Ritika Gunnar, membre du laboratoire d’expertise en Data et Intelligence artificielle de IBM, accompagne des milliers de clients du groupe américain dans l’intégration de l’analyse de données et de l’IA dans leurs activités. Rencontrée au CES de Las Vegas, où elle intervenait à une conférence l'intelligence artificielle, elle a livré à L’Usine Nouvelle sa méthode et son analyse des clés de réussite d’un projet d’IA en entreprise.
L’Usine Nouvelle. - Quelle la première étape que ne doivent pas rater les entreprises ayant un projet d’IA ?
IBM Ritika Gunnar. Chez IBM nous avons développé une méthode appelée "Data first", avec laquelle nous aidons nos clients à développer des cas d’usage. Notre méthode commence par un temps de design thinking [démarche de conception créative] qui permet de bien cerner le problème que l’entreprise veut résoudre et comment l’IA peut l’aider. Pendant cette étape, nous réunissons différents départements d’affaire, des experts du design thinking et des data scientists. Avec cette approche très itérative, nous pouvons vérifier si l’IA est bien la solution au problème et si une solution viable est possible.
Vouloir à tout prix mettre de l’IA dans ses activités sans que ce ne soit la solution adaptée arrive-t-il fréquemment ?
C’est en effet assez courant. Il faut retenir que l’IA est un ingrédient qui peut être utile pour trois objectifs : améliorer sa production, ses bénéfices et automatiser ses process. Une fois cela intégré, on peut déterminer les cas d’usage pertinents et mesurer leur faisabilité.
Quels sont les freins au bon développement de projets IA ?
Il y a trois barrières. Les compétences, qui renvoient à la compréhension du business et qui doivent être valorisées et adaptées si besoin. La confiance. Une étude que nous avons menée auprès de 45 000 entreprises montre que 78% veulent de l’explicabilité. La disponibilité des bonnes données enfin.
Cette question des données n’a-t-elle pas été sous-estimée quand a démarré la ruée sur l’IA ?
En intelligence artificielle, la question de l’exploitation des données est essentielle. Une entreprise ne peut pas réussir son projet d’IA sans disposer au préalable d’une bonne architecture de données. Or c’est en effet une erreur commune que de s’intéresser à l’IA sans regarder l’état des données disponibles et leur structuration. S’assurer que les bonnes données sont accessibles est l’un des points majeurs de notre méthodologie de design thinking.
Nettoyer et organiser la multitude de données collectées n’est-il pas un casse-tête sur lequel buttent pas mal d’entreprises aujourd’hui ?
Cette étape demande en effet énormément de travail mais la technologie aide de plus en plus à la franchir. Nous avons pour cela développé des solutions basées sur notre intelligence artificielle Watson. Aujourd’hui, l’IA est utilisée pour vous dire où sont vos données, comment vous pouvez les récupérer et comment elles peuvent vous aider, en vous permettant d'en connaître la qualité. C’est extrêmement important car 80% des données sont aujourd’hui considérées comme noires, c’est-à-dire cachées, non structurées et donc inexploitées. Ces outils ont notamment permis que le déploiement de l’IA progresse, avec 14% d’adoption de cette technologie il y a 18 à 24 mois, contre 37% en octobre 2019 selon notre enquête.
Etre une entreprise qui tire toute la valeur des données n’est-il qu’une question de technologie ?
Non. Structurer ses données, c’est savoir qui dans votre organisation a la bonne autorisation, pour accéder à la bonne donnée, pour le bon cas d’usage. Notamment en Europe avec le RGPD, cette question devient la priorité. Quand nous accompagnons les grands groupes dans leurs projets, c’est à cette question que nous les aidons à répondre. Une entreprise doit disposer des données pertinentes mais aussi des compétences nécessaires à leur compréhension. Sans oublier une autre dimension humaine fondamentale : le soutien de la direction. C’est un point critique pour réussir à devenir une entreprise pilotée par les données, qui est elle-même une condition sine qua non pour être une entreprise pilotée par l’IA.
