Qui reçoit pour la première fois un score sur les cinq niveaux — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — se pose ensuite une autre question. Pas : que signifie ceci, mais : combien de temps cela reste-t-il vrai. Un score est une photo. L'organisation ne reste pas immobile. La question de la fréquence de répétition est donc légitime, et la réponse est moins simple qu'un intervalle fixe de six ou douze mois.
Une mesure de maturité enregistre un état sur sept dimensions. Certaines évoluent lentement. La gestion des données, par exemple, ne se transforme pas en un trimestre — cela nécessite des choix structurels qui ont besoin de temps pour devenir visibles dans le score. D'autres dimensions peuvent évoluer plus vite. Si l'organisation opère un changement de direction, ou si une décision est prise concernant la gouvernance des données, cela modifie le résultat sur cette dimension spécifique plus rapidement qu'en un an. Un calendrier de répétition fixe traite toutes les dimensions comme évoluant à la même vitesse. Ce n'est pas le cas. Pour en savoir plus sur cet ordre et sur les raisons pour lesquelles certaines dimensions doivent primer, consultez pourquoi les dimensions fondamentales doivent primer.
La valeur de la répétition ne réside pas dans la confirmation d'un chiffre. Elle réside dans la mise en évidence d'un mouvement, ou de son absence. Une organisation qui reste au niveau foundation alors même que des investissements ont été réalisés dans des pilotes d'IA révèle quelque chose qu'une mesure unique ne peut pas montrer : que l'investissement ne se traduit pas dans les dimensions qui en sont responsables. C'est précisément le type de divergence sur lequel les directions ont souvent du mal à s'accorder en interne. Si vous souhaitez comprendre pourquoi cette discussion bloque si souvent au sein d'un comité de direction, cela est développé dans pourquoi votre direction est en désaccord sur le rythme de l'IA.
La mesure fonctionne avec un tour de scoring : plusieurs personnes au sein de l'organisation notent séparément, et la dispersion entre ces scores devient visible. Cette dispersion révèle quelque chose qu'une seule moyenne ne révèle pas. Une forte dispersion sur une dimension — le DSI considère l'infrastructure IT comme solide, le directeur des opérations y voit du chaos — constitue déjà en soi un signal, indépendamment du niveau auquel aboutit le score. Cette dispersion est aussi une raison de répéter la mesure, mais pas selon un délai fixe. Répétez la mesure lorsque la dispersion elle-même est devenue un sujet de discussion, et observez si elle diminue. Si la dispersion reste importante, cela en dit long sur la manière dont l'organisation communique en interne sur l'IA, et non sur la technologie elle-même.
Les facteurs susceptibles de faire évoluer le score entre deux mesures ne sont pas répartis de manière égale entre les sept dimensions. Les changements dans la structure organisationnelle — un nouveau responsable des données, une autre ligne de reporting — se répercutent sur les dimensions fondamentales : organisation, infrastructure IT, gestion des données. Si vous souhaitez savoir comment ces deux dernières sont concrètement mesurées, vous le trouverez dans quel est le degré de maturité de votre organisation en matière d'IA et dans quel est le degré de maturité de votre infrastructure IT en matière d'IA. Les changements sur les dimensions dépendantes — celles qui ne peuvent évoluer qu'une fois que les dimensions fondamentales ont atteint un certain niveau — suivent avec un décalage. Une mesure répétée trop tôt mesure donc souvent du bruit sur les dimensions fondamentales, alors que les dimensions dépendantes n'ont pas encore pu évoluer du tout.
La mesure de maturité ne peut pas prédire quand une organisation atteindra un score supérieur. Elle ne peut pas indiquer si un investissement dans l'infrastructure IT se traduira par un score plus élevé en un trimestre ou en deux ans — cela dépend des choix que l'organisation fait elle-même, de sa taille, et du niveau de résistance interne au changement. La mesure ne peut pas non plus établir si un score faible constitue un problème à résoudre, ou un point de départ réaliste que l'organisation choisit délibérément. Ces deux scénarios liés à un score faible sont plus éloignés l'un de l'autre qu'on ne le suppose souvent, et sont développés dans quels sont les deux scénarios associés à un score faible. La mesure pose des questions et révèle une structure. Elle ne fournit ni calendrier ni garantie qu'une répétition produira un score plus élevé.
Comme les dimensions fondamentales évoluent lentement, une répétition dans les quelques mois n'a guère de sens — le temps est trop court pour rendre visible un changement au niveau de l'organisation, de l'infrastructure IT ou de la gestion des données. Il est plus pertinent de répéter la mesure au moment où survient un motif concret : une décision sur la gouvernance des données, une réorganisation, un investissement important dans l'IA qui porte ses fruits ou non. La mesure n'est alors pas une routine annuelle, mais un instrument que vous mobilisez au moment où vous souhaitez savoir si un changement que vous ressentez en interne est également mesurable dans les sept dimensions.
La mesure de maturité porte sur la capacité de portage : l'organisation peut-elle porter l'IA, y a-t-il suffisamment d'acquis sur les dimensions fondamentales pour continuer à construire. Elle ne porte pas sur le travail que l'IA peut reprendre. Si vous souhaitez savoir ce qui change concrètement dans le travail quotidien — quelle part d'une tâche, d'un rôle ou d'un processus l'IA peut effectivement reprendre — il s'agit d'une autre question, avec un autre instrument. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, tâche par tâche, quelle part du travail peut être reprise, indépendamment de la question de savoir si l'organisation dans son ensemble y est déjà prête. Ces deux mesures — capacité de portage et potentiel de reprise — ne répondent pas l'une à l'autre, mais ensemble seulement elles donnent l'image complète permettant à une direction d'étayer une décision.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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