Plus les projets AI sont à risques, plus ils sont rentables ! Pour le BCG Gamma et le BCG Henderson Institute, seuls les projets ambitieux sont rentables.

Sept sociétés sur dix signalent des gains minimes, voire nuls, de leurs initiatives en matière d’AI ! Pourquoi certains projets AI aboutissent-ils, alors que beaucoup d’autres échouent ? Selon le BCG Gamma et le BCG Henderson Institute qui ont interrogé plus de 2 500 dirigeants, il existe un groupe étonnamment exclusif : les sociétés qui génèrent de la valeur à partir de l’AI. Quelles sont ces sociétés ?

Oui à l’AI ! Evidemment. Mais comment l’aborder ? Comment l’intégrer ? Première erreur constatée : considérer l’AI du seul point de vue technologique. Dans un sens, cela peut s’expliquer. Les capacités de l’AI reposent sur des innovations techniques qui s’améliorent sans cesse. Il n’empêche. Pour le BCG Gamma et le BCG Henderson Institute, c’est la mauvaise approche. A contrario, les entreprises qui réussissent considèrent l’AI comme un pilier essentiel de leur stratégie d’entreprise. Elles l’ont intégrée étroitement à leur stratégie globale…

Une arme à double tranchant

Lier l’intelligence artificielle à la stratégie commerciale garantit que les initiatives d’intelligence artificielle sont bien ciblées dans l’ensemble de l’organisation. C’est vital. Selon les promoteurs de l’étude, le vaste potentiel de l’AI est une arme à double tranchant. Du coup, les efforts peuvent être dispersés et inefficaces. Au contraire, lier l’AI à la stratégie commerciale aide les entreprises à se concentrer sur les initiatives qui apportent ou facilitent les résultats les plus importants. Cela permet une répartition plus intelligente et plus efficace des talents et des ressources en AI.

Il s’agit clairement d’aller au-delà de l’automatisation et ses promesses d’économie. La Deutsche Bank l’a bien compris. Pour un de ses produits de crédit à la consommation, l’AI lui permet de décider en temps réel s’il convient de prolonger un prêt… et non après qu’un client ait soumis une demande en ligne. Dans les huit mois suivant le lancement du service, les emprunts pour ce produit spécifique ont été multipliés par 15. Pour Deutsche Bank, le véritable avantage est la capacité de joindre des clients qui, selon un processus plus traditionnel, n’auraient pas fait la démarche.

Lancez-vous sur de grands projets !

A ce niveau, l’enquête du BCG Gamme et du BCG Henderson institute est très claire : les organisations les plus efficaces pour tirer de la valeur de l’AI sont deux fois plus susceptibles de se concentrer sur les revenus que sur les seules économies réalisées.

Certes, la réduction des coûts et la productivité sont des avantages non négligeables. Les entreprises qui les recherchent peuvent en retirer, parfois rapidement. Elles doivent, surtout, voir plus loin. Autrement dit donner le feu vert à d’autres initiatives. Inclure l’AI dans un processus continu.

Une autre motivation pour se focaliser davantage sur la croissance des revenus est le risque stratégique lié à l’AI que perçoivent de nombreuses entreprises. Si elles ne recherchent pas d’occasions, la concurrence le fera…

Les projets à risques… sont les plus rentables

La probabilité d’enregistrer des gains substantiels est proportionnelle aux risques : 50 % pour les projets à haut risque… et 23 % les projets à faible risque. Fait révélateur, la volonté de prendre des risques semble augmenter avec le niveau de maturité de l’organisation en matière d’AI.

Cette notion de risque tient aussi aux compétences. En AI, il y pénurie de talents. L’analyse des organisations les plus performantes montre une démarche sur trois fronts : engager des jeunes talents en AI, développer des compétences au sein de la main-d’œuvre en place et à faire appel à des experts externes. 65 % des organisations qui investissent dans les trois itinéraires ont vu l’impact commercial de l’AI.

En interne, il s’agit de considérer l’AI non seulement comme une capacité technique, mais également comme une initiative majeure de transformation des activités. Les organisations qui réussissent reposent leur développement sur des méthodologies agiles. Elles favorisent la collaboration itérative et inter-fonctionnelle. Concrètement, elles réunissent des spécialistes des données, les propriétaires de processus, les fonctions de support comme la finance et le juridique… sans oublier l’IT et la direction générale. Elles investissent également dans une gouvernance des données et des plateformes de données robustes pour garantir la qualité et la disponibilité des données qui alimentent l’AI.

On l’a compris, l’intelligence artificielle ne concerne pas uniquement la technologie. C’est beaucoup plus les personnes, les processus, la culture et la stratégie commerciale.