Sans data de qualité, l'IA tourne à vide

Il y a un peu plus d'un an, un de nos clients avait de fortes ambitions autour de l'IA.

Plusieurs use cases métiers à forte valeur ajoutée ont été lancés :

• exploitation documentaire ;
• automatisation ;
• aide à la décision ;
• valorisation de données métiers.

Sur le papier, tout était cohérent. Les besoins étaient réels. Les sponsors motivés. Les équipes engagées.

Mais très vite, nous nous sommes confrontés à la réalité que beaucoup d'entreprises découvrent aujourd'hui :

• données non prêtes ;
• pas toujours fiables ;
• informations dispersées ;
• référentiels incomplets ;
• accès compliqués ;
• gouvernance encore immature.

Et soudain, le sujet n'était plus vraiment l'IA.

Le vrai sujet : la maturité data et opérationnelle

Finalement, les premiers use cases ont été livrés et considérés comme des succès.

Mais honnêtement, ils l'ont souvent été en « mode dégradé » :

• on fait avec ce qu'on a ;
• on contourne certaines limites ;
• on simplifie ;
• on adapte les ambitions à la réalité du terrain ;
• on cherche des quick wins.

Alors oui, de la valeur a été créée. Mais étaient-ce de « vrais wins » ? L'avenir le dira...

Ce que le client a gagné

En revanche, il y a un point extrêmement positif : le client a énormément gagné en maturité.

Aujourd'hui :

• les prochains use cases sont mieux cadrés ;
• les enjeux data sont mieux compris ;
• les priorités sont plus réalistes ;
• les perspectives de réussite sont beaucoup plus solides.

C'est probablement l'un des grands enseignements actuels autour de l'IA :

L'IA n'est pas uniquement un sujet technologique. C'est avant tout un sujet de gouvernance, de structuration, de qualité de données et de maturité opérationnelle.

Et les entreprises qui réussiront durablement seront probablement celles qui accepteront cette réalité assez tôt.