Simplifier avant d’automatiser : la nouvelle équation de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) est désormais une priorité stratégique pour de nombreuses entreprises, avec une augmentation significative des investissements et des projets pilotes. Cependant, moins de quatre entreprises sur dix constatent un impact économique mesurable à l’échelle de leur activité. Bien que les investissements dans l’IA augmentent, les bénéfices restent souvent inférieurs aux attentes.
Cette situation soulève des questions sur la performance de l’IA, qui dépend non seulement de la technologie elle-même, mais aussi de la capacité des organisations à fonctionner de manière fluide et cohérente. Les entreprises, en évoluant par couches successives, ont accumulé des outils et des processus qui peuvent entraver la circulation de l’information.
L’IA met en lumière cette complexité organisationnelle. Contrairement à un collaborateur humain, un système automatisé ne peut pas facilement reconstituer les informations manquantes. Pour être efficace, il doit accéder à des données fiables et fonctionner dans un environnement où les responsabilités sont clairement définies. Cela explique pourquoi de nombreux projets d’IA rencontrent des difficultés lors de leur déploiement à grande échelle.
Les entreprises doivent donc repenser leur approche de l’IA. La question n’est plus de savoir combien de cas d’usage lancer, mais plutôt d’identifier les sources de friction au sein de l’organisation. Les entreprises qui réussiront à réduire ces ruptures et à simplifier leurs processus seront mieux positionnées pour tirer parti de l’IA.
La simplification devrait donc devenir un enjeu stratégique, permettant à l’IA de produire des résultats mesurables. Le débat sur l’intelligence artificielle évolue, et le véritable avantage compétitif pourrait résider dans la capacité à fluidifier le travail, plutôt que d’ajouter de nouvelles couches technologiques.
Source : Murali Swaminathan, CTO chez Freshworks.
