Les ingrédients d’une démarche Gen AI : 5 niveaux de maturité pour les entreprises

Pierre Vannier

Voici les cinq niveaux de maturité AI / Gen AI en entreprise, accompagnés de conseils pour chaque étape du processus.

Dans le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle générative (Gen AI), il est essentiel pour les entreprises d'adopter une approche stratégique et méthodologique bien définie pour tirer le meilleur parti de ces technologies révolutionnaires. Voici les cinq niveaux de maturité AI / Gen AI en entreprise, accompagnés de conseils pour chaque étape du processus.

maturité Ai / Gen AI

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1. Acculturation

Au commencement de tout projet Gen AI, il est crucial de s'assurer que toutes les parties prenantes comprennent les concepts et le langage associés à ces technologies et à l’intelligence artificielle. Cela implique souvent une sensibilisation des directions générales et des décideurs, ainsi que des sessions de formation pour le personnel clé de l'entreprise.

Conseil : Investissez dans l'éducation et la formation pour garantir une compréhension commune des objectifs et des enjeux liés à la Gen AI. Assurez-vous que les attentes des décideurs sont réalistes et alignées sur les capacités réelles de la technologie.

2. Audit AI (AI Due Diligence)

Avant de se lancer pleinement dans un projet Gen AI, il est crucial de réaliser un audit approfondi de l'infrastructure existante, des compétences techniques disponibles et des opportunités et risques potentiels associés à l'adoption de ces technologies.

Conseil : Engagez des experts en AI pour évaluer la robustesse de votre stack technologique, identifier les lacunes et les opportunités d'amélioration, et garantir une base solide pour vos futurs projets Gen AI.

3. Idéation

Identifiez et priorisez les cas d'utilisation les plus pertinents et réalisables pour votre entreprise. Impliquez une équipe multidisciplinaire pour évaluer le potentiel commercial, technique et organisationnel de chaque cas d'utilisation.

Conseil : Organisez des ateliers collaboratifs pour stimuler la créativité et l'innovation, et assurez-vous que chaque cas d'utilisation est aligné sur les objectifs stratégiques de l'entreprise.

4. MVP (Minimum Viable Product)

Une fois les cas d'utilisation sélectionnés, concentrez-vous sur le développement d'un MVP pour valider la faisabilité technique et l'acceptation du marché. Suivez les meilleures pratiques de gestion de projet et d'ingénierie logicielle pour garantir le succès de votre MVP.

Conseil : Adoptez une approche agile et itérative pour développer rapidement des fonctionnalités de base et obtenir des retours d'utilisateurs précieux. Impliquez toutes les parties prenantes dès le début du processus de développement pour favoriser la collaboration et la transparence.

5. Scaling / Industrialisation

Une fois le MVP validé, passez à la mise en production et à l'industrialisation du projet. Définissez une infrastructure robuste, mettez en place des processus de suivi et de maintenance, et assurez-vous de la qualité et de la fiabilité de vos modèles Gen AI.

Conseil : Investissez dans des outils d'automatisation et de surveillance pour garantir des opérations fluides et efficaces à grande échelle. Restez agile et adaptable pour répondre aux évolutions du marché et aux besoins changeants des utilisateurs.

Conclusion

En suivant ces cinq niveaux de maturité AI / Gen AI, les entreprises peuvent adopter une approche stratégique et structurée pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies révolutionnaires. Chez Flint, nous sommes engagés à aider nos clients à naviguer dans ce paysage complexe de manière efficace et innovante. Avec notre offre Gen AI Factory, nous offrons des solutions concrètes et personnalisées pour accompagner nos clients tout au long de leur parcours vers le succès dans l'ère de l'IA générative.

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Pierre Vannier

Pierre Vannier est un ancien développeur, spécialiste de la tech et entrepreneur. Il a travaillé en tant que développeur Backend en Go et Ruby à San Francisco. Il a également été Directeur Pédagogique de l’école Epitech à Montpellier. En tant qu’entrepreneur, il a fondé sa propre ESN Flint à Montpellier. Pierre est aussi podcasteur (Refactor, Les coulisses de l'IA, Bouge ta data). Il a un intérêt marqué pour l’intelligence artificielle et le développement en Python, et effectue une veille constante sur les nouvelles technologies.