La stratégie IA de votre entreprise doit aller bien au-delà de la tech

Les entreprises récoltent rapidement les fruits de leurs investissements dans l’IA. L’Indice 2025 de maturité IA des entreprises établi par ServiceNow révèle qu’à l’échelle mondiale, plus des deux tiers (67 %) des dirigeants interrogés constatent une augmentation de la marge brute de leur entreprise grâce à l’utilisation de l’IA.

Lorsque les entreprises déploient des initiatives d’IA, certaines tombent dans le piège de se concentrer uniquement sur la tech plutôt que sur l’activité, les personnes et le contexte qui l’entourent.

L’IA ne fonctionne pas en vase clos. La véritable transformation IA repose sur les outils les plus adaptés, les compétences, le changement culturel et une approche renouvelée de la gouvernance. Elle nécessite une stratégie IA solide à l’échelle de l’entreprise. Voyons à quoi cela ressemble concrètement.

Aligner l’IA sur les résultats

Les entreprises ont besoin d’une couche technologique adaptée pour mettre en œuvre efficacement l’IA. Cela inclut des données propres et de haute qualité, ainsi qu’un portefeuille des applications optimisé avec une dette technique minimale.

Cependant, la tech ne fait pas tout. Lorsque les entreprises se précipitent pour investir dans un nouveau projet d’IA sans tenir compte des résultats business souhaités, cela peut conduire à des investissements peu ciblés et sans objectif clair.

Pour éviter cela, posez-vous la question suivante : « Quel problème essayons-nous de résoudre ? » Vous pouvez ensuite associer les cas d’utilisation de l’IA à des résultats concrets. Une stratégie IA solide se concentre sur la mise en œuvre de la meilleure solution pour les besoins de votre activité, pas sur l’adaptation d’un résultat à l’outil le plus récent.

J’ai vu des entreprises commettre cette erreur avec de nombreuses technologies révolutionnaires. Une équipe a contacté ServiceNow, pensant avoir besoin d’une automatisation robotisée des processus (RPA) pour automatiser un workflow. Cependant, lorsque nous avons discuté du résultat souhaité, il est devenu évident que la RPA n’était pas nécessaire.

Pour éviter de créer un labyrinthe de complexité, les entreprises doivent réfléchir aux domaines dans lesquels l’IA peut leur apporter le plus de valeur ajoutée avant d’investir. Elles peuvent ainsi transformer et améliorer les processus grâce à la technologie plutôt que de simplement automatiser ce qu’elles ont déjà.

Par exemple, un détaillant qui utilise l’IA pour prendre des notes de ticket lors d’appels au service client automatise un processus existant. Un autre détaillant peut utiliser l’IA pour analyser ces notes de ticket, ainsi que les informations issues des réseaux sociaux, afin d’éclairer ses décisions en matière de stocks pour le trimestre suivant. Cette approche peut avoir des effets plus importants.

Préparer vos équipes à l’IA

Pour réussir la mise en œuvre de leur stratégie IA, les employeurs doivent préparer leurs équipes en les formant aux compétences nécessaires. Les employés ne doivent pas tous devenir des data scientists. En revanche, une montée en compétences peut les aider à se familiariser avec l’IA, à acquérir des compétences de base sur les capacités de l’IA et son utilisation responsable pour améliorer leur travail.

Les dirigeants doivent également créer une culture dans laquelle les employés osent expérimenter avec l’IA afin de trouver les cas d’utilisation les plus pertinents pour leurs rôles. Des progrès sont réalisés dans ce domaine. Plus de la moitié (61 %) des dirigeants interrogés dans le cadre de l’Indice de maturité IA des entreprises permettent à leurs équipes de recommander des solutions IA aux problèmes quotidiens au travail.

En impliquant les employés dans cette démarche, ils favorisent l’adoption de l’IA dans toute l’entreprise, ce qui peut générer de meilleurs résultats.

Par exemple, une entreprise de télécommunications a invité ses employés de première ligne à tester l’IA générative dans son centre de contact. Grâce à cela, l’entreprise a pu augmenter la satisfaction client, atteindre des taux de résolution des tickets plus élevés et créer un pipeline de nouveaux cas d’utilisation de l’IA.

Faire de la gouvernance de l’IA une priorité pour les cadres supérieurs

Il peut être utile de fournir aux employés les outils et l’environnement nécessaires pour expérimenter l’IA, mais ces expériences doivent être encadrées. Une stratégie IA d’entreprise solide met l’accent sur la gouvernance de l’IA, sa conformité et sa sécurité grâce à la mise en œuvre de politiques claires en matière d’utilisation de l’IA et de formation.

Par exemple, les dirigeants peuvent mettre en place des garde-fous sur l’utilisation de l’IA par les employés dans leurs workflows quotidiens. Pour ce faire, ils peuvent organiser un système d’étiquetage des fichiers pour différencier les contenus à utiliser uniquement dans un environnement IA sécurisé, où ils ne serviront pas à entraîner des modèles d’IA accessibles au grand public.

La législation, telle que la loi européenne sur l’IA, fera de la bonne gouvernance un impératif commercial, sous peine de sanctions réglementaires en cas de non-conformité. Les violations de sécurité des données peuvent également poser des défis importants en matière de réputation et de finances. Cela incite les cadres supérieurs à prendre en main la gouvernance de l’IA et à en faire une priorité.

Une stratégie IA fructueuse ne se résume pas à disposer de la tech la plus avancée. Elle repose sur une combinaison de solutions spécialement conçues, alignées sur les résultats business souhaités, et d’investissements dans les compétences, la culture et la gouvernance nécessaires pour booster l’innovation grâce à l’IA.

Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à mettre l’IA au service de tout le monde.