Qu’est-ce qui est maintenant et ce qui est à venir dans l’IA
L’IA évolue d’outils isolés vers des systèmes d’agents inter-départementaux, mettant ainsi une pression nouvelle sur la préparation des données, la gouvernance et la manière dont les résultats seront mesurés.
Lors de la conférence AI Horizons, il est devenu évident que la conversation a évolué. Les leaders ne débattent plus de l’intégration de l’IA dans l’organisation, mais échangent des notes sur les dysfonctionnements qui apparaissent lorsqu’elle est intégrée dans des flux de travail réels. L’accent est mis sur l’hygiène des données, les systèmes d’agents inter-départementaux, les lacunes juridiques et de gouvernance, ainsi que sur la nécessité de mesurer l’efficacité et le retour sur investissement de l’IA.
Points de tension dans l’état actuel de l’IA
Cette année a été marquée par l’implémentation. Les entreprises avancent plus rapidement qu’en 2024 et au début de 2025. Elles sont prêtes pour les agents et posent les bonnes questions. L’année prochaine pourrait être axée sur une mesure plus approfondie et la démonstration du retour sur investissement.
Il est aussi constaté que l’hygiène des données est critique : “Pas de données, pas d’IA.” Cela représente un défi plus important que prévu.
Le rôle des équipes juridiques
Les agents avancent rapidement. Les équipes juridiques ne sont parfois même pas au courant qu’un flux de travail agentique est en cours d’essai. Elles se tournent vers des experts pour des questions de propriété intellectuelle, mais pas toujours pour les risques liés aux flux de travail des agents.
La nécessité d’un personnel dédié à l’IA
Les organisations de communication doivent allouer des personnes et des ressources dédiées à l’IA : implémentation, déploiement, formation. Les entreprises qui le font auront un avantage, car cela ne sera pas une tâche écrasante.
Construire la maturité de l’IA
Pour aider à construire la maturité de l’IA, commencez par définir l’objectif. Ne construisez pas uniquement parce que vous le pouvez. Réalisez un audit des données : où se trouvent-elles, quelles sont propres ou sales, et comment s’intègrent-elles ?
Les prochaines étapes semblent impliquer des flux de travail d’agents inter-départementaux afin que les agents ne soient pas isolés. Cela générera un impact sur le résultat final.
Compétences nécessaires pour une participation active
Les lacunes en matière de compétences incluent la compréhension technique de ce que l’IA peut faire et comment elle fonctionne. Une pensée critique et une littératie médiatique sont également nécessaires pour gérer les risques associés.
Erreurs fréquentes dans l’adoption de l’IA
- Manque de mesure pour prouver que les compétences se traduisent par de meilleurs résultats.
- Une mentalité managériale qui laisse les employés “se débrouiller” peut entraîner une adoption médiocre de l’IA.
- Surveillance et gouvernance faibles peuvent nuire à l’efficacité de l’IA.
Créer un environnement positif pour l’apprentissage de l’IA
Les garde-fous ne devraient pas être perçus comme des obstacles, mais comme des moyens d’assurer une utilisation rapide et sécurisée de l’IA. Il est crucial de rencontrer les utilisateurs là où ils en sont, qu’ils soient craintifs ou utilisateurs avancés.
Conclusion
L’IA est passée des projets pilotes à la production. La conversation a changé : il s’agit désormais de comprendre ce qui se casse lorsqu’elle est intégrée dans des flux de travail réels. L’hygiène des données et les flux de travail d’agents inter-départementaux sont les prochains défis à relever.
La maturité de l’IA nécessite des ressources et ne doit pas être considérée comme un projet accessoire. Les organisations qui avancent consacrent des personnes, de la formation et de la gouvernance à l’IA.