AI vs BI : comment expliquer et amener l’Intelligence Artificielle aux métiers

Du discours au terrain

Mais les choses ne sont pas si simples sur le terrain. En témoigne cette question d’un cadre d’une entreprise agroalimentaire américaine (Welch’s) à la fin d’une session baptisée « Applied AI: Intelligent Machines in the Enterprise » lors du EmTech – une conférence organisée par le prestigieux MIT.

Ce que le participant a demandé était on ne peut plus simple : « Comment présentez-vous aux métiers tout ce qui vient d’être dit sur l’AI, et que dans le même temps ils ne se disent pas que c’est juste et encore de la BI ? ».

La plus grosse différence entre l’IA et la BI est qu’elles ne répondent pas aux mêmes questions, a répondu Sameer Anand, consultant chez A.T. Kearney. La BI serait souvent utilisée pour comprendre ce qui s’est passé. Tandis que l’AI a pour but d’essayer d’envisager ce qui va arriver.

« On voit beaucoup d’entreprises qui réfléchissent au prédictif et au moyen de faire des prévisions, c’est là, je pense, qu’il y aura de l’IA et pas vraiment de BI ».

Mais la question montre aussi qu’il y a un décalage entre le discours des vendeurs et la réalité du terrain. Les acheteurs potentiels reçoivent ces nouveautés avec précaution, voire circonspection. Ce qui ralentit l’adoption de l’AI.

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Comment démocratiser l’AI ? Quelques règlent sont à respecter.

Pour Houman Motaharian, de LendingPoint – une start-up spécialiste du crédit – le plus important dans un premier temps est de susciter l’adhésion de la direction. Mieux que ce soit un ponte (Directeur ou Vice-Président) qui mène la charge.

Quand il travaillait pour AmericanExpress, il y a 8 ans, il se souvient que c’est le Directeur de la gestion du risque (le Chief Risk Officer) qui a milité pour que l’entreprise se lance dans le Machine Learning et qu’elle commence à regarder Hadoop.

« Trouver un champion de l’AI est clef », confirment Vijay Sharma de Deloitte. Un avis chaudement appuyé par Sameer Anand.

Commencer petit et être patient

Le Chief Risk Officer a commencé petit, en ciblant des cas d’usages appropriés et en lançant des PoC. « Aujourd’hui, je sais de source sûre que la plupart des décisions d’AmericanExpress sont prises avec l’aide de l’apprentissage statistique », confie Houman Motaharian.

Là encore, Vijay Sharma acquiesce. « Commencer petit aide à construire un cas sérieux et solide qui une fois correctement présenté peut emporter la confiance d’un top manager », conseille-t-il.

Mais Houman Motaharian prévient : même avec l’appui d’un haut dirigeant, l’adoption de l’AI chez AmericanExpress a pris du temps. « Cela ne s’est pas fait en une nuit. Ça a pris six ou sept ans ».

Résonner différemment

Et pour cause, pour la consultant de A.T. Kearney, l’Intelligence Artificielle est un générateur de nouvelles idées. Elle n’est pas faite pour repenser l’existant en mieux mais pour le réinventer.

« Prenez du recul. Et prenez du temps pour vous pencher sur la manière dont les données, les outils analytiques et la technologie peuvent être utilisés et combinés pour résoudre un problème », invite-t-il en conclusion. Autrement dit, il faut (aussi) savoir laisser le temps au temps pour faire germer les idées.