L’intelligence artificielle (IA) automatise de plus en plus de secteurs et s’impose comme un moteur d’innovation. D’ailleurs, le Forum économique mondial a récemment désigné l’IA comme une source majeure de bouleversement du marché du travail pour les cinq prochaines années. On prévoit ainsi la création de nouveaux postes en analyse de mégadonnées, cybersécurité et opérations commerciales.
Cependant, développer de nouveaux outils et services pour soutenir cette main-d’œuvre émergente exigera encore plus de recherche et développement (R-D). Ces activités seront elles-mêmes transformées par l’IA et l’apprentissage automatique, qui servent à optimiser les opérations.
Alors, comment les entreprises peuvent-elles utiliser l’IA de façon responsable et efficace pour optimiser leur R-D?
« L’IA, c’est comme un gâteau à étages »
« En R-D, le défi est toujours d’accélérer l’innovation, mais à quel prix? », explique Suresh Joshi, vice-président ingénierie chez Boast AI, lors d’une récente séance #InnovatorsLive et d’un balado sur le sujet.
« Mais aussi, ajoute Suresh, comment attirer et mobiliser les talents pour y arriver? »
Comme l’expliquent Suresh et John Can Karayel, vice-président produit chez Boast AI, « avec l’IA et la R-D, c’est comme un gâteau à étages ».
« Il y a la couche de données, puis la couche d’analyse, ensuite la couche prédictive ». Ce qu’on observe actuellement, c’est une transformation complète du secteur sur la façon d’appliquer l’échelle à la couche prédictive, explique Suresh. « Cette couche va accélérer non seulement la capacité d’ajuster le tir, mais aussi de prédire l’avenir. »
Comme toujours dans un monde axé sur les données, la mise à l’échelle représente souvent le principal obstacle à l’action.
Comme l’explique John, « la quantité de données ne cesse d’augmenter — on en a plus que jamais — et avec ça, la complexité s’accentue aussi, en tenant compte des environnements internes et externes, des données clients, et plus encore. »
En résumé : pour que les entreprises profitent pleinement du potentiel de l’IA — que ce soit pour obtenir de meilleures analyses ou prévoir les prochaines étapes — elles doivent d’abord optimiser leur propre culture des données et leurs capacités internes.
« Quand on regarde la culture et la littératie des données dans les organisations… et avec la croissance constante du volume, de la complexité et des parties prenantes clientes qui veulent des résultats rapides, il y a des tendances importantes à surveiller » auxquelles les dirigeants doivent porter attention.
Repérer l’occasion d’intégrer l’IA
Moderniser tout votre processus de développement de produits avec l’IA est ambitieux. Cela exige un investissement financier important et une grande équipe pour y arriver. (Selon l’ampleur du projet, cette initiative pourrait même être admissible à un crédit d’impôt pour la R-D.)
Une approche plus réaliste consiste à cibler d’abord un défi précis que vous pouvez résoudre grâce à l’IA. Avant d’implanter une solution d’IA, il est aussi utile de bien comprendre ce que l’IA peut — ou ne peut pas — accomplir.
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