IA Readiness : votre DSI est-elle prête pour l’IA Générative  ?

IA Readiness ou comment savoir si votre entreprise et les différents métiers sont prêts à tirer parti du potentiel de l’IA ? Nous avons défini 4 critères permettant d’évaluer si votre entreprise est prête à une vraie adoption de l’IA Générative. Are you (AI) ready ?

ia readiness

Sommaire

Une étape préliminaire indispensable pour mesurer votre IA Readiness  : évaluer la maturité IA de la DSI

L’adoption de l’Intelligence Artificielle (IA) générative dans les systèmes d’information marque une révolution majeure dans le secteur de l’IT. Cette forme d’IA est capable de créer du contenu innovant, de proposer des solutions inédites et accélère la transformation des industries.

L’IA générative transforme les business modèles en offrant des capacités de création et d’analyse jusqu’alors inimaginables. Cette accélération ouvre des voies vers une efficacité opérationnelle sans précédent, stimule l’innovation produit et permet une compréhension client approfondie.

IA Readiness pour une stratégie d'adoption proactive de l'IA Générative

Pour que les entreprises tirent pleinement parti de cette accélération, une préparation minutieuse et une stratégie d’adoption proactive sont essentielles.

Dans ce contexte d’IA Readiness, la question de la préparation des DSI à cette accélération devient donc primordiale.

La préparation à l’IA générative nécessite, dans un premier temps, une évaluation approfondie de la maturité de la DSI. Il s’agit de prendre en compte quatre domaines clés : les infrastructures, les compétences, la donnée, et la culture d’entreprise.

1. Des infrastructures IT adaptées

Afin de soutenir l’accélération apportée par l’IA générative, les infrastructures IT doivent être non seulement robustes mais aussi extrêmement flexibles et évolutives. La mise en œuvre de technologies avancées comme le cloud computing ou la mise en œuvre de plateformes technologiques adaptées est cruciale. Elle permet de répondre à la demande de traitement en temps réel et à la scalabilité induites par la mise en place d’outils d’IA générative.

2. Des compétences à acquérir ou à renforcer

L’accélération de l’adoption de l’IA générative met en lumière le besoin urgent de compétences spécialisées dans le domaine.

De plus en plus d’écoles d’ingénieur, de commerce et même les IEP se spécialisent en la matière. Toutefois, cet apport de matière grise ne suffit pas. La formation continue est indispensable afin que les équipes IT puissent exploiter le potentiel disruptif de l’IA générative.

De plus, les équipes IT ne sont pas les seuls à devoir être acculturées à l’IA générative. En effet, plus globalement, tous les métiers de la chaîne de valeur doivent être en mesure d’en comprendre les enjeux, les bénéfices et les risques induits.

Entre un niveau culturel minimum partagé par chacun et la mise à disposition d’un groupe de spécialiste, la maitrise du moyen humain sera essentielle au succès.

IA Readiness chez iQo passe par l'acculturation à l'IA pour tous nos consultants

Chez iQo, nous prônons l’hybridation des compétences de nos consultants en plaçant, notamment, l’IA au coeur de leurs compétences. Notre approche se base sur les quatre objectifs suivants :

3. Une culture d’entreprise adaptée

Une entreprise dont la culture est d’embrasser l’innovation et l’accélération est mieux préparée à intégrer l’IA générative.

Encourager une approche ouverte à l’expérimentation et à l’apprentissage rapide peut significativement faciliter l’adoption de ces technologies avancées au sein d’une DSI et, plus largement, d’une entreprise.

Les logiques de gestion, les organisations et la taille des entreprises doivent être adaptées à l’enjeu que représente l’IA générative. L’intégration de l’IA générative présente en effet des défis uniques, notamment en matière de sécurité des données, d’éthique et de résistance au changement.

4. Avoir au préalable mis la Data au cœur de la capacité à accélérer la transformation

Avec l’IA générative, la valeur de la data est décuplée. Une gouvernance et une architecture des données solides sont indispensables pour alimenter les algorithmes d’IA générative. Elles permettent ainsi une création d’insights et des décisions basées sur des données fiables.

La pratique de la data gouvernance devient d’autant plus essentielle. C’est avec la mise en place de l’IA générative que les entreprises data-driven pourront faire valoir un avantage comparatif ; au contraire, les entreprises n’ayant pas encore pris le tournant de la data devront doublement d’adapter.

Un premier pas vers l’IA générative : le Cockpit IA Readiness

Le tableau de bord IA Readiness est un outil stratégique proposé par iQo permettant de piloter l'intégration de l'IA générative au sein de l’entreprise, et piloté par la DSI. Il permet une évaluation claire des préparatifs de votre entreprise et offre une feuille de route et des points de vue pour adresser les domaines nécessitant une amélioration.

Face à l’accélération induite par l’IA générative, les entreprises ont une opportunité unique de se positionner à l’avant-garde du progrès technologique. Adopter une approche itérative, expérimenter avec des projets pilotes et établir des partenariats stratégiques sont des stratégies clés pour surmonter ces obstacles.

En évaluant soigneusement leur préparation et en adoptant des pratiques adaptées, elles peuvent naviguer avec succès dans cette transformation. L’ère de l’IA générative promet une innovation et une efficacité sans précédent, être prêt pour cette accélération signifie saisir les opportunités de demain dès aujourd’hui.

Comment iQo peut vous accompagner dans votre approche IA Readiness ?

Votre DSI est-elle prête pour l’accélération apportée par l’IA générative ? Évaluez votre maturité en IA et prenez les mesures nécessaires. Explorez notre offre IA Readiness pour obtenir un cockpit offrant une vision complète et préparez-vous à embrasser l’avenir de la technologie.

Si vous souhaitez acculturer vos équipes aux enjeux de l’IA, on parle ici des formations prioritaires à suivre.

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Adrien RAQUE

Associé iQo
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