- Champ d’application de l’intelligence artificielle dans le cadre de la transformation digitale de l’entreprise
- Le risk mapping lié à la digitalisation du business model et à l’intelligence artificielle
- Le rôle de la gouvernance associé aux choix de transformation digitale et au développement de l’intelligence artificielle
- Les cinq facteurs-clés d'échec
L’objet de ce papier est de présenter le rôle du Conseil d’administration et du risk manager dans le cadre de la transformation digitale de l’entreprise intégrant l'intelligence artificielle (IA).
D'une part, nous analyserons plus spécifiquement la contribution directe du risk manager en terme de réalisation de la cartographie des risques. D'autre part, nous étudierons la proposition d’une stratégie de couverture des risques associés à la digitalisation du business model et de l’implémentation d’initiatives associées à l’IA.
Champ d’application de l’intelligence artificielle dans le cadre de la transformation digitale de l’entreprise
L'entreprise est en train d’engager une accélération de leur transformation digitale et numérique en intégrant les apports de l’intelligence artificielle (IA).
Il y a une diversité des champs d’application de l’IA :
- traitement du langage,
- représentation des connaissances,
- simulation du raisonnement humain,
- traitement du langage naturel,
- reconnaissance de la parole et des visages,
- résolution de problèmes
Le Conseil d’administration s’interroge sur les apports de l’IA dans la transformation stratégique de l’entreprise. Par conséquence, le rôle « d’avocat du diable », demandé au corporate risk manager pour imaginer les risques, devient indispensable.
À lire >>Le calcul de la valeur terminale dans la méthode DCF
Le risk mapping lié à la digitalisation du business model et à l’intelligence artificielle
La transformation stratégique d'une entreprise est liée à la digitalisation du business model et au développement de l’intelligence artificielle. Donc, elle augmente le niveau d’exposition aux risques de cette dernière, en particulier :
- L’atteinte à la vie privée,
- L’atteinte aux libertés publiques,
- Le risque social associé à la robotisation et l’automatisation des activités,
- Les risques psychosociaux liés aux pertes des points de repère des collaborateurs face à la robotisation et taylorisation des activités,
- L’accélération de la cybercriminalité et du cyberterrorisme,
- Et enfin l’émergence de la fraude associée au développement des algorithmes
Le risk manager doit anticiper les conséquences de ces nouveaux risques souvent émergeant et proposer des activités de contrôle réalistes quant à leur déploiement associé aux processus métier.
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Le rôle de la gouvernance associé aux choix de transformation digitale et au développement de l’intelligence artificielle
Le rôle du Conseil d’administrateur est majeur dans la définition du périmètre de transformation stratégique liée au déploiement de la digitalisation et de l’intelligence artificielle.
Concrètement, ce qui est nécessaire :
- Identifier les Key Success Initiatives génératrices d’un retour sur capital employé rapide et les zones de gisement de productivité associées à la robotisation,
- Prévenir l’apparition d’une usine à prototype, sans identifier rapidement des success stories digitales,
- Faire le choix de trois à quatre initiatives majeures par le Conseil d’administration avec une déclinaison officielle en top down,
- Identifier quelques « combats » internes démontrant la valeur ajoutée générée par l’intelligence artificielle.
Les cinq facteurs-clés d'échec
Nous avons identifié cinq facteurs clés d’échec associés à l’implémentation des initiatives d’IA dans l’entreprise, à savoir :
- Prise en prétexte d’avoir des données structurées (délai a minima de 3 ans) avant d’implémenter des initiatives IA,
- Manque de leadership de l’équipe IA,
- Difficulté d’attirer les talents /data scientists
- Difficulté à créer le dialogue RH avec les représentants du personnel sur cette thématique,
- Sous-estimation de l'impact budgétaire associé à l’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus « core business » de l’entreprise.
En effet, l’implémentation d'initiatives d’intelligence artificielle se matérialise d’un point de vue budgétaire par :
- 10% d’effort de codage de l’algorithme,
- 20% d’effort de connexion des data/architecture des systèmes d’information,
- Et le plus substantiel, environ 70 % d’effort d’intégration dans les processus métier
Retrouvez la deuxième partie de cet article la semaine prochaine !
