FACTEURS DÉTERMINANTS
QUELS SONT LES FACTEURS DÉTERMINANTS POUR UNE STRATÉGIE D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN ENTREPRISE ?
À l’ère de de la cinquième révolution industrielle, la technologie arrive à maturité dans tous les aspects de notre vie et le temps est venu pour les entreprises d’accélérer le mouvement vers des IA visionnaires.
Pour mettre en œuvre une IA, les entreprises doivent prendre soin de leurs talents internes, mettre en place une gouvernance éthique et transparente, penser l’organisation et l’intégration de technologies à forte valeur ajoutée à l’échelle de l’entreprise.
Pour ce faire, elles doivent apprendre à intégrer une utilisation efficace des technologies disruptives dans leur modèle économique et à requalifier les métiers de sa chaîne de valeur.
Dans cette perspective, le chantier de l’intelligence artificielle est structuré sur quatre axes principaux :
► La simplification des partenariats pour favoriser l’émergence de leaders sectoriels en IA
► L’élaboration de stratégies de partage des données sectorielles pour faciliter l’amorçage d’actions communes
► Le partage de compétences et d’expériences pour gagner en taille critique sur des projets de développement technologique
► La professionnalisation des rôles et des pratiques de l’IA en entreprise
À l’ère de de la cinquième révolution industrielle, la technologie arrive à maturité dans tous les aspects de notre vie et le temps est venu pour les entreprises d’accélérer le mouvement vers des IA visionnaires.
Pour mettre en œuvre une IA, les entreprises doivent prendre soin de leurs talents internes, mettre en place une gouvernance éthique et transparente, penser l’organisation et l’intégration de technologies à forte valeur ajoutée à l’échelle de l’entreprise.
Pour ce faire, elles doivent apprendre à intégrer une utilisation efficace des technologies disruptives dans leur modèle économique et à requalifier les métiers de sa chaîne de valeur.
Dans cette perspective, le chantier de l’intelligence artificielle est structuré sur quatre axes principaux :
► La simplification des partenariats pour favoriser l’émergence de leaders sectoriels en IA
► L’élaboration de stratégies de partage des données sectorielles pour faciliter l’amorçage d’actions communes
► Le partage de compétences et d’expériences pour gagner en taille critique sur des projets de développement technologique
► La professionnalisation des rôles et des pratiques de l’IA en entreprise