Les pilotes d'IA qui restent au point mort sont une image familière pour de nombreuses organisations. Il y a eu un budget, une preuve de concept a été construite, il y a eu de l'enthousiasme au sein d'un groupe de projet — puis plus rien ne se passe. Le projet ne se déploie pas à l'échelle du reste de l'organisation. Souvent, on en cherche la cause dans la technologie elle-même : mauvais modèle, mauvais fournisseur, trop peu de données. Fréquemment, la raison se trouve ailleurs : l'organisation qui l'entoure n'était pas encore prête à accueillir le projet.
L'organisation est l'une des sept dimensions que la mesure de maturité de hybridresourcing cartographie, et fait partie, avec votre infrastructure informatique et votre gestion des données, des dimensions fondamentales. Cela ne signifie pas que ces dimensions sont plus importantes que les autres, mais qu'elles interviennent plus tôt dans le processus. Une organisation qui est très avancée en matière d'éthique ou de gestion de la performance, mais qui n'a organisationnellement pas défini de processus décisionnel, de responsabilité ou de lignes budgétaires pour l'IA, construit sur une fondation qui n'est pas encore achevée.
La maturité organisationnelle porte sur des questions telles que : y a-t-il quelqu'un qui est responsable des initiatives d'IA, ou cette responsabilité est-elle partout et donc nulle part ? Existe-t-il un processus pour évaluer un pilote et prendre une décision sur son déploiement à plus grande échelle ou son arrêt ? Un budget est-il réservé pour la phase suivant le pilote, ou faut-il le négocier à nouveau chaque fois ? L'organisation sait-elle qui est responsable de quoi lorsqu'une application d'IA concerne plusieurs départements à la fois ?
La mesure distingue cinq niveaux de maturité, du niveau de référence (baseline) au niveau intelligence. Au niveau baseline, l'IA existe principalement comme une initiative individuelle : un collaborateur ou un département enthousiaste expérimente, sans qu'il n'existe de vision à l'échelle de l'organisation. Au niveau foundation, on a généralement conscience que l'IA est quelque chose auquel l'organisation devra faire face, mais une approche structurée manque encore : pas de responsabilité clairement définie, pas de processus établi pour évaluer les initiatives.
Au niveau activation, il existe un responsable identifiable ou un comité de pilotage, et un processus de base pour lancer et évaluer les pilotes. À partir du niveau insight, ce processus est également réellement utilisé pour apprendre : les évaluations mènent à des ajustements, et l'organisation se construit une vision de ce qui fonctionne ou non dans son propre contexte. Au niveau intelligence, la prise de décision en matière d'IA est intégrée dans la gouvernance régulière de l'organisation, avec un pouvoir décisionnel clair et des lignes budgétaires qui ne sont pas remises en question à chaque trimestre.
Pour la plupart des organisations, il n'est pas difficile de se reconnaître globalement entre ces niveaux. Il est plus difficile de voir précisément où se situe le point de bascule entre un niveau et le suivant, et c'est précisément pourquoi une simple auto-évaluation isolée n'apporte que peu de résultats. Une personne au sommet de la hiérarchie perçoit souvent une organisation plus avancée qu'un chef d'équipe qui se heurte quotidiennement à l'absence de processus décisionnel.
C'est pourquoi la mesure fonctionne avec une série de scores croisés : plusieurs personnes de l'organisation répondent indépendamment les unes des autres aux mêmes questions, sans voir les réponses des autres. Ce n'est qu'ensuite que la dispersion devient visible. Une forte dispersion sur la dimension organisation constitue en elle-même une information — cela signifie qu'il n'existe pas de vision partagée de qui est responsable de quoi, ce qui est souvent précisément le problème qui bloque un pilote. Une faible dispersion avec un score bas indique autre chose : tout le monde sait qu'il n'y a pas encore de structure, et cette conscience partagée constitue un point de départ différent d'un désaccord.
Le passage d'un niveau à l'autre dépend de ce qui existe déjà dans l'organisation en termes de structures décisionnelles, de mandat et de processus reproductibles. Pour certaines organisations, la première étape consiste simplement à désigner un responsable capable de prendre des décisions sur les pilotes avec un pouvoir décisionnel réel. Pour d'autres organisations, cela existe déjà, et l'étape suivante consiste à instaurer un moment d'évaluation qui se répète de manière structurelle plutôt que de survenir de manière ad hoc après un pilote réussi ou raté.
Cette dimension n'existe pas isolément. Une organisation qui obtient un bon score sur l'organisation mais un score faible sur la confidentialité et la sécurité ou sur les personnes et les compétences, se bloque tout autant, simplement à un autre stade du parcours. Les sept dimensions ensemble donnent l'image complète ; l'organisation est le point de départ car la prise de décision et la responsabilité constituent la condition sur laquelle les autres dimensions peuvent être construites.
Cette mesure vous indique si votre organisation est prête à porter l'IA : si la structure, la prise de décision et la responsabilité sont en place pour permettre aux initiatives de s'ancrer et de se développer. Elle ne dit rien sur quel travail est effectivement adapté pour être repris par l'IA — c'est une autre question, qui nécessite un autre instrument. Qui veut savoir quelle part du travail se prête à l'IA, par tâche et par rôle, le trouvera dans le scan de travail de FTE TO AI. Ces deux questions — l'organisation peut-elle le porter, et que peut reprendre l'IA — doivent être posées l'une après l'autre, pas de manière confuse.
La mesure de maturité de hybridresourcing est en cours de développement. Qui souhaite effectuer la mesure dès qu'elle sera disponible peut s'inscrire sur la liste d'attente.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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