Quatre étapes que les compagnies de transport peuvent suivre pour mener à bien des projets d'IA, par Gartner

Quatre étapes que les compagnies de transport peuvent suivre pour mener à bien des projets d'IA, par Gartner

Alors que l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur des transports continue à se développer lentement, Gartner, Inc. recommande que les DSI du secteur des transports suivent un processus en quatre étapes pour garantir le succès des projets d'IA. De nombreuses entreprises de transport reconnaissent que l'IA est une technologie qui change la donne, mais il existe encore des obstacles à son adoption.

"L'environnement actuel a provoqué une baisse du nombre d'usagers et des perturbations opérationnelles dans le secteur des transports, ce qui entraîne un besoin important d'optimisation des coûts pour les sociétés de transport", a déclaré Pedro Pacheco, directeur de recherche principal au Gartner. "Certaines organisations ont mis en œuvre l'IA pour contribuer à la réduction des coûts, mais ce nombre reste faible. Selon une enquête du Gartner*, seulement 12 % des entreprises de transport ont adopté l'IA, alors que 35 % des entreprises d'autres secteurs l'ont fait pour réduire leurs coûts ou augmenter leurs revenus".

Au cours du Gartner IT Symposium/Xpo EMEA, les analystes du Gartner ont expliqué les pièges les plus courants que rencontrent les entreprises de transport lorsqu'elles déploient l'IA. Démontrer l'applicabilité industrielle et les avantages commerciaux de l'IA et l'intégrer dans l'infrastructure existante sont les principaux obstacles au progrès de l'IA dans le secteur des transports.

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Étape 1 : Définir les cas d'utilisation de l'IA

Les DSI des transports doivent commencer par acquérir une large compréhension de tous les domaines et utiliser des cas où l'IA peut être utilisée dans leur organisation pour obtenir des avantages financiers. L'IA doit essentiellement être considérée comme un outil permettant de résoudre des problèmes dans des domaines essentiels pour les entreprises de transport, tels que la réduction des coûts opérationnels ou une plus grande centralité sur le client, comme la fiabilité du service et la rapidité de livraison.

"Les DSI des transports devraient travailler en étroite collaboration avec plusieurs experts et fournisseurs qui peuvent les aider à identifier des cas spécifiques d'utilisation de l'IA et à quantifier leurs bénéfices", a déclaré M. Pacheco.

Étape 2 : Créer un plan de croissance de l'IA

Les DSI du secteur des transports doivent élaborer un plan concret qui démontre comment l'IA peut aider l'entreprise à atteindre la croissance - soit en fixant des objectifs de revenus spécifiques, soit en optimisant les coûts, ce qui permet en fin de compte de libérer des capitaux pour réaliser d'autres investissements. Le plan de croissance doit également mettre l'accent sur des actions à court terme et des résultats à long terme. Certaines entreprises, telles que Tesla et Bosch, ont créé des équipes d'IA autonomes qui non seulement développent des applications d'IA, mais sensibilisent également leur organisation aux avantages de l'IA. Cette approche permet une plus grande variété d'applications d'IA dans l'ensemble de l'organisation.

Étape 3 : Présenter le plan au conseil d'administration

Une fois le plan de croissance de l'IA finalisé, les DSI des transports doivent le présenter au conseil d'administration. Dans de nombreux cas, ce plan impliquera l'adaptation de la stratégie à long terme de l'entreprise pour tenir compte des avantages de l'IA, ainsi que des investissements nécessaires. Il est donc important de montrer au conseil d'administration les opportunités de croissance à long terme et les gains à court terme. Pour éviter un éventuel scepticisme initial, veillez à inclure plusieurs études de cas qui démontrent des projets d'IA réussis.

Étape 4 : Rassembler les ressources

Afin de progresser et de mener à bien un plan de croissance approuvé de l'IA, les DSI des transports doivent réunir les ressources nécessaires. Selon les analystes du Gartner, si les bonnes compétences et capacités en matière d'IA n'existent pas en interne, il est possible d'acquérir des talents ou de sélectionner des partenaires externes pour aider l'organisation à acquérir un ensemble de compétences en IA.

"Le développement d'applications d'IA réussies nécessite une équipe multidisciplinaire qui rassemble à la fois l'expertise informatique et les propriétaires de processus métier. C'est essentiel pour valider que les exigences de l'entreprise sont soigneusement définies et pour s'assurer que la solution d'IA s'attaquera au problème de l'entreprise", a déclaré M. Pacheco. "Les entreprises qui prennent l'IA au sérieux doivent la considérer comme une priorité pour l'ensemble de l'entreprise plutôt que de la reléguer au rang d'objectif purement informatique".

Notes

L'enquête Gartner a été menée en ligne en novembre et décembre 2019 auprès de 607 répondants issus d'organisations aux États-Unis, en Allemagne et au Royaume-Uni afin de découvrir les facteurs contribuant au succès de la mise en œuvre de l'AI et les principaux obstacles à l'opérationnalisation de l'IA.

Source : Gartner

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