Maturité digitale : pourquoi est-ce important de faire un diagnostic Big Data et IA ?

Puissant moteur de croissance et de performance, la digitalisation d’une entreprise ne s’arrête pas à une simple présence en ligne. Le numérique s’intègre jusque dans les process des sociétés qui démontrent le plus haut niveau de maturité digitale. Mais tirer pleinement profit de ses données et utiliser les leviers de l’intelligence artificielle nécessitent de partir d’une vision réaliste et globale sur son entreprise : l’indispensable diagnostic Big Data et IA. Quoi, pourquoi, comment ? On vous dit tout.

Qu’est-ce qu’un diagnostic de maturité Big Data et IA ?

Entamer sa transition numérique au sein de son entreprise est un vaste sujet, qui requiert du temps, des compétences et des moyens financiers. Le tout est de savoir par où commencer, et c’est là qu’une évaluation de la maturité Big Data et IA de sa structure se révèle indispensable.
Un diagnostic Big Data & IA a pour objectif d’auditer ses pratiques et de mesurer l’écart entre l’existant et les objectifs à atteindre pour mettre en place une stratégie de développement pertinente. Il est à l’origine de la définition de ses priorités et permet de faire le tour de ses use cases pour avoir une vision 360° sur la situation de son entreprise et son environnement.

Socle de tout projet de transformation numérique, le diagnostic de maturité Big Data et IA détermine la feuille de route et les moyens organisationnels, techniques, humains à mobiliser pour réussir. Et les modèles de réussite dans ce domaine foisonnent, si bien que même des organismes d’investissement comme Bpifrance encouragent à réaliser un diagnostic pour valoriser ses données et mettre l’intelligence artificielle au service de ses projets de développement.

Véritable diamant de Porter couplé à un audit technique, le diagnostic Big Data et IA repose sur l’étude de 5 grandes dimensions pour mesurer le niveau d’intégration du digital dans votre entreprise et les savoir-faire existants.

La stratégie

• Quels sont les bénéfices attendus une fois l’intelligence artificielle implémentée ? 

• Quelle roadmap et quels objectifs à courts et longs termes de maturité Big Data et IA ? 

• Dans quel environnement compétitif évolue l’entreprise ? 

• Les dirigeants ont-ils une compréhension unifiée de l’intelligence artificielle ?

La data  

• Y a-t-il un volume suffisant de données à traiter, sur tous les cas d’usages identifiés dans la roadmap ?

• La data est-elle bien structurée et labellisée, sans erreur ?

• Est-elle accessible pour le développement et les environnements de production ?

La technologie

• Quels sont les besoins actuels et ceux de demain, à quels délais ?

• Comment les outils utilisés peuvent-ils s’adapter aux évolutions de la data et des frameworks d’intelligence artificielle ?

• La technologie peut-elle s’adapter à tous les scénarios ?

• Quelles sont les politiques nécessaires à son fonctionnement ?

La culture et l’organisation

• Qui prend le lead sur l’implémentation / la gestion de l’intelligence artificielle ? Cette personne est-elle bien informée et bien positionnée pour prendre les décisions qui s’imposent ?

• Les collaborateurs ont-ils la capacité de prendre en main les technologies d’IA ?

• Quelles ressources seront nécessaires : embauches, partenariats, acquisitions de compétences ?

Les opérations  

• Quels seront les risques à chaque niveau de maturité digitale et d’intégration supplémentaire de data, d’utilisateurs ?

• Quelles sont les réglementations et contraintes marchés en place dans le secteur sur lequel l’entreprise évolue ?

• Comment assurer la sécurité des personnes dans l’utilisation de la solution d’intelligence artificielle ?

Pourquoi faire un diagnostic de maturité Big Data et IA ?

Chantier complexe et extrêmement dépendant des spécificités des entreprises, la transition numérique nécessite une trajectoire, un leadership et une assise solide pour atteindre ses objectifs. Voici 4 raisons pour lesquelles le diagnostic de maturité Big Data et IA est important.

Éviter une situation d’échec

Nombre de témoignages existent sur la toile sur des tentatives ratées de transformation digitale, pour des raisons multiples : complexité inattendue des systèmes, frictions internes entre départements, manque de planning, mauvaise exécution… Un plan d’action établi avant le démarrage du chantier, partagé avec ses équipes et basé sur une évaluation complète des capacités de l’entreprise, donne un cadre pour aller au bout du projet, dans les meilleures conditions. Prenez note : ne pas avancer tête baissée sans analyse pointue.

“ROIser” et engager un budget intelligemment

Un projet de transition numérique ne se démarre pas en claquant des doigts et repose forcément sur des financements pour soutenir l’activité de l’entreprise durant sa transformation et conduire les changements à opérer. Le constat d’un retour sur investissement signifie la réussite ou l’échec du projet. Le diagnostic de maturité Big Data et IA permet non seulement de déterminer précisément les moyens financiers à mobiliser, mais il donne aussi une visibilité sur le ROI attendu. Il est inscrit dans une timeline rigoureuse et pressenti sur des changements déjà identifiés.

Anticiper la difficulté

Rien de tel que des mauvaises surprises pour gâcher une réussite. Toute entreprise a son lot de forces et de faiblesses, en interne ou en externe, vis-à-vis de son marché, de ses clients, de ses concurrents. Le diagnostic permet de dénicher ces faiblesses dans une démarche marketing très pointue, pour potentiellement les corriger ou en tout cas ne pas se laisser surprendre. Découvrir des difficultés en cours de route peut s’avérer fatal pour votre projet et la transition numérique de votre entreprise. Les anticiper ne peut être qu’un avantage pour l’avenir.

Sensibiliser à l’impact du digital

On le disait précédemment : un plan mal communiqué ou mal expliqué à toutes les strates humaines de l’entreprise sera source de frictions. Le diagnostic de maturité Big Data et IA permet de faire converger les aspirations de tous les collaborateurs et dirigeants, de créer un alignement organisationnel entre les objectifs et les nécessaires améliorations sur les processus. Il donne à l’entreprise dans sa globalité une idée de l’impact du digital sur la stratégie, mais aussi sur les ressources existantes et les opérations en place.

Comment faire un diagnostic de maturité Big Data et IA ?

Vous l’aurez compris : un diagnostic data et intelligence artificielle est une affaire d’experts. Au-delà des connaissances et compétences que la démarche mobilise, avoir un œil externe sur son entreprise est toujours bénéfique pour dégager des enjeux cohérents et une stratégie de développement impactante.

In fine et quelles que soient les méthodes utilisées pour évaluer votre entreprise, le diagnostic dressé doit répondre à 3 questions fondamentales :

• Votre entreprise est-elle prête pour entreprendre un projet IA et Big Data ?
• Comment se situe-t-elle par rapport à son secteur ?
• Est-elle en phase pour un tel projet d’un point de vue organisationnel et technologique ?

À l’issue du diagnostic mené sous la forme d’un questionnaire et d’un audit technique pour déterminer les capacités existantes et manquantes, tous vos cas d’usages doivent être identifiés pour vous permettre de lancer votre projet et de faire croître la maturité Big Data et IA de votre entreprise.