10 Fév
L’intelligence artificielle transforme les DSI. Ainsi, elle améliore la performance de l’IT en optimisant les processus internes et soutenant l’innovation au sein des équipes IT. L’IA est un vrai levier d’amélioration de la performance IT.
I. Contexte et Enjeux de l’IA pour les DSI
A. Enjeux stratégiques et défis des DSI
Les DSI font face à de nouveaux défis. Elles doivent intégrer des solutions performantes tout en maîtrisant les coûts. Par ailleurs, la qualité des données et la cybersécurité demeurent essentielles. Ensuite, selon Gartner, 45 % des DSI pilotent déjà la stratégie IA, tandis que 90 % estiment que la gestion des coûts limite sa valeur.
De plus, les enjeux d’éthique et de transparence se posent. Ainsi, il est primordial de former les équipes. Ensuite, il faut moderniser l’infrastructure IT. Enfin, l’IA améliore la productivité interne, notamment dans l’analyse des risques et la planification de projets.
B. Exemples d’usages internes identifiés de l’IA levier de performance IT
Les DSI exploitent l’IA pour transformer leurs processus internes. Ainsi, elles renforcent les pratiques afin d’augmenter l’efficacité des acteurs IT.
Par exemple, l’IA intervient dans la gestion de projets. Elle structure les projets, définit les chantiers et formalise les critères de succès. De plus, l’IA identifie les risques et propose des suivis adaptés si l’on lui fournit un référentiel des risques IT.
Ensuite, elle aide à la rédaction des exigences agiles (Epic, Features et Stories). Par exemple, l’IA génère un elevator pitch à partir d’une description brute.
Par ailleurs, elle relit et génère du code pour réduire les erreurs dans le développement applicatif.
De surcroît, elle améliore la couverture des tests et garantit une meilleure qualité. En cas d’anomalie, l’IA peut aider au diagnostic et même à la résolution de problèmes récurrents.
Enfin, l’IA favorise le partage de la connaissance. Ainsi, elle construit des agents type copilot pour indexer les processus IT.
Outre des cas d’usages spécifiques, L’IA peut améliorer la collaboration et la communication entre les équipes.
Ces exemples montrent que l’IA optimise les processus internes des DSI.
C. Exemples de problèmes identifiés et d’apports de l’IA levier de performance IT
Les acteurs IT/Produit maîtrisent leurs objectifs, mais peinent à structurer leurs idées. Par exemple, un Epic Owner SAFe doit rédiger un business case contenant un elevator pitch.
L’exercice paraît simple sur le papier. Pourtant, il nécessite une à deux heures de réflexion. Ensuite, l’IA part d’une matière brute pour construire instantanément un pitch simple, précis et concis.
De plus, l’IA génère des critères de succès, lie des Key Results et identifie des Features potentiels. Ainsi, un prompt peut produire l’équivalent d’une analyse longue en quelques secondes.
Autre exemple : des Product Owners ou Product Managers peinent à passer d’une rédaction informelle à une structuration en GHERKIN. Ensuite, un prompt transforme une description classique en scénarios bien formés.
Enfin, dans le domaine de l’architecture IT, l’IA aide à identifier et structurer des chaînes de valeur, des processus métier et des Business Capabilities. De ce fait, elle facilite la collaboration entre architectes et Product Managers.
En somme, il faut maîtriser l’art de construire ses prompts. Or, ce n’est pas encore à la portée de tous. Je passe beaucoup de temps à concevoir des prompts pour accompagner mes interlocuteurs.
II. Constat sur l’usage actuel de l’IA levier de performance IT
A. Focus sur l’IA pour les processus métiers
Les DSI investissent massivement dans l’IA pour améliorer les processus métiers. Ainsi, elles augmentent l’efficacité opérationnelle et la satisfaction client. Par ailleurs, les solutions d’IA s’imposent dans les domaines juridiques, commerciaux, marketing ou du recrutement. En effet, la DSI est aux avant-postes pour concevoir et déployer ces solutions avec ses métiers.
B. Sous-exploitation de l’IA en interne
Cependant, l’usage de l’IA pour les besoins internes de l’IT reste faible. Ainsi, de nombreuses activités IT restent manuelles. Par exemple, l’optimisation de la gestion de projets, des exigences, des tests, de la gestion des risques ou de la cybersécurité pourrait être largement améliorée. Ensuite, cela limite les gains en agilité et en performance.
III. Solutions pour une intégration optimale de l’IA au sein des DSI
A. Définir une feuille de route stratégique
Tout d’abord, élaborez une feuille de route claire. Ainsi, vous identifiez vos objectifs majeurs d’optimisation. Ensuite, vous devez recenser les processus spécifiques à améliorer. Par ailleurs, vous définissez le niveau d’intégration de l’IA : du simple usage d’un GPT à côté des outils jusqu’à l’intégration poussée dans vos systèmes. De plus, les gains et les coûts varient selon le niveau d’intégration. Le pilotage par la valeur de votre portefeuille d’initiative IA est fondamental car les idées ne manquent pas, mais il faut bien en mesurer les gains. Voir notre article sur le pilotage lean de son portefeuille ou bien l’article sur le portfolio management et les OKRs.
B. Investir dans la formation et la montée en compétences
La formation est cruciale. Ainsi, investissez dans des programmes de formation pour vos équipes. Par exemple, formez-les à l’art du prompt et aux usages avancés basés sur la data et le machine learning. Ensuite, l’IA doit infuser dans les équipes qui identifient leurs sources d’optimisation. Par ailleurs, des initiatives internes, comme celles de Forvis Mazars, montrent que gagner trente minutes par mois par collaborateur rentabilise l’investissement en IA.
C. Choisir des outils adaptés et mesurer la performance
Comme toute technologie, les outils d’IA doivent être gouvernés pour éviter le shadow IT. Ainsi, mettez à disposition des solutions SaaS adaptées. Par exemple, des GPT internes ou des solutions collaboratives comme Microsoft Copilot. Ensuite, suivez l’usage de ces outils et sélectionnez le panel adéquat, intégré ou intégrable à vos systèmes existants.
D. Repenser la gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’IA représente un défi majeur. Ainsi, trouvez le bon équilibre entre centralisation et décentralisation. La centralisation permet d’avoir des experts dédiés. Cependant, elle risque de générer un afflux de demandes et de se déconnecter du terrain. En revanche, la décentralisation valorise la connaissance du terrain mais peut faire émerger des technologies disparates, entraînant une sous-optimisation des coûts et des risques.
Par exemple, Microsoft propose des outils simples, comme Copilot Studio, pour créer des agents d’IA en quelques clics. Ensuite, ces agents s’appuient sur des données soumises à des droits d’accès. Il est donc essentiel de bien gouverner leur déploiement et les droits accordés.
IV. Conclusion
En conclusion, l’IA au service des DSI représente un levier stratégique indéniable. Ainsi, elle optimise la gestion des projets, réduit les risques et améliore la qualité des livrables. De plus, elle libère du temps pour des missions à forte valeur ajoutée. Ensuite, elle transforme les processus internes et renforce la collaboration entre équipes. Par ailleurs, en investissant dans la formation et en choisissant des outils adaptés, les DSI peuvent relever les défis de la transformation digitale. Enfin, l’IA s’impose comme un partenaire incontournable pour l’innovation et la compétitivité des entreprises.
Voir notre article précédent, l’IA au service des transformations digitales et nos offres sur l’architecture d’entreprise et les transformations .