Vos interactions avec les clients et d’autres parties prenantes – Avez-vous déjà abordé le sujet de l’IA générative avec eux? En quoi l’IA pourrait-elle influencer vos relations d’affaires? Comment allez-vous adapter votre approche aux attentes prioritaires des autres? Par quels moyens allez-vous suivre leur utilisation de l’IA générative dans leur propre structure? Que font vos partenaires d’affaires de vos données? Quelles sont leurs attentes quant à votre utilisation de leurs données?
Dans un contexte d’évolution technologique fulgurante, il est essentiel de rester constamment à l’affût des nouveautés.
Légalité – Quelles sont les lois à respecter dans votre secteur d’activité? Anticipez les changements réglementaires et respectez les normes actuelles.
Outils et fonctionnalités – Quels modèles et outils génériques ou spécialisés envisager dans votre secteur d’activités? Quels seront les prochains développements? Comment suivez-vous les nouveautés? Qui est responsable de la veille informationnelle?
Nouveautés du secteur technologique – Quelles sont les nouvelles tendances et en quoi pourraient-elles changer la donne pour l’avenir? Comment combiner veille informationnelle et planification stratégique?
Ce que vous offrez – L’IA générative aura-t-elle une incidence sur vos produits ou services? Si oui, comment? Vous permettra-t-elle de diversifier votre offre? Quelle sera l’incidence de l’IA générative sur la prestation des services?
La manière de l’offrir – Quelle en sera l’incidence sur votre futur modèle opérationnel? De quelle manière votre culture d’entreprise pourrait-elle être touchée?
Données – La qualité de vos données est-elle optimale pour alimenter l’IA (fiables, à jour, exhaustives, etc.)? Que faites-vous pour instaurer une culture axée sur les données?
Diversité des perspectives – Comment tiendrez-vous compte des opinions divergentes sur le sujet? Comment allez-vous encourager la diversité des perspectives? Les discussions passionnées, les remises en question, l’esprit critique et la créativité sont les moteurs de l’innovation.
Formation et adoption – Comment allez-vous former vos équipes aux nouveaux outils? Comment allez-vous les encourager à participer à des discussions sur l’IA portant sur leurs domaines d’expertise? Comment peuvent-elles contribuer à façonner l’avenir de votre organisation? Et l’avenir de vos clients ou de la collectivité?
Politiques – Vos équipes ont-elles reçu des directives claires sur l’utilisation acceptable (ou non) des outils? Concordent-elles avec vos politiques internes connexes? Avez-vous mis en place des mesures de contrôle de la conformité? Comment comptez-vous maintenir vos politiques à jour?
Stratégie – Quelle est votre stratégie sur l’IA générative? Comment allez-vous appliquer concrètement vos principes directeurs pour apporter une plus-value? Votre stratégie est-elle suffisamment ancrée dans vos activités principales? Que faire ou cesser de faire pour mettre en œuvre votre stratégie?
Gouvernance – Qui est responsable de l’IA dans votre organisation? La répartition des responsabilités est-elle assez claire pour permettre une prise de décision agile et rapide? Avez-vous convenu de principes directeurs?
Vous venez de vous lancer? Définissez votre stratégie.
5.
Les implications potentielles multiples et variées de l’utilisation de l’IA générative méritent une analyse approfondie, en tenant compte de votre situation particulière.
Commencez par explorer l’IA générative avec un objectif bien défini, puis élargissez votre réflexion.
Rendement du capital investi – Quel sera le retour sur investissement? Encore une fois, comment allez-vous mesurer la réussite? Que ferez-vous de toute augmentation de revenus? Qu’est-ce qui garantira la maîtrise des coûts?
Objectif – En quoi peut-elle vous aider à vous démarquer de la concurrence? Quels objectifs concrets souhaitez-vous atteindre? Quels outils pouvez-vous déployer à grande échelle? Comment mesurer votre réussite?
Cas d’utilisation – Quels problèmes urgents l’IA pourrait-elle résoudre? Dans quels aspects peut-elle créer le plus de valeur?
Sécurité – Les équipes peuvent-elles tester les outils sans compromettre la sécurité de votre organisation, y compris son infrastructure informatique et ses données? Qu’en est-il des données de vos clients?
Projets pilotes – Quels sont les acteurs dont la participation est essentielle? Comment obtenir des retours pertinents sur l’efficacité des outils? Quel accompagnement allez-vous proposer aux participants? Quelles sont les règles, restrictions et paramètres à définir pour que le projet pilote se déroule dans des conditions optimales? À quels autres projets faut-il renoncer pour que l’IA générative ne surcharge pas vos équipes?
Transformation d’entreprise – Quels ajustements seront nécessaires dans les méthodes de travail pour intégrer efficacement l’IA générative? Quelles autres actions seront nécessaires? Faudra-t-il modifier votre modèle opérationnel?
Examinez attentivement les risques suivants et n’hésitez pas à contacter BLG pour obtenir de l’aide.
Considérations liées à l’utilisation des outils – Comment sensibilisez-vous vos équipes à l’utilisation qu’elles peuvent faire des outils? Quelles données peuvent-elles saisir en toute sécurité? Quelles questions peuvent-elles poser? Dans quels domaines d’expertise? Comment comptez-vous assurer la transparence et la responsabilisation des équipes dans leur utilisation des outils? Comment vont-elles vérifier et valider les résultats? Quelles distinctions faut-il faire entre les modèles publics prêts à l’emploi, les modèles en phase pilote et les modèles formés déployés à grande échelle dans votre organisation?
Évolution du paysage juridique – Votre cadre de gouvernance actuel est-il compatible avec les principes directeurs du secteur de l’IA, par exemple ceux mentionnés dans la Loi sur l’intelligence artificielle et les données du Canada (qui n’est pas encore en vigueur)? Votre entreprise fait-elle affaire dans l’UE? N’oubliez pas que la loi sur l’IA de l’UE, récemment promulguée, a une portée extraterritoriale et pourrait vous toucher. Comment garantirez-vous que les humains restent responsables des décisions prises par les systèmes d’IA? Qu’en est-il du principe de transparence? D’équité? De sécurité? De responsabilité? De fiabilité et de robustesse?
Évaluations des fournisseurs – Envisagez-vous d’utiliser uniquement des outils de fournisseurs réputés? Outre leur bon fonctionnement, les outils présentent-ils un intérêt concret? Avez-vous effectué les tests de sécurité informatique pertinents? La protection de vos données est-elle une priorité pour vos fournisseurs?
Contrats avec les fournisseurs – Les contrats sont-ils adaptés à l’utilisation que vous ferez des outils? Avez-vous négocié des accords sur les niveaux de service qui répondent à vos besoins? Disposez-vous de garanties formelles que vos données ne seront ni divulguées, ni exploitées pour l’entraînement de modèles d’IA générative? Où et comment vos données seront-elles traitées? Les fournisseurs vous informeront-ils des mises à jour et des nouvelles fonctionnalités? Pourrez-vous refuser une nouvelle fonctionnalité si elle ne répond pas à vos exigences? Les données utilisées pour entraîner l’outil sont-elles de qualité suffisante pour garantir sa fiabilité dans vos cas d’utilisation? La base de données est-elle actualisée régulièrement et considérée comme une source fiable? Qui sera responsable en cas de violation d’un droit d’auteur dans le cadre de l’utilisation de l’outil? Quel usage pouvez-vous faire de ce que produit l’outil?
Évaluation des risques
1.
Poser les fondations
2.
Veille stratégique
3.
Implications
4.
Essais réfléchis
Stage setting
1.
Stage setting
2.
Strategic monitoring
3.
Impact prediction
4.
Thoughtful experimentation