Au niveau activation, l'IA n'est plus sur la planche à dessin. Il y a des pilotes, des outils sont utilisés, une expérience s'est construite sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. C'est le niveau où la plupart des organisations restent plus longtemps que prévu. Non pas parce qu'il ne se passe rien, mais parce que ce qui se passe reste fragmenté. Une équipe travaille avec des agents qui exécutent des tâches, une autre équipe expérimente séparément avec un modèle de langage pour du texte, et personne n'a une vue d'ensemble complète de la situation actuelle de l'IA dans l'organisation.
L'activation est le niveau de l'application isolée. Il existe une preuve que cela peut fonctionner. Il n'existe pas encore de structure qui rende cette preuve reproductible en dehors de l'endroit où elle est née.
Quelques signaux se rejoignent souvent à ce niveau. Il existe au moins une application qui produit manifestement quelque chose, mais la question de savoir pourquoi elle n'est pas déployée plus largement reste sans réponse. Il y a un budget pour des expérimentations, mais aucun processus fixe pour déterminer quelle expérimentation aura une suite et laquelle n'en aura pas. Différents départements ont chacun leur propre fournisseur, leur propre approche, leur propre définition du succès. Et les personnes qui font tourner les pilotes ne sont souvent pas les mêmes que celles qui devraient décider de la mise à l'échelle.
Ce dernier point est peut-être la caractéristique la plus nette. Au niveau activation, la connaissance de ce qui fonctionne se trouve chez les exécutants. La décision sur la suite se situe plus haut. Entre ces deux niveaux, il n'y a souvent aucun lien fixe.
Dans le tour de restitution graphique de la mesure de maturité, c'est le niveau où la dispersion entre les scores est la plus grande. Un responsable IT voit une avancée parce que des systèmes fonctionnent. Une directrice RH voit un immobilisme parce qu'il n'existe aucune politique sur qui peut travailler avec quel outil. Les deux observations sont exactes. Elles décrivent simplement une dimension différente.
Le passage de l'activation à l'insight ne demande pas davantage de pilotes. Il y en a généralement déjà suffisamment. Ce passage demande quelque chose que l'activation elle-même ne produit pas : une manière de regarder au-delà des applications, de les comparer entre elles, et de faire un choix sur cette base.
Cela commence par les dimensions fondamentales. Si l'organisation n'a pas de vision partagée de qui décide de quoi, chaque application reste une île. Si la gestion des données n'est pas en ordre, ce qui fonctionne dans un pilote ne peut pas simplement être transposé vers un autre département, parce que les données sous-jacentes s'y présentent différemment. Et si l'infrastructure informatique diffère selon les équipes, réunir des initiatives isolées coûte plus cher que de repartir de zéro.
C'est pour cette raison que l'ordre des sept dimensions n'est pas arbitraire. Une organisation peut obtenir un score élevé sur une dimension dépendante — par exemple une équipe compétente avec un outil spécifique — alors que les dimensions fondamentales sous-jacentes ne portent pas encore cet acquis. Cette différence est précisément ce qui est souvent négligé au niveau activation : la progression visible ne repose pas toujours sur un fondement qui permet une croissance ultérieure.
L'insight est le niveau où ces dimensions fondamentales commencent à compter. Non pas parce que l'IA serait alors soudainement plus utilisée, mais parce qu'il existe alors une manière de voir quelle application peut être reproduite ailleurs et laquelle reste liée aux circonstances d'une seule équipe. Ce que cela demande concrètement, de la mesurabilité à une vue d'ensemble partagée entre les applications, est décrit sur la page consacrée à comment passer de l'insight au niveau suivant.
Il existe une hypothèse selon laquelle davantage de temps ou de budget résoudrait automatiquement l'activation. Ce n'est pas toujours exact. Une organisation peut rester bloquée pendant des années au niveau activation, avec sans cesse de nouveaux pilotes qui laissent les mêmes questions sans réponse. Le problème n'est alors pas un manque d'initiative. C'est un manque de structure reliant les initiatives entre elles.
Cette structure se présente différemment au niveau activation par rapport aux niveaux précédents. Qui souhaite savoir à quoi ressemblait la base avant l'apparition des expérimentations trouvera cela sur les pages consacrées à ce que signifie concrètement le niveau baseline et ce que signifie concrètement le niveau foundation. Cette comparaison montre que le saut vers l'activation demande surtout du courage — essayer quelque chose — tandis que le saut suivant demande autre chose : une vue d'ensemble.
Cette vue d'ensemble ne provient pas d'un seul pilote. Elle provient de la mise côte à côte de tout ce qui est en cours, et d'une manière de voir où cela se rejoint dans des chaînes où les étapes se succèdent plutôt que de continuer à exister isolément les unes des autres.
La mesure de maturité montre si l'organisation dans son ensemble est prête à porter l'IA : si les dimensions fondamentales soutiennent les applications isolées déjà présentes. Cette question est différente de celle de savoir quelle partie du travail lui-même se prête à une reprise. Qui, au niveau activation, se heurte surtout à la question de savoir quelles tâches, au sein d'une équipe ou d'un processus, sont adaptées pour être confiées à l'IA, et dans quelle mesure, trouvera cette réponse dans le werkscan de FTE TO AI. Celui-ci calcule, tâche par tâche, quelle part du travail l'IA peut reprendre, et offre ainsi l'image complémentaire à la préparation cartographiée ici.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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