L’intelligence artificielle générative transforme progressivement le monde de l’entreprise, offrant de nouvelles possibilités d’analyse et de prise de décision. Ekimetrics, spécialisée dans la data science, intègre cette technologie pour aider les entreprises à anticiper l’avenir et renforcer leur compétitivité tout en adoptant une approche éthique. Entretien avec Soline Aubry, Partner & Head of Consumer Health and Pharma Industry.
Garder une approche pragmatique de l’IA générative
Plutôt que de se limiter à des usages théoriques, l’IA générative est utilisée chez Ekimetrics pour améliorer la qualité des modèles prédictifs et l’analyse des données. Elle permet notamment d’affiner les modèles économétriques, d’optimiser la personnalisation des recommandations et de réinventer certaines tâches analytiques complexes. Soline Aubry nous détaille la vision d’entreprise dont le credo « Solve, Scale, Sustain » guide l’ensemble de leur approche. « Solve » correspond à la résolution des problématiques business complexes grâce à la data science et l’IA ; « Scale » au déploiement de solutions performantes à grande échelle pour maximiser leur impact business ; et enfin « Sustain » à une croissance durable en intégrant des principes d’IA responsable et éthiques qui s’inscrivent dans le temps long. La création de valeur nécessite donc une combinaison d’actifs technologiques et de services à forte valeur ajoutée pour créer un avantage concurrentiel fort. C’est avec cette conviction qu’Ekimetrics approche ses projets d’IA et d’IA générative.
L’utilisation de l’IA générative ne se limite pas à un secteur d’activité en particulier. « Dans le marketing, elle peut aider à créer des contenus adaptés aux attentes des consommateurs par exemple. Dans la finance, elle améliore la modélisation des risques. Dans l’industrie, elle permet d’affiner les prévisions de demande et d’optimiser les chaînes d’approvisionnement. »
« Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative, il est important de développer des cadres d’utilisation rigoureux et de veiller à son impact. »
Les enjeux de l’intégration responsable de l’IA générative
L’intégration de l’IA générative pose toutefois des questions importantes. Selon Soline Aubry, « l’un des défis majeurs est la fiabilité des modèles : comment s’assurer que les données générées sont pertinentes et exemptes de biais ? » L’autre enjeu est celui de l’éthique et de la transparence dans l’utilisation des algorithmes.
Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative, Soline Aubry insiste sur l’importance « de développer des cadres d’utilisation rigoureux et de veiller à son impact. Les entreprises qui adoptent ces technologies doivent s’assurer d’un usage à la fois performant et respectueux des réglementations en vigueur. » Elles doivent aussi réfléchir à la meilleure façon d’intégrer l’humain dans la prise de décision.
L’adoption de l’IA générative en pleine évolution
Mettre en service un usage de l’IA réellement transformatif pour l’entreprise demeure aujourd’hui un challenge à beaucoup d’égards. L’IA générative et ses applications évoluent à une vitesse fulgurante, ce qui engendre selon Soline Aubry « une incertitude permanente pour les clients quant au moment idéal pour adopter de nouvelles solutions. » Cette rapidité de changement soulève des interrogations sur la « pertinence d’une adoption immédiate ou d’un retard à prendre ». Au-delà de la mise en place de ces technologies, les clients doivent également réfléchir à leurs questions business cruciales, à leur processus critiques à fort impact, telles que le « quand », le « comment », et le « pourquoi », en fonction des cas d’usage spécifiques, insiste Soline Aubry. La constante évolution de l’industrie entraîne une obsolescence rapide des décisions prises aujourd’hui, ce qui complexifie encore plus les choix à faire.
Soline Aubry nous détaille ces mécanismes d’adoption. « Après une première vague d’adoption, durant laquelle les clients ont expérimenté les premiers cas d’usage et parfois rencontré des difficultés, une phase de rationalisation semble désormais se dessiner. Cependant, de nouveaux défis émergent, notamment liés à la gouvernance des données, un aspect souvent sous-estimé lors des premières étapes d’adoption. La qualité et la gestion des données deviennent essentielles pour assurer la pérennité des solutions, qui dépendent directement de ces critères. Par ailleurs, le processus de changement organisationnel et l’adoption de ces technologies imposent un apprentissage approfondi, notamment sur la maîtrise du « prompting » par les métiers, essentiel pour tirer pleinement parti des solutions ».
L’IA et le développement durable vont profondément remodeler les modèles économiques au cours de la prochaine décennie. Mais pour Ekimetrics, « une IA à fort impact peut rimer avec responsabilité, éthique et durabilité. » C’est pour cette raison qu’Ekimetrics s’est donnée pour mission d’accompagner les entreprises avec des solutions d’IA adaptées à ce contexte en pleine mutation, pour les aider à anticiper l’avenir et à renforcer leur compétitivité. Avec près de 500 collaborateurs sur 3 continents, Ekimetrics met son expertise au service de l’optimisation des revenus, de la rentabilité et de l’efficacité des opérations, en combinant solutions d’IA et expertise métier.
En conclusion
L’IA générative représente une avancée majeure pour les entreprises, ouvrant la voie à de nouvelles opportunités en matière d’analyse et d’optimisation des processus. Toutefois, son adoption nécessite une approche réfléchie, tenant compte des défis éthiques et techniques comme nous le souligne Soline Aubry. En développant des pratiques responsables, les entreprises peuvent tirer parti de cette technologie tout en minimisant les risques liés à son utilisation.
