Les projets d’IA générative dans les organisations suivent une chaîne de valeur bien définie. Pourtant, des blocages se produisent fréquemment, limitant leur impact et leur adoption. Cet article explore les étapes essentielles, les problèmes récurrents, les solutions idéales, et comment MARYLINK permet aux entreprises de surmonter ces défis pour tirer pleinement parti de l’IA générative.
1. Les étapes clés de la chaîne de valeur
a. Idéation et cadrage
- Ce qui est fait actuellement :
Les entreprises identifient des cas d’usage lors d’ateliers internes ou en s’inspirant de pratiques concurrentes. Ces idées sont souvent validées de manière informelle, sans critères clairs. - Problèmes :
- Manque de méthodologie pour qualifier et prioriser les cas d’usage.
- Faible collaboration entre les équipes métier et les équipes techniques.
- Conséquences :
- Perte de temps sur des projets irréalisables ou peu alignés avec les objectifs stratégiques.
- Résistances internes dues à un manque de clarté sur les bénéfices attendus.
- Solution idéale :
Utiliser une approche structurée pour cadrer les projets, comme un Canvas spécifique à l’IA ou des frameworks collaboratifs. Favoriser des ateliers multidisciplinaires pour aligner dès le départ toutes les parties prenantes.
b. Préparation et gestion des données
- Ce qui est fait actuellement :
Les données nécessaires aux projets sont collectées dans des silos, sans réelle coordination ni standardisation. Leur qualité est rarement contrôlée. - Problèmes :
- Données éparses, incomplètes ou biaisées.
- Coût et temps élevés pour nettoyer, structurer et rendre les données exploitables.
- Conséquences :
- Projets ralentis par des données insuffisantes ou inadéquates.
- Résultats peu fiables ou difficilement reproductibles.
- Solution idéale :
Mettre en place une gouvernance des données pour centraliser et standardiser les sources. Automatiser le nettoyage et la préparation des données grâce à des pipelines dédiés. S’assurer que les données utilisées sont pertinentes pour le contexte métier.
c. Création et personnalisation des outils
- Ce qui est fait actuellement :
Les outils génératifs sont souvent déployés tels quels, basés sur des bibliothèques génériques ou des ressources prêtes à l’emploi. - Problèmes :
- Faible adaptation aux besoins spécifiques des utilisateurs.
- Résultats trop génériques ou mal alignés avec les attentes métiers.
- Conséquences :
- Adoption limitée des outils.
- Difficulté à démontrer leur valeur ajoutée pour les processus métiers.
- Solution idéale :
Offrir des interfaces intuitives permettant aux équipes métier d’adapter les outils à leurs besoins, en combinant des contenus personnalisés (prompts, styles, scénarios) avec des fonctionnalités prêtes à l’emploi.
d. Test et validation
- Ce qui est fait actuellement :
Les tests se limitent souvent à des démonstrations rapides ou à des validations ponctuelles sur des cas simples. - Problèmes :
- Tests peu représentatifs des scénarios réels d’utilisation.
- Manque de feedback structuré des utilisateurs finaux.
- Conséquences :
- Des solutions inefficaces ou mal adaptées sont déployées, entraînant des frustrations.
- Perte de crédibilité des initiatives IA en interne.
- Solution idéale :
Mettre à disposition des espaces dédiés où les outils peuvent être testés dans des conditions réalistes avant leur déploiement. Inclure les utilisateurs finaux dans le processus de validation pour s’assurer que les solutions répondent à leurs besoins.
e. Déploiement et adoption
- Ce qui est fait actuellement :
Les outils sont déployés sans accompagnement significatif, souvent sans tenir compte des besoins des équipes opérationnelles. - Problèmes :
- Faible engagement des équipes à cause d’une compréhension limitée des bénéfices.
- Intégrations techniques rigides ou incomplètes avec les outils existants.
- Conséquences :
- Résistance au changement.
- Adoption partielle ou rejet des solutions.
- Solution idéale :
Accompagner les utilisateurs tout au long du processus avec des formations ciblées, des guides interactifs et un support continu. S’assurer que les outils s’intègrent de manière fluide dans les workflows existants et qu’ils restent simples à utiliser.
f. Suivi et amélioration continue
- Ce qui est fait actuellement :
Une fois déployés, les outils sont rarement suivis de manière proactive. Les ajustements se font au coup par coup, sans cadre structuré. - Problèmes :
- Faible exploitation des retours utilisateurs.
- Perte de performance et d’utilité des outils avec le temps.
- Conséquences :
- Baisse de l’engagement des utilisateurs.
- Difficulté à maintenir la pertinence des solutions déployées.
- Solution idéale :
Mettre en place un processus de feedback structuré pour recueillir régulièrement les impressions des utilisateurs. Intégrer une boucle d’amélioration continue où les contenus et outils peuvent être ajustés et enrichis au fil du temps.
2. Comment MARYLINK répond à ces défis
MARYLINK propose une solution complète et collaborative pour transformer les projets d’IA générative en succès tangibles. La plateforme met l’accent sur les contenus, les workflows et l’expérience utilisateur, plutôt que sur la simple mise en œuvre technique.
- Structuration des cas d’usage :
Avec MARYLINK, les organisations peuvent cadrer leurs idées dès le départ grâce à des outils collaboratifs. Cela permet d’aligner rapidement les équipes sur les objectifs, d’évaluer la faisabilité et de prioriser les initiatives. - Valorisation des contenus et prompts :
MARYLINK offre un environnement où les équipes peuvent créer, partager et enrichir des bibliothèques de contenus. Ces prompts et contenus, constamment adaptés par la communauté, permettent aux entreprises de bénéficier d’une base solide pour développer leurs outils. - Personnalisation intuitive des outils :
Les utilisateurs peuvent construire leurs propres outils IA en associant des contenus personnalisés, des scénarios et des styles. La simplicité d’utilisation de MARYLINK garantit que même des équipes non techniques peuvent s’approprier ces outils. - Espaces de test collaboratifs :
Grâce à un bac à sable intégré, MARYLINK permet de tester les outils dans un environnement sécurisé, proche des conditions réelles d’utilisation. Cela garantit des solutions validées avant leur déploiement, limitant les risques d’échec. - Feedback structuré et amélioration continue :
MARYLINK inclut des mécanismes pour recueillir les retours des utilisateurs et adapter les outils en fonction de leurs besoins. Les mises à jour se font de manière collaborative, assurant que les outils restent pertinents et performants. - Accompagnement à l’adoption :
En mettant l’accent sur la simplicité d’utilisation et sur l’intégration dans les workflows existants, MARYLINK facilite l’adhésion des équipes. La plateforme favorise une adoption progressive et collaborative, renforçant l’engagement des utilisateurs.
MARYLINK ne se limite pas à fournir des outils IA. Elle aide les organisations à structurer leurs initiatives comme des processus complets, en éliminant les obstacles organisationnels et en maximisant leur impact métier. Vous voulez transformer vos projets d’IA générative en succès mesurables ? Contactez MARYLINK dès aujourd’hui.