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Portrait d’un ingénieur logiciel travaillant sur une application d’IA en gros plan

Stratégie de l’IA : pour que l’IA fonctionne dans votre entreprise !

Atteindre l’excellence basée sur les données de manière agile et efficace dans tous les secteurs grâce aux solutions d’IA

Devenir une « entreprise avec une IA appliquée » avec T-Systems et Detecon

La présence mondiale de l’IA est à son apogée. Une harmonisation efficace de la stratégie, de la mise en œuvre et du déploiement de la technologie devient indispensable pour les entreprises qui misent sur le pouvoir de transformation de l’intelligence artificielle.  Dans ce contexte, le développement d’une stratégie d’IA clairement définie fournit une feuille de route et un objectif. La mise en œuvre qui s’ensuit donne vie à la stratégie en la traduisant en actions concrètes. Detecon et T-Systems soutiennent ensemble les entreprises tant au niveau de la stratégie que de la mise en œuvre et créent des synergies qui permettent aux entreprises d’innover, de gagner en efficacité et d’obtenir des avantages concurrentiels évidents basés sur l’IA.

Libérer la puissance du Data Thinking

Chez T-Systems et Detecon, notre approche collaborative de l’IA exploite la puissance de trois méthodes robustes :

  • le design thinking comme cadre d’orientation nous permettant d’envisager, de valider et de développer des solutions et des entreprises axées sur les données dans une perspective orientée vers l’utilisateur, les données et l’avenir. Cette approche intègre la science des données et favorise des solutions orientées vers l’utilisateur avec un potentiel commercial considérable au sein d’équipes interfonctionnelles.
  • Les méthodes agiles telles que Sprint Review & Retrospective, Scrum et Sprint Planning simplifient les processus de développement et de test efficaces et flexibles.
  • La méthodologie CRISP-DM aide à son tour à analyser les objectifs commerciaux, à évaluer et à préparer les données, à les modéliser, à les évaluer et à les mettre à disposition.

Cette approche intégrée nous permet de promouvoir l’innovation, l’orientation utilisateur et l’efficacité dans les solutions et les projets axés sur les données. Detecon est un élément stratégique du portefeuille de T-Systems et peut se prévaloir d’une collaboration fructueuse avec T-Systems dans le cadre de nombreux projets. Des offres telles que AI Solution Factory et Telekom Data Science Platform permettent une formation à l’IA sans problème, le développement de l’IA et un déploiement sans effort via des plateformes Cloud.

Solutions

À la recherche d’une stratégie d’IA responsable ? Nous sommes là pour vous !

Notre équipe vous aide à mettre en œuvre correctement l’IA, à développer une stratégie d’IA pour votre entreprise, une culture d’IA vécue et à répondre à toutes vos questions concernant l’IA. Contactez-nous pour qu’ensemble, nous fassions de votre initiative d’intelligence artificielle une réussite.

Ce dont vous avez besoin pour votre transformation de l’IA

Une stratégie d’IA complète décrit comment l’IA est utilisée dans l’entreprise et comment elle aide à atteindre vos objectifs commerciaux.  Composants entre autres : toutes les étapes nécessaires à la réussite de la transformation de l’IA – de l’identification des applications d’IA adaptées à la pratique à l’analyse des ressources humaines et financières, en passant par les modifications nécessaires de l’infrastructure, les calendriers de mise en œuvre et les indicateurs pour l’évaluation des résultats. 

Évaluation de la maturité de l’IA : votre entreprise est-elle prête pour l’IA ? Avant de vous lancer, vérifiez les conditions nécessaires à une intégration et une utilisation efficaces des technologies d’IA dans votre organisation. Il est important d’évaluer votre infrastructure informatique existante, la gouvernance, la structure organisationnelle et les facteurs susceptibles de soutenir ou d’entraver l’adoption de l’IA.

Découvrez avec nous tous les aspects de l’IA

Développement de cas d’utilisation de l’IA

  • Penser / sélectionner des cas d’utilisation de l’IA
  • Conception de produits / services basée sur l’IA
  • Optimisation des processus basée sur l’IA
  • Modèles commerciaux basés sur l’IA
  • Développement de PoC d’IA
  • Mise en œuvre de concepts de solutions d’IA

Éthique de l’IA

Une IA responsable :

  • l’IA responsable implique la définition de valeurs, de politiques, de normes et de limites juridiques afin de garantir une utilisation éthique et transparente de l’IA et de prévenir les dommages.
  • Éthique, réglementation et principes : réduction des risques liés à la réputation, à la responsabilité et à l’engagement de l’entreprise.

Direction et surveillance :

  • Direction : définir une vision, prendre des décisions, allouer des ressources et s’engager dans la mise en œuvre de la transformation de l’IA.
  • Orientation : suivi stratégique pour s’assurer que les initiatives d’IA sont en phase avec les stratégies générales de l’entreprise.

Rôles et responsabilités :

  • définition claire des tâches, des calendriers et de la collaboration attendue de tous les participants aux projets d’IA.

Gestion des risques et conformité :

  • Gestion des risques : identifier, évaluer et gérer efficacement les risques potentiels dans les projets d’IA, y compris les risques techniques (par exemple pannes de système, violations de la sécurité), opérationnels (par exemple inexactitude des données, pénurie de main-d’œuvre qualifiée) et stratégiques (par exemple non-conformité aux objectifs de l’entreprise).
  • Conformité : garantir que les systèmes d’IA répondent aux exigences de conformité internes

Bases de l’IA

  • Infrastructure : alignement de l’informatique et des secteurs d’activité.
  • Gestion et qualité des données : mettre en place des processus, des techniques et des outils robustes pour la gestion, l’organisation, le stockage et la maintenance des données. 
  • Qualité des données : s’assurer que l’ensemble des valeurs des variables de données est précis, complet, fiable et pertinent.
  • Processus informatiques : activités de conception, de développement, de fourniture et de soutien de services informatiques.
  • Architecture informatique : structure des systèmes informatiques de l’organisation.
  • Paysage d’outils : comprend les applications logicielles, les plates-formes et les technologies utilisées.

Gouvernance de l’IA

Gestion de l’organisation et Change Management

  • Organisation : valeurs, comportements et une vision commune qui façonnent l’ouverture de l’organisation à l’IA.
  • Changement : encourager et aider les individus à s’adapter aux changements basés sur l’IA, tels que les changements de processus de travail, de rôles et de compétences, qui sont essentiels pour une intégration efficace de l’IA.

Surveillance

  • Mettre en place des systèmes de suivi des performances afin d’évaluer des facteurs tels que la dérive des modèles, la valeur ajoutée et la facilité d’utilisation.

Formation et sensibilisation à l’IA

  • Former le personnel et favoriser l’acceptation afin de permettre au personnel d’utiliser les outils d’IA et de garantir l’engagement des utilisateurs.
  • Désignation de « champions » au sein de l’organisation qui s’engagent pour l’initiative

Transformation des entreprises centrées sur les données grâce à l’IA

Aujourd’hui, les entreprises deviennent de plus en plus des organisations centrées sur l’IA, guidées par une approche holistique qui transcende les silos traditionnels et favorise le changement. Ce changement implique de démocratiser les données, de relever des défis tels que l’analyse des données et de promouvoir une culture centrée sur les données. En substance, il s’agit de placer les données au centre, de promouvoir une culture et un état d’esprit basés sur la prise de décision fondée sur les données, tout en garantissant l’accès universel aux données et leur utilité. De plus en plus d’entreprises comprennent que leur stratégie de données est indissociable de leur stratégie commerciale – et les entreprises qui utilisent les connaissances en IA ont 2,8 fois plus de chances de réaliser une croissance à deux chiffres. L’IA permet aux entreprises d’analyser de grandes quantités de données, d’identifier des modèles précieux et de faire des prévisions, de stimuler l’innovation, l’efficacité et la compétitivité dans un monde de plus en plus imprégné d’IA et d’étendre l’optimisation des produits et les modèles commerciaux à de nouveaux marchés.

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