Leçons concrètes sur la mise à l’échelle de l’IA d’entreprise pour optimiser les résultats

Une entreprise manufacturière mondiale a dû composer avec des expériences client fragmentées, plus de 400 systèmes déconnectés et l’absence de stratégie de données unifiée, limitant ainsi sa capacité à s’adapter à l’évolution des exigences d’affaires et à servir ses clients de façon constante. En partenariat avec CGI, l’entreprise a entrepris une transformation à grande échelle avec le déploiement mondial d’un CRM, un lac de données centralisé et plus de 30 cas d’utilisation de l’IA. Ces investissements ont permis d’améliorer l’exactitude des prévisions de 98,5 %, de réduire les délais de réclamation de garantie de 95 % et de réaliser des économies annuelles de millions de dollars grâce à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et de la flotte.

C’est ce qu’on appelle l’IA à grande échelle. Au-delà des projets pilotes d’IA, la mise en œuvre évolutive de l’IA permet d’obtenir des résultats mesurables et de remodeler la façon dont les organisations créent de la valeur pour l’entreprise. Les leaders technologiques ne se demandent plus si l’IA profitera à leur entreprise, mais plutôt à quelle vitesse ils peuvent mettre à l’échelle ces avantages dans l’ensemble des marchés géographiques et des parcours clients.

Selon notre étude La voix de nos clients 2025, les organisations qui possèdent des données globales et des stratégies d’IA à l’échelle de l’entreprise voient des effets multiplicateurs (1,7 à 6,6 X) sur la mise en œuvre d’IA évolutive pour l’IA générative, l’IA avancée et l’IA traditionnelle, comparativement aux entreprises qui n’ont pas mis en place ces stratégies.

La conversation avec les clients est passée de la validation de concept à l’attente selon laquelle l’IA offre une valeur réelle à l’échelle et non seulement des gains d’efficacité. Les clients souhaitent mettre à l’échelle l’IA d’entreprise afin de devenir plus novateurs et concurrentiels, de débloquer de nouvelles sources de revenus, d’accroître leur résilience, de mieux gérer les risques et plus encore.

Nous observons la même tendance à l’échelle mondiale :

• forte demande pour des stratégies globales d’IA qui vont au-delà des fonctions internes;
• accent accru sur la qualité et la gouvernance des données pour assurer des perspectives fiables fondées sur l’IA.

Évolution de l’IA : nos apprentissages jusqu’à présent

Notre expérience dans le soutien des parcours d’IA d’entreprise nous a permis de dégager plusieurs facteurs de réussite communs.

• Vision stratégique claire, alignée sur les priorités d’affaires et appuyée par la haute direction.
• Talents prêts pour l’avenir, grâce à l’expertise dans le domaine et la maîtrise de l’IA.
• Culture d’innovation favorisant l’expérimentation, l’apprentissage continu et la collaboration interfonctionnelle.
• Approche axée sur les résultats avec indicateurs clés de performance liés à la croissance, à l’efficacité et à l’incidence sur les clients.

À l’occasion de notre événement technologique phare de l’Asie-Pacifique, Envision 2025, nos dirigeants ont exploré ces thèmes avec leurs clients et leurs partenaires d’alliances. Visionnez l’enregistrement de la table ronde : From strategy to practice: The next step in AI for enterprises (De la stratégie à la pratique : la prochaine étape d’IA pour les entreprises).

Évolution de l’IA : leçons et exemples concrets sur le terrain

Dans notre récent blogue, Bâtir un écosystème d’IA mature pour des résultats évolutifs, nous avons exploré les éléments fondamentaux qui permettent une mise à l’échelle réussie de l’IA, y compris les données, la gouvernance, l’harmonisation stratégique et la préparation des talents.

Ce billet de blogue explore la façon dont nous collaborons avec les organisations pour mettre ces principes en pratique. Nos exemples concrets reflètent différentes facettes de la transformation (cas d’utilisation, perspectives pratiques et catalyseurs stratégiques) et offrent une vue pratique de la façon dont les principes d’écosystèmes sont appliqués pour concrétiser l’IA d’entreprise. Ces principes sont les suivants.

Éliminer les cloisonnements grâce à l’intelligence connectée

Les organisations qui intègrent l’IA au cycle de vie du développement de systèmes, aux opérations et aux canaux pour les clients peuvent mieux apprendre, s’adapter et rester alignées sur les besoins changeants de l’entreprise.

Cas probant – Comme mentionné ci-dessus, nous avons travaillé avec un fabricant mondial pour éliminer les cloisonnements et améliorer le développement de produits. Cela a permis d’améliorer l’exactitude des prévisions de 98,5 % et de faire passer le temps de déploiement de 3 mois à 5 jours.

Renforcer les fondements des données et de la gouvernance

Les perspectives tirées de l’IA ne se traduiront en résultats mesurables qu’au moyen d’une base de données fiable et d’une gouvernance alignée sur le contexte opérationnel.

Cas probant – Nous intégrons l’IA responsable dès la conception grâce aux principes et cadres de gestion de CGI en matière d’utilisation responsable de l’IA pour aider nos clients à bâtir la confiance, à réduire les risques et à s’aligner sur la réglementation en constante évolution.

Intégrer l’intelligence aux services en mode délégué

Les clients s’attendent de plus en plus à ce que l’IA et l’automatisation soient intégrées à la prestation de services en mode délégué. Ils veulent que ces éléments soient intégrés dès le départ et non de façon réactive.

Cas probant – CGI DigiOps, notre approche de transformation de la prestation de services fondée sur l’IA, intègre l’intelligence des services en mode délégué à l’aide de plateformes et d’outils conçus pour s’intégrer harmonieusement aux environnements actuels des clients. Elle permet la prise de décisions en temps quasi réel grâce à l’IA traditionnelle, à l’IA avancée et, dans certains scénarios, à l’IA composite, où des perspectives prédictives et préventives aident les équipes à repérer des scénarios liés aux TI, aux applications et aux processus d’affaires, à les analyser et à y réagir.

Grâce à nos méthodes d’IA agentique, nous introduisons une gestion autonome des charges de travail et avons vu nos clients améliorer considérablement la performance des systèmes et des applications, l’efficacité du cycle de vie du développement de systèmes, la satisfaction de la clientèle et les gains de productivité (entre 25 % et 30 %).

Accorder la priorité aux cas d’utilisation à fort impact

Il est important de commencer par les cas d’utilisation qui offrent la plus grande valeur commerciale pour prendre de l’élan et gagner en confiance.

Cas probant – Nous travaillons avec l’hôpital universitaire d’Helsinki en Finlande pour appliquer l’IA en radiologie. Notre solution examine les tomodensitogrammes et détecte les hémorragies cérébrales avec une précision de 98 %, ce qui améliore les soins aux patients tout en aidant le système à accroître sa capacité.

Miser sur les accélérateurs propres au domaine

L’IA doit être adaptée au contexte du secteur d’activité pour accélérer le RCI, améliorer la pertinence et respecter les réglementations en matière de sécurité et de souveraineté des données.

Cas probant – Pour un assureur mondial qui sert plus de trois millions de clients, nous avons amélioré la rapidité et la précision de son écosystème de livraison de logiciels grâce à NAVI, une solution d’IA multicouche de CGI. L’entreprise a réduit de 45 % les efforts manuels, accéléré la mise sur le marché et amélioré sa conformité dans un environnement hautement réglementé. Notre solution a été déployée avec des contrôles de sécurité et de protection des données supplémentaires propres à l’industrie, assurant ainsi la sécurité des données sensibles des clients et de l’entreprise.

Mesurer les répercussions sur les activités en tenant compte de la croissance

Bien que la rentabilité soit souvent un point de départ, nous encourageons les entreprises à accorder la priorité à la façon dont l’IA peut stimuler l’innovation, accélérer la mise sur le marché et créer une valeur commerciale durable.

Cas probant – Nous encourageons les organisations à mesurer le succès de l’IA au moyen d’indicateurs clés de performance axés sur la croissance et la transformation, et non seulement avec les économies opérationnelles. Dans un cas, la mise en œuvre de la solution DigiOps de CGI pour un détaillant international de petites épiceries a permis d’améliorer la maintenance prédictive et le suivi de la performance du système grâce à l’exploitation de l’intelligence artificielle (AIOps) de bout en bout et à la supervision humaine. Il en a résulté une disponibilité accrue en magasins, une réduction des interruptions de service et, ultimement, ce qui compte le plus : une expérience client harmonieuse et uniforme.

Investir dans votre personnel, pas seulement dans les outils et la technologie

La maturité de l’IA dépend de votre capacité à comprendre comment utiliser et appliquer l’IA de façon responsable.

Cas probant – L’un des plus importants accélérateurs d’adoption de l’IA et d’innovation est la littératie et la maîtrise de l’IA, soit lorsque les employés sont habilités à intégrer l’IA avec confiance et efficacité dans leurs fonctions. Avec la participation de dirigeants et de professionnels, nous aidons nos clients à élaborer des initiatives de formation sur mesure et avancées. Cela se traduit par une meilleure adoption de l’IA, surtout lorsque les employés participent activement à l’élaboration de la stratégie d’IA.

Lorsque nous collaborons avec des clients de partout dans le monde, un message est clair : ils explorent l’IA d’entreprise dans la recherche de résultats concrets à grande échelle. Toutefois, pour ce faire, il faut faire preuve d’agilité, établir des partenariats solides dans l’ensemble de l’écosystème et harmoniser les priorités d’affaires.

Il ne s’agit pas seulement de suivre le rythme, mais aussi de façonner l’avenir. Si vous cherchez comment mettre à l’échelle vos initiatives d’IA ou développer une entreprise et des activités plus intelligentes, apprenez-en davantage en lisant nos récits de réussite client en matière d’IA et communiquez avec moi.