Avant d’investir en IA, mesurez votre niveau de maturité

Lancer un projet d’intelligence artificielle (IA) est relativement facile. Le mener jusqu’à des résultats concrets l’est beaucoup moins. Entre les deux, un facteur fait souvent la différence : la maturité de l’organisation.

Avant d’investir, il faut donc savoir si votre entreprise dispose des capacités nécessaires pour exécuter le projet envisagé.

• Les données sont-elles accessibles et suffisamment fiables?
• Les processus sont-ils prêts?
• Les équipes ont-elles les compétences requises?
• Les systèmes peuvent-ils suivre?
• La gouvernance est-elle en place?

Ce diagnostic n’est pas un exercice théorique ni un frein à l’action. Il permet d’évaluer la capacité réelle de l’entreprise à tirer de la valeur de l’IA et de savoir ce qu’il faut renforcer pour en tirer les bénéfices.

Mesurer sa capacité à passer à l’action

La maturité en IA ne se résume pas à la technologie. Plusieurs dimensions doivent être examinées ensemble.

Il faut d’abord regarder la stratégie. L’entreprise sait-elle ce qu’elle attend de l’IA et comment celle-ci contribuera à ses priorités? Sans vision claire, ça devient difficile de prioriser les bons projets et de mesurer leur valeur. La gouvernance doit aussi être évaluée. Les responsabilités sont-elles bien définies, des règles encadrent-elles l’utilisation de l’IA et les risques sont-ils gérés? Cette gouvernance est indispensable pour assurer une utilisation sécuritaire, responsable et cohérente.

Viennent ensuite les processus. Avant d’intégrer l’IA, vous devez analyser les processus en place. Sont-ils efficaces? Une organisation encore très dépendante du papier, de nombreuses interventions manuelles ou de processus lourds devra souvent poursuivre ses efforts d’optimisation et de transformation numérique avant d’espérer tirer pleinement parti de l’IA. Des systèmes qui communiquent mal peuvent également freiner un projet.

La qualité des données est une condition fondamentale à la qualité des résultats générés par l’IA. Les données doivent exister, être accessibles, fiables et suffisamment bien structurées pour être utilisées. Il importe aussi de considérer les données non structurées — courriels, comptes rendus, commentaires de clients, documents — que l’IA générative permet désormais d’exploiter.

Il faut également évaluer l’infrastructure technologique. Les systèmes en place sont-ils suffisamment performants, sécuritaires et intégrés pour soutenir les nouveaux usages?

Enfin, il faut évaluer la capacité humaine : compétences disponibles, besoins de formation, ouverture au changement.

Pour un dirigeant, le diagnostic sert précisément à faire ressortir les maillons faibles avant qu’ils ne deviennent des obstacles au succès. Il sert à maximiser vos chances d’obtenir les bénéfices attendus.

Le mode de gestion est aussi un facteur de succès et le rôle du gestionnaire est important. L’IA génère davantage de valeur dans les organisations qui favorisent la collaboration, le partage de l’information et la prise de décision fondée sur les données.

Progresser selon sa capacité réelle

Un diagnostic de maturité n’a pas pour objectif de déterminer si une entreprise est « prête » ou « pas prête » pour l’IA. Il vise à déterminer les conditions à mettre en place et les projets les plus susceptibles de réussir compte tenu des capacités actuelles de l’organisation.

Supposons que vos données soient dispersées et de qualité inégale. Inutile d’attendre d’avoir assaini toutes les données de l’entreprise. Vous pouvez choisir un cas d’usage reposant sur un ensemble limité de données, améliorer celles qui sont nécessaires et ainsi établir de bonnes pratiques de gestion et de gouvernance des données.

La logique est la même pour les équipes, les processus ou la gouvernance. Un projet circonscrit permet d’acquérir de l’expérience, d’expérimenter de nouvelles façons de faire et de renforcer progressivement ses capacités.

C’est là tout l’intérêt d’une approche progressive; elle réduit l’écart entre les ambitions de l’entreprise et sa capacité d’exécution, tout en limitant les risques associés à des projets trop complexes ou trop ambitieux. Chaque initiative devient alors une occasion d’apprendre, de démontrer la valeur de l’IA et de bâtir les fondations nécessaires aux projets suivants.

Prévoir un budget réaliste

Une erreur fréquente consiste à concentrer l’attention et les ressources sur la technologie. Or, les principales raisons d’échec des projets sont rarement liées à la technologie.

Bien que des investissements sont effectivement nécessaires en matière de technologies, de données et d’infrastructures, une part importante des efforts doit absolument être consacrée aux dimensions humaines et organisationnelles. Il faut notamment développer les compétences, adapter les rôles, revoir les façons de travailler et accompagner le changement. Les processus doivent aussi être repensés pour que l’IA s’intègre réellement aux activités plutôt que de simplement se superposer aux méthodes existantes.

Pour un dirigeant, cette répartition donne surtout une meilleure mesure de l’effort à prévoir pour mener le projet à terme.

Cette réalité doit se refléter dans le budget et dans l’échéancier. Les coûts ne se limitent pas aux licences, aux infrastructures ou au développement technologique. Il faut aussi prévoir les ressources nécessaires à l’optimisation des processus et à l’accompagnement des équipes.

Il faut prévoir une bonne marge de manœuvre lors de l’estimation initiale des coûts afin d’obtenir un ordre de grandeur plus réaliste. Les délais, eux aussi, sont fréquemment sous-estimés.

Mieux vaut intégrer cette réalité au départ que découvrir en cours de route que l’organisation n’a plus les ressources pour terminer le projet.

Choisir un projet à la bonne hauteur

Les organisations qui réussissent en IA ne sont pas nécessairement celles qui investissent le plus dans la technologie, mais celles qui arriment leurs projets avec leurs objectifs d’affaires, qui comprennent leurs capacités actuelles et qui bâtissent progressivement les conditions de leur succès.

Une fois la maturité évaluée, il reste à choisir où commencer. Deux critères sont particulièrement utiles : la valeur d’affaires et la faisabilité.

Un premier projet prometteur doit produire un bénéfice suffisamment important pour justifier l’effort, tout en demeurant réalisable avec les capacités actuelles de l’organisation.

Commencer par un projet accessible ne signifie donc pas manquer d’ambition. C’est créer les conditions pour démontrer rapidement la valeur de l’IA, susciter l’adhésion des équipes, générer des apprentissages concrets et renforcer progressivement les capacités de l’organisation. Les premiers projets servent autant à produire des gains qu’à bâtir la maturité nécessaire aux suivants.

La maturité IA n’est d’ailleurs jamais un état définitif. Elle évolue au fil des projets réalisés, des données mieux exploitées, des processus optimisés, des compétences développées et des modes de gestion adaptés aux nouvelles réalités. Chaque initiative réussie contribue ainsi à accroître la capacité de l’organisation à entreprendre des projets plus complexes et transformateurs.

Pour un dirigeant, la bonne question n’est donc pas seulement : « Que pouvons-nous faire avec l’IA? ». Elle est aussi : « Qu’avons-nous aujourd’hui la capacité de réussir — et que devons-nous développer pour aller plus loin? ».

Chaque étape de développement d’un projet est importante. Dès la conception jusqu’à l’analyse des résultats, notre équipe peut vous aider à orienter votre parcours IA afin d’atteindre les objectifs souhaités.