Perspectives sur l'IA : Mise en production de l'IA
La plupart des initiatives en matière d’IA n’échouent pas à cause du modèle. Elles échouent en raison de données fragmentées, de systèmes déconnectés et de processus sur lesquels l’IA ne peut pas agir en toute sécurité. Dans cette rubrique, nos experts expliquent ce qu’il faut pour faire passer l’IA du stade du projet pilote à celui d’une exploitation productive et régie par des règles : des bases de données adaptées à l’IA, des agents sensibles au contexte, une collaboration entre l’humain et l’IA, ainsi que le respect de la loi européenne sur l’IA.
L'approche de SoftProject en matière d'IA d'entreprise
SoftProject ne considère pas l'IA comme un simple module complémentaire. Notre plateforme réunit l’intégration des données, l’ gouvernance des données, l’automatisation des workflows et la connectivité des systèmes au sein d’un même environnement. Les modèles d’IA fonctionnent ainsi avec des données propres, cohérentes et traçables, et agissent selon des règles de processus clairement définies. X4 BPMS orchestre les étapes d’IA au sein de processus métier de bout en bout. Phoenix connecte les systèmes auxquels l’IA doit accéder. dataspot. fournit la base de données gouvernée et la traçabilité qui rendent les décisions de l’IA explicables. → En savoir plus sur l’activation de l’IA
Quelle démarche et quel RCU (référentiel client unique) adopter pour soutenir sa stratégie customer-centric ?
La plupart des entreprises ne sont pas confrontées à un problème lié aux données clients. Elles sont confrontées à un problème lié aux accords relatifs aux données clients. L'CRM e détient une version du compte, la plateforme de commerce électronique en détient une autre, le service…
Numérisation des entreprises : 5 idées reçues qui freinent les projets
Comment surmonter les réticences face à la numérisation — et élaborer une stratégie qui apporte réellement de la valeur ajoutée. Vous souhaitez entamer la numérisation de votre entreprise ou accélérer les travaux déjà en cours, mais vos collègues,...
gouvernance des données en tant que Fondation pour l'IA
Pourquoi la fiabilité des données détermine si l'IA est source de valeur ou de risque L'intelligence artificielle s'impose rapidement comme un élément central de la stratégie d'entreprise. Les organisations investissent dans l'IA pour gagner en efficacité, automatiser les décisions,...
Foire aux questions
Que signifie pour une entreprise d'être « prête pour l'IA » ?
Une entreprise prête pour l'IA a préparé ses données, ses systèmes et ses processus de manière à ce que l'IA puisse fournir des résultats fiables. Les données sont cohérentes, documentées et accessibles via des interfaces sécurisées. Les processus définissent les domaines dans lesquels l'IA agit de manière autonome et ceux où la décision revient aux humains. Sans ces fondements, la plupart des projets d'IA ne dépassent jamais le stade pilote, quelle que soit la performance du modèle.
Pourquoi tant de projets d'IA ne parviennent-ils pas à se développer à grande échelle ?
Le modèle en lui-même constitue rarement le goulot d'étranglement. Les causes habituelles sont la mauvaise qualité des données, des données enfermées dans des systèmes isolés les uns des autres, un manque de clarté quant aux responsabilités en matière de données et de prise de décision, ainsi que des résultats issus de l'IA qui ne sont jamais intégrés aux processus opérationnels. Lorsque ces problèmes sont résolus au niveau de la plateforme, l'IA peut passer du stade d'expériences isolées à celui des opérations quotidiennes.
Quel rôle joue l'gouvernance des données e dans l'IA d'entreprise ?
gouvernance des données définit la nature des données, leur provenance et les responsables de celles-ci. La traçabilité des données permet de remonter jusqu’aux sources des résultats générés par l’IA, ce qui est essentiel pour garantir la confiance, l’auditabilité et l’analyse des erreurs. Des réglementations telles que la loi européenne sur l’IA exigent également une « gouvernance des données » documentée pour les systèmes d’IA à haut risque.
Comment les humains et l'IA collaborent-ils dans le cadre des processus automatisés ?
Dans un système « human-in-the-loop », des seuils configurables déterminent à quel moment l'IA prend une décision de manière autonome et à quel moment une personne doit vérifier le résultat. Par exemple, les cas présentant un niveau de confiance élevé sont traités automatiquement, tandis que les cas peu clairs ou à haut risque sont transmis à un spécialiste. Cela permet de maintenir un niveau d'efficacité élevé sans renoncer au contrôle, et de renforcer progressivement la confiance dans l'IA.
Comment intégrer l'IA dans les processus métier existants ?
L'approche la plus fiable consiste à intégrer l'IA comme une étape bien définie au sein d'un workflow. Le moteur de processus fournit à l'IA les données appropriées, reçoit le résultat, applique les règles métier et décide de la suite à donner. Il peut s'agir d'un traitement automatique, d'une remontée vers un niveau supérieur ou d'une vérification humaine. Avec X4 BPMS, les étapes d'IA peuvent être modélisées, exécutées et surveillées comme n'importe quelle autre activité du processus.