BLOGUE – L’automobile est aujourd’hui la norme. Il y a plusieurs décennies, cependant, il ne s’agissait que d’une idée, qui s’est développée jusqu’à faire partie intégrante de la vie d’aujourd’hui. De la même façon, l’idée de l’intelligence artificielle (IA) a fait surface il y a plus de 60 ans, mais il faudra probablement le même nombre d’années avant qu’elle fasse partie intégrante de la vie moderne.

Comme il en sera question au prochain Gartner IT Symposium/Xpo à Toronto, la plupart des directeurs généraux reconnaissent que l’IA deviendra essentielle à leurs activités. Pourtant, les entreprises sont peu nombreuses à avoir mis en œuvre des initiatives visant son exploitation. Dans un sondage mené par Gartner auprès des DPI (dirigeants principaux de l’information), 4 % des répondants avaient déployé l’IA au sein de leur organisation.

L’IA présente un potentiel remarquable, mais une technologie aussi juvénile pose également des risques importants pour ceux qui y investissent.

Leçons à l’intention des DPI

Grâce à des applications soigneusement élaborées, l’IA peut résoudre certains problèmes de gestion. Mais ne laissez pas les réussites hâtives vous induire en erreur. Soyez plutôt conscient du fait que nous en sommes au stade du défrichement.

À long terme, vous retirerez davantage des connaissances que vous acquerrez au sujet de l’IA que des usages que vous en faites aujourd’hui. Plus la technologie gagnera en maturité, plus les applications, usages et modèles commerciaux axés sur l’IA qui sont utilisés aujourd’hui deviendront obsolètes.

L’IA n’a pas encore atteint la maturité à l’égard de certaines dimensions clés de ses fonctions et capacités futures. Elle est largement axée sur des technologies génériques fondamentales telles que les unités de traitement graphique, les réseaux neuronaux profonds et le traitement du langage naturel.

Au fur et à mesure du développement de l’IA, un ensemble rapide de cycles d’amélioration aura lieu et la technologie de base se diffusera. Il en découlera un éventail de produits et de services d’usage courant.

Au cours des 75 prochaines années, plusieurs générations de l’industrie de l’IA verront le jour et donneront naissance à de nouvelles utilisations, de nouveaux marchés et même de nouvelles industries.

Planifier pour l’avenir

Votre processus de planification stratégique d’aujourd’hui doit être prospectif et viser le long terme. Invitez l’équipe de haute direction à s’interroger quant à ce que sera votre usage de l’IA dans 60 ans.

Élargissez votre vision stratégique à sept ou dix ans afin d’éviter de restreindre vos horizons de planification. Un tel cantonnement pourrait avoir une incidence négative sur vos décisions en matière de R et D, de planification commerciale et d’investissement.

Pourquoi est-il difficile de planifier à long terme? La plupart des processus de planification stratégique visent le court terme comparativement à un cycle de 75 ans. Ils sont axés sur des plans stratégiques établis sur trois à cinq ans, des cycles budgétaires de deux ans et des résultats financiers trimestriels.

En élargissant votre horizon de planification, vous pourriez éviter plusieurs écueils courants :

  • L’omission de développer les compétences nécessaires;
  • Le surinvestissement dans des produits et des architectures à courte durée de vie;
  • Les coûts de renonciation découlant de décisions ou d’investissements malavisés;
  • L’incapacité de repérer et d’interpréter d’importants événements d’ordre technique, social, économique et politique qui détermineront le cours de l’IA au fil du temps.

L’auteur Jamie Popkin est vice-président et analyste au sein de l’équipe de Gartner responsable de la recherche sur les DPI. Il se penche sur des sujets liés à la transformation des activités numériques, ainsi que sur les stratégies relatives aux données et à l’analytique à l’intention des DPI.

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