sur des objectifs clairement définis, tout en impliquant les utilisateurs dans le processus de feedback pour garantir le succès des projets d’IA. En combinant l’automatisation et l’intelligence, les entreprises peuvent réellement exploiter le plein potentiel de ces technologies pour améliorer leur efficacité opérationnelle et leur compétitivité sur le marché.