Florian Douetteau, CEO, Dataiku
Google Duplex, Alexa, Siri, véhicules autonomes avec Tesla, Google Car, ou Uber, robots humanoïdes avec Nao… l’intelligence artificielle n’est plus de la science-fiction. Elle s’immisce dans notre quotidien et transforme nos vies.
Arrivée via des robots sur les lignes de montage, ou dans la maintenance via des outils prédictifs, entrée dans les directions marketing ou RH, par les chatbots, et dans les services de sécurité via la reconnaissance faciale, l’intelligence artificielle a, peu à peu, investi toutes les directions métiers. Cette intrusion s’est faite par la technologie et les déploiements ont été réalisés majoritairement de manière isolée et avec des équipes réduites. Résultat : les entreprises et notamment les grands comptes, se retrouvent aujourd’hui à la tête de nombreuses applications indépendantes et éparses dans les services mais sans réelle orchestration ni effort de capitalisation. Si cette approche sans gouvernance des projets IA, était justifiable de par l’incertitude de l’intérêt de ce type d’application, elle n’a plus de raison d’être, les avantages de ces nouvelles technologies étant désormais prouvées. Il est donc temps pour les entreprises de mettre en œuvre des stratégies d’intelligence artificielle globales, de passer à l’ère de l’Enterprise AI où l’automatisation est pensée comme un facilitateur déterminant sur chaque processus de l’entreprise.
Arrivée via des robots sur les lignes de montage, ou dans la maintenance via des outils prédictifs, entrée dans les directions marketing ou RH, par les chatbots, et dans les services de sécurité via la reconnaissance faciale, l’intelligence artificielle a, peu à peu, investi toutes les directions métiers. Cette intrusion s’est faite par la technologie et les déploiements ont été réalisés majoritairement de manière isolée et avec des équipes réduites. Résultat : les entreprises et notamment les grands comptes, se retrouvent aujourd’hui à la tête de nombreuses applications indépendantes et éparses dans les services mais sans réelle orchestration ni effort de capitalisation. Si cette approche sans gouvernance des projets IA, était justifiable de par l’incertitude de l’intérêt de ce type d’application, elle n’a plus de raison d’être, les avantages de ces nouvelles technologies étant désormais prouvées. Il est donc temps pour les entreprises de mettre en œuvre des stratégies d’intelligence artificielle globales, de passer à l’ère de l’Enterprise AI où l’automatisation est pensée comme un facilitateur déterminant sur chaque processus de l’entreprise.
L’Enterprise AI requiert l’adhésion de tous les collaborateurs
Passer à l’ère de l’Enterprise AI impose une adhésion globale de l’entreprise. Mobilisation des collaborateurs, la direction générale doit être moteur et relayée par les managers et des ambassadeurs. L’Enterprise AI nécessite d’expliquer, de rassurer, de démontrer par des projets concrets que l’intelligence artificielle est un accompagnant, un facilitateur de tâches, et pas un substitut. Elle requiert des collaborateurs qu’ils réfléchissent en quoi l’IA peut les aider dans leur quotidien. Quelles sont les actions, les tâches chronophages qu’ils peuvent confier à une intelligence artificielle ? Quels nouveaux services utilisant l’IA peuvent-ils proposer aux clients ? Quelles applications peuvent-ils mettre en œuvre pour optimiser leurs processus et anticiper des évènements ? Un projet IA et, qui plus est, une stratégie globale d’IA doit être abordée sous l’angle d’un enjeu stratégique business et non sous celui de la technologie uniquement. Démontrer de la valeur d’une application IA et analytique constitue le meilleur atout pour démultiplier les énergies et les initiatives.
Pas d’Enterprise AI sans culture de la data
Tout projet d’intelligence artificielle nécessitant de grands volumes de données, l’Enterprise AI, doit insuffler la culture de la data à tous ses collaborateurs. Éducation, formations, ateliers, groupes de travail, tous les moyens doivent être utilisés pour amener chacun à adopter un comportement orienté donnée. Mais pour que l’ensemble reste contrôlable (et donc que l’IA soit capitalisable dans la valorisation de l’entreprise), les processus de création, de conception de test et de mise en production doivent également faire l’objet de toutes les attentions pour éviter les débordements, les erreurs, les incidents comme observés ces derniers mois. Une fois adoptée, une stratégie d’Enterprise AI impose donc de mettre en place une gouvernance de la donnée où chaque collaborateur à son propre rôle et contribue à l’enrichissement, à l’exploitation et à la sécurité de la donnée.
Que ce soit dans la relation client, dans la logistique, la conception, la production, la maintenance, les ventes, les ressources humaines, les achats… l’IA investit tous les métiers de l’entreprise. Mais cette intelligence artificielle ne prendra toute sa valeur et ne permettra aux entreprises de créer de nouveaux produits, de nouveaux business, de rationaliser ses coûts et d’augmenter sa réactivité, que si elle est déployée à l’échelle de l’entreprise. Le temps des hésitations est fini, l’IA a fait ses preuves. Toutes les entreprises doivent rejoindre l’ère de l’Enterprise AI.
Que ce soit dans la relation client, dans la logistique, la conception, la production, la maintenance, les ventes, les ressources humaines, les achats… l’IA investit tous les métiers de l’entreprise. Mais cette intelligence artificielle ne prendra toute sa valeur et ne permettra aux entreprises de créer de nouveaux produits, de nouveaux business, de rationaliser ses coûts et d’augmenter sa réactivité, que si elle est déployée à l’échelle de l’entreprise. Le temps des hésitations est fini, l’IA a fait ses preuves. Toutes les entreprises doivent rejoindre l’ère de l’Enterprise AI.
Biographie Florian Douetteau
Florian Douetteau est CEO et co-fondateur de Dataiku. Diplômé de l’Ecole Normale Supérieure, il débute sa carrière chez Exalead, qu’il rejoint en 2000 pour mener une thèse sur le développement du langage de programmation Exascript. Il y restera jusqu’en 2011, occupant successivement plusieurs postes de direction et de vice-président dans les domaines de la recherche, du développement et du management de produits. Après un passage chez Is Cool Entertainment en tant que Chief Technology Officer, il intègre Criteo pendant quelques temps comme Data Scientist freelance, avant de se lancer dans l’aventure Dataiku en 2013.