Comment embaucher des talents spécialisés en IA pour optimiser le RCI et stimuler l’innovation

Plus de la moitié des organisations utilisent une forme d’IA dans leur processus de recrutement, et ce, pour une bonne raison. L’IA a le potentiel de révolutionner les secteurs d’activité en renforçant la prise de décision, en améliorant l’expérience client et en optimisant les opérations. En fait, 75 % des professionnel·les des RH déclarent également que l’IA est leur priorité en matière d’investissement technologique.

Sans professionnel·les expérimenté·es pour diriger les initiatives d’IA, les entreprises peinent à exploiter pleinement le potentiel de l’IA et à générer un rendement du capital investi (RCI), se heurtant souvent à des problèmes liés à la précision des modèles, à l’intégration des données et à l’évolutivité.

Raisons pour lesquelles les organisations peinent à exploiter pleinement le potentiel de l’IA

L’IA promet une valeur ajoutée considérable. Une étude de McKinsey estime que l’IA pourrait générer à long terme une croissance supplémentaire de la productivité de 4 400 milliards de dollars grâce à son utilisation par les entreprises, mais que cette croissance dépendra de la capacité de recruter des professionnel·les compétent·es capables de concevoir, de mettre en œuvre et de déployer à grande échelle des solutions d’IA efficaces.

La pénurie de compétences essentielles en IA reste généralisée : 94 % des dirigeant·es sont concerné·es et un tiers d’entre eux·elles constatent des déficits supérieurs à 40 %. Bien qu’une certaine amélioration soit prévue, près de la moitié des dirigeant·es s’attendent à ce que la pénurie persiste à un niveau de 20 % à 40 % pour les postes clés jusqu’en 2028.

Un autre défi vient du manque d’expertise spécialisée et de la fragmentation des équipes dédiées à l’IA dans les différentes fonctions de l’entreprise.

Dans de nombreuses organisations, les initiatives d’IA sont cloisonnées, les équipes de science des données travaillent séparément des équipes informatiques, de développement de produits et de stratégie d’affaires. Cette déconnexion entraîne :

• une mauvaise harmonisation entre les modèles d’IA et les objectifs d’affaires;
• des prédictions et des modèles inexacts en raison de données insuffisantes ou de saisies de mauvaise qualité;
• des problèmes d’évolutivité lors du déploiement à grande échelle de modèles d’IA;
• des échecs d’intégration entre les modèles d’IA et les systèmes existants;
• une faible adoption par les utilisateur·rices et un manque de confiance dans les décisions propulsées par l’IA;
• des occasions d’affaires manquées en raison de perspectives insuffisantes fournies par les modèles d’IA.

Lorsque les projets d’IA ne sont pas guidés par des talents expérimentés ayant une vision globale à la fois de la technologie et de l’entreprise, ils ne parviennent pas à générer la valeur et le rendement du capital investi escomptés.

Les lacunes dans la mise en œuvre entraînent une fragmentation et un rendement du capital investi insuffisant.

De nombreux défis liés à l’IA commencent dès la phase de l’embauche. Les organisations embauchent souvent des talents spécialisés en IA sans faire correspondre l’expertise appropriée à leurs objectifs stratégiques. Les expert·es en science des données sont peut-être très doué·es pour créer des modèles, mais il·elles peuvent manquer d’une compréhension approfondie des processus d’affaires qui doivent être améliorés. De même, les ingénieur·es en IA peuvent être compétent·es en codage, mais ne pas savoir adapter les modèles d’IA à l’échelle des environnements d’entreprise.

Cette fragmentation s’aggrave avec le temps. Des projets d’IA mal harmonisés entraînent :

• des flux de travail inefficaces et efforts déconnectés;
• une augmentation du temps consacré aux interventions manuelles en raison des mauvaises performances des modèles;
• des coûts opérationnels plus élevés en raison de la lenteur des cycles de déploiement et de test;
• une diminution de la confiance dans les décisions fondées sur l’IA dans l’ensemble de l’entreprise.

Pour éviter ces écueils, les entreprises doivent harmoniser leurs talents spécialisés en IA avec leurs objectifs d’affaires généraux et leurs besoins technologiques.

Les conditions nécessaires à la mise en œuvre réussie de l’IA au sein de votre organisation

Pour que l’IA soit performante à grande échelle, il faut disposer des bonnes personnes, dotées de l’expertise adéquate, et de la bonne structure. Les entreprises doivent s’attacher à embaucher des talents spécialisés en IA qui non seulement comprennent l’aspect technique, mais sont également capables d’harmoniser les initiatives d’IA avec la stratégie d’affaires. Ci-dessous, nous explorons les quatre stratégies d’embauche qui déterminent le rendement du capital investi dans l’IA.

1. Mettre en place une gouvernance centralisée de l’IA

Créez une fonction dédiée à la gouvernance de l’IA qui supervise toutes les initiatives d’IA dans l’ensemble des services. Cette équipe doit gérer les cycles de vie des projets, assurer une utilisation éthique et responsable de l’IA, suivre les indicateurs de rendement et coordonner la collaboration interfonctionnelle.

2. Harmoniser les équipes en fonction des spécialisations en IA

Structurez votre équipe dédiée à l’IA en fonction de l’expertise technique, telle que la science des données, l’ingénierie en apprentissage machine, l’éthique de l’IA et le déploiement, plutôt que selon les services classiques. Cette approche assure des transferts harmonieux, une application cohérente des modèles d’IA et une résolution plus rapide des problèmes.

3. Offrir une formation transversale pour une sensibilisation au système dans son ensemble

Offrez une formation transversale à vos professionnel·les spécialisé·es en IA afin qu’il·elles comprennent l’incidence de leur travail sur l’écosystème de l’entreprise dans son ensemble. Par exemple, un·e expert·e en science des données doit savoir comment les données circulent entre les différents systèmes et comment son modèle sera utilisé par d’autres services. Cela réduit les frictions et assure une meilleure collaboration.

4. Embaucher des professionnel·les spécialisé·es en IA certifié·es et expérimenté·es

Embauchez des professionnel·les spécialisé·es en IA qui possèdent une expérience concrète dans la prestation de solutions d’IA, pas seulement une expertise technologique générale. Recherchez des candidat·es qui ont fait leurs preuves dans la mise en œuvre de l’IA à grande échelle, qui sont certifié·es sur les plateformes d’IA pertinentes et qui possèdent des compétences dans des domaines précis comme l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel ou l’apprentissage par renforcement.

Transformer l’IA en un atout concurrentiel pour votre entreprise

La valeur de l’IA dépend de la qualité de sa mise en œuvre, de sa gestion et de son harmonisation avec les besoins de l’entreprise. Sans les talents adéquats, même la technologie d’IA la plus avancée ne permettra pas d’obtenir les résultats dont votre entreprise a besoin.

Pour obtenir des résultats, les organisations doivent aller au-delà des efforts fragmentés en IA et des solutions à court terme. En embauchant les bon·nes expert·es en IA, en favorisant une gouvernance centralisée et en encourageant la collaboration entre les équipes, les entreprises peuvent transformer l’IA en un outil unifié et hautement performant qui génère une réelle valeur ajoutée.

Procom met à votre disposition des consultant·es, des chef·fes de projet et des spécialistes certifié·es en IA qui peuvent vous aider à intégrer efficacement l’IA dans votre organisation, en veillant à ce que vos projets d’IA soient harmonisés avec vos objectifs stratégiques, déployés efficacement et évolutifs en vue d’une croissance future.