Qu'est-ce que la transformation par l'IA ?

La transformation par l'IA consiste à intégrer de manière stratégique l'intelligence artificielle (IA) à l'ensemble de votre entreprise afin de transformer vos modes de fonctionnement, votre manière de servir vos utilisateurs, de gérer l'information et de prendre des décisions. Au lieu de vous contenter d’ajouter un simple chatbot à votre site web, vous intégrez systématiquement des capacités cognitives — telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l’analyse prédictive — directement dans vos processus métier quotidiens. Cette approche vous permet de transformer les données brutes et historiques en informations stratégiques tournées vers l’avenir afin de prévoir les tendances futures et de générer une véritable réussite commerciale.

Ce guide examine comment votre organisation peut s’appuyer sur vos stratégies de transformation numérique, identifie les points de blocage des programmes et explique comment établir une base sécurisée et prête pour l’IA.

Qu’est-ce que la transformation par l’IA dans un contexte d’entreprise ?

Lorsque l’on considère la transformation par l’IA à l’échelle de l’entreprise, il apparaît clairement qu’une véritable transformation va bien au-delà d’outils isolés basés sur l’IA. Pour obtenir un réel avantage concurrentiel, vous devez délibérément moderniser votre architecture de données sous-jacente, mettre en place une gouvernance claire des données et repenser votre couche d’expérience numérique. Les initiatives de transformation numérique axées sur l’IA qui aboutissent doivent cibler des résultats commerciaux mesurables, tels que l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, l’automatisation des tâches répétitives ou l’offre d’expériences client hautement personnalisées.

En quoi la transformation par l’IA diffère-t-elle de la transformation numérique ?

Pour diriger votre organisation avec succès, il est utile de comprendre en quoi la transformation par l’IA diffère de la transformation numérique traditionnelle. La transformation numérique se concentre sur la modernisation des systèmes, des canaux, des processus et des expériences afin que vous puissiez fonctionner plus efficacement dans un monde numérique. Elle pose les bases essentielles en migrant les systèmes vers le cloud, en mettant à jour votre infrastructure informatique et en numérisant les tâches manuelles.

La transformation par l’IA s’appuie directement sur le processus de transformation numérique en utilisant les capacités de l’IA pour rendre vos systèmes numériques plus intelligents, automatisés, prédictifs et adaptatifs, tout en ouvrant la voie à de nouveaux modèles économiques. Plutôt que de remplacer vos stratégies de transformation numérique existantes, cette évolution représente la prochaine étape logique de votre parcours de transformation numérique. Il s’agit d’utiliser les canaux numériques que vous avez déjà mis en place pour offrir des capacités cognitives et des opérations commerciales autonomes.

Une façon d’envisager cette relation est de considérer que la transformation numérique relie le système nerveux de l’organisation. Elle relie les systèmes, les données, les processus et les points de contact numériques afin que l’information puisse circuler à travers l’entreprise. La transformation par l’IA agit davantage comme le cerveau : elle interprète ces signaux et aide l’organisation à réagir plus rapidement, à prendre de meilleures décisions et à s’adapter à l’évolution des besoins.

Pour mieux comprendre en quoi la transformation par l’IA diffère de la transformation numérique et comment elle la soutient, il suffit d’examiner quelques points de comparaison clés :

• La transformation numérique relie vos systèmes et numérise les tâches manuelles, tandis que la transformation par l’IA utilise ces données interconnectées pour automatiser, recommander, prédire et personnaliser.
• La transformation numérique améliore l’accès de base aux services numériques, tandis que la transformation par l’IA rend ces services nettement plus pertinents, efficaces et adaptés au comportement des clients.
• La transformation numérique modernise l’ensemble de votre infrastructure technologique, tandis que la transformation par l’IA s’appuie sur cette infrastructure moderne pour déployer à grande échelle, de manière responsable, des modèles et des algorithmes d’IA avancés.

Si votre organisation n’a pas engagé plus tôt de efforts de transformation numérique, vous aurez probablement du mal à déployer l’IA à grande échelle, car vos données, vos flux de travail et vos couches d’expérience restent fragmentés. Sans une base numérique intégrée, le déploiement de systèmes d’intelligence artificielle avancés conduit souvent à un renforcement des silos de données et à des parcours utilisateurs disjoints.

Quels sont les facteurs qui stimulent actuellement la transformation par l’IA dans les entreprises ?

La dynamique en faveur de la transformation par l’IA s’accélère, car les entreprises subissent une pression intense pour aller au-delà de la phase d’expérimentation initiale. Les dirigeants doivent désormais transformer les capacités théoriques en capacités métier concrètes et fiables, générant une valeur mesurable.

L’IA est passée du stade de l’expérimentation à celui d’une exigence opérationnelle

Vous avez probablement passé ces dernières années à tester des outils d’IA autonomes, mais le principal défi aujourd’hui consiste à intégrer ces technologies dans des flux de travail reproductibles, des expériences numériques et des processus métier clés. Les équipes de direction attendent désormais de l’intelligence artificielle qu’elle apporte une valeur métier claire et reproductible en améliorant la création de contenu, la découverte de connaissances, le libre-service, la personnalisation et la productivité. Pour y parvenir, les entreprises s’éloignent rapidement des projets pilotes isolés au profit de cas d’utilisation de l’IA régis par des règles et déployés à l’échelle de l’entreprise.

La fragmentation des données constitue le principal obstacle à la transformation par l’IA

Pour fournir des résultats pertinents et précis, les technologies d’IA dépendent de données fiables, connectées et bien gérées. Malheureusement, les systèmes déconnectés, les contenus cloisonnés, les données clients incohérentes et les enregistrements en double conduisent souvent à une analyse de données médiocre, à une personnalisation insuffisante et à une faible confiance des utilisateurs. Pour analyser les données avec précision, les organisations d’aujourd’hui ont besoin d’une intégration d’entreprise connectée et d’une gestion moderne des données afin d’intégrer les données brutes en temps réel dans les parcours réels des utilisateurs. Il est essentiel de surmonter ces silos de données pour alimenter des analyses de données avancées et entraîner efficacement les modèles d’apprentissage automatique.

La gouvernance de l’IA redéfinit les décisions technologiques des entreprises

Vous devez mettre en place des cadres de gouvernance clairs avant de pouvoir exploiter les systèmes d’IA de manière responsable dans l’ensemble de vos opérations. Cette gouvernance implique de protéger les données sensibles, de garantir des révisions impliquant une intervention humaine, d’établir des structures d’autorisation claires, de conserver des pistes d’audit détaillées et de se conformer aux réglementations mondiales émergentes. La gouvernance n’est pas seulement une question de politique, mais une exigence fondamentale de l’architecture technologique. Vous devez intégrer la gouvernance directement dans votre infrastructure informatique afin de garantir la confiance, la conformité et la fiabilité.

Quelles doivent être les priorités des responsables de la transformation numérique axée sur l’IA ?

Mener des initiatives de transformation numérique avec une approche axée sur l’IA ne se résume pas à choisir les outils les plus récents. Vous devez établir des bases techniques, opérationnelles et de gouvernance qui permettent à l’IA de générer une réussite commerciale de manière sûre et cohérente.

Mettez en place la base de données avant de déployer l’IA

L’utilité de vos modèles d’IA dépend entièrement des données auxquelles ils ont accès. Concentrez-vous sur l’interconnexion de vos systèmes sources principaux, l’unification du contenu et des données clients, ainsi que sur le nettoyage des informations en double. La mise en place d’une gouvernance des données solide, d’une gestion intégrée des données et de pratiques matures en science des données garantit que vos algorithmes d’IA reçoivent des informations de haute qualité et fiables. Cela conduit à des résultats fiables et exploitables, ainsi qu’à une amélioration continue au fil du temps.

Appliquez l’IA à la couche d’expérience, et pas seulement au back-office

Si l’automatisation du back-end est précieuse, l’IA a un impact significatif lorsqu’elle est appliquée à la couche d’expérience, là où les utilisateurs interagissent avec votre organisation. Envisagez d’intégrer la recherche intelligente, le routage prédictif et les recommandations personnalisées dans vos portails clients, vos intranets pour les employés, vos portails partenaires et vos expériences commerciales. Mettre en avant ces informations directement au sein des expériences numériques contribue à créer un avantage concurrentiel distinct.

Gérer l’IA avant de la déployer à grande échelle

Mettez en place des protocoles de gouvernance dès le début de votre parcours de transformation par l’IA et intégrez-les comme un aspect essentiel de votre culture d’entreprise afin de favoriser une meilleure compréhension. Mettez en œuvre des contrôles d’accès clairs, des processus de révision impliquant une intervention humaine et une traçabilité complète pour les données sensibles. L’intégration de ces garde-fous dans l’architecture de votre plateforme garantit la conformité aux normes émergentes, notamment aux exigences de certification ISO 42001, tout en protégeant votre organisation contre les risques de sécurité, faisant ainsi de la gouvernance un catalyseur de croissance plutôt qu’un frein.

Commencez par des cas d’utilisation de l’IA dont les résultats sont clairs et mesurables

Évitez les déploiements génériques d’IA en liant vos projets initiaux à des processus métier et à des objectifs clairs et mesurables. Concentrez-vous, par exemple, sur la réduction des délais de résolution des demandes du service client, l’amélioration de la pertinence des recherches sur votre portail ou l’accélération de vos pipelines de production de contenu. Des indicateurs clairs vous aident à démontrer une valeur métier immédiate, à obtenir l’adhésion des parties prenantes et à créer une entreprise parée pour l’avenir.

Intégrez l’IA dans les flux de travail numériques, et non en périphérie

Intégrez l’IA directement dans les outils et les processus que vos équipes utilisent déjà au quotidien. Concentrez-vous sur l’intégration de recommandations basées sur l’IA, du routage automatisé et de l’aide à la rédaction dans les workflows existants de gestion de contenu et de service client. Lorsque l’IA fonctionne comme une aide fiable au sein d’interfaces familières, les taux d’adoption par les employés et la confiance dans les systèmes automatisés augmentent considérablement. Cela tend à rendre l’ensemble de l’entreprise plus efficace et plus agile.

Considérez la transformation par l’IA comme une capacité continue, et non comme un projet

La transformation par l’IA est un modèle opérationnel permanent qui doit évoluer au rythme des avancées technologiques et des changements réglementaires. Prévoyez de revoir régulièrement vos modèles d’IA, de mettre à jour vos politiques de gouvernance des données, de former à nouveau vos équipes et de surveiller les performances de votre intégration.

À quel stade les programmes de transformation par l’IA piétinent-ils ?

Les initiatives de transformation par l’IA s’enlisent souvent lorsque les organisations se concentrent trop sur les outils, les modèles ou les projets pilotes sans s’attaquer aux systèmes sous-jacents, aux cadres de gouvernance, aux flux de travail et aux couches d’expérience nécessaires pour déployer l’IA à l’échelle de l’entreprise.

La plupart des échecs de transformation par l’IA ne proviennent pas des technologies d’IA elles-mêmes. Ils sont plutôt dus à des lacunes en matière de maturité numérique, telles que des données fragmentées, des flux de travail déconnectés et des expériences numériques qui n’ont pas été conçues pour faire ressortir la valeur apportée par l’IA. Pour surmonter ces obstacles, une approche basée sur une plateforme unifiée est nécessaire.

À quoi ressemble une transformation réussie vers l’IA dans la pratique ?

La réussite d’une transformation par l’IA ne se mesure pas au seul volume de technologies d’IA déployées. Elle se traduit plutôt par des améliorations mesurables, au niveau des domaines métier, apportées à des fonctions commerciales concrètes, telles que la gestion des sinistres, le service client, la souscription, la gestion de contenu ou les flux de travail des collaborateurs.

La transformation par l’IA menée par Aviva dans le domaine des sinistres en est un exemple concret. Au lieu de déployer des solutions ponctuelles isolées, Aviva a intégré plus de 80 modèles d’IA à l’ensemble de son processus de gestion des sinistres de bout en bout, créant ainsi un flux de travail numérique étroitement interconnecté.

Cette approche à l’échelle du domaine a donné des résultats substantiels et mesurables :

• Des délais raccourcis. Le temps nécessaire à l’évaluation de la responsabilité dans les dossiers d’assurance complexes a été réduit de 23 jours.
• Amélioration de l’efficacité opérationnelle. La précision de l’acheminement des sinistres a augmenté de 30 %, optimisant ainsi l’allocation des ressources.
• Amélioration de l’expérience client. Le nombre total de réclamations clients a baissé de 65 % grâce à des résolutions plus rapides et plus transparentes.
• Impact financier considérable. La transformation du traitement des sinistres automobiles a permis d’économiser plus de 60 millions de livres sterling en 2024.

Cette réussite concrète illustre plusieurs principes essentiels de la transformation par l’IA :

• Transformation à l’échelle du domaine d’activité. L’IA apporte la plus grande valeur ajoutée lorsqu’elle est appliquée à l’ensemble d’un domaine d’activité de bout en bout, plutôt que dispersée dans des projets pilotes isolés et sans lien entre eux.
• Intégration des flux de travail. Les systèmes intelligents doivent être directement intégrés aux processus déjà utilisés par les équipes, tels que l’évaluation des sinistres, l’acheminement, la communication et la remontée des problèmes.
• Données et systèmes connectés. Les algorithmes d’IA ne peuvent optimiser les décisions que s’ils ont accès à des données fiables et unifiées provenant de tous les systèmes impliqués dans le parcours utilisateur.
• Supervision humaine. Une transformation réussie n’élimine pas l’expertise humaine ; au contraire, elle permet aux entreprises et à leurs collaborateurs de prendre des décisions plus rapides, plus précises et plus cohérentes grâce à un soutien automatisé.
• Mesure des résultats métier. Le succès du programme doit être évalué à l’aide d’indicateurs opérationnels et centrés sur le client, plutôt que par des jalons purement techniques.

Le succès d’Aviva montre que la transformation par l’IA est couronnée de succès lorsque l’on relie les capacités de l’IA à des parcours réels, à des workflows régis par des règles et à des données unifiées. Pour les organisations utilisant une plateforme d’expérience numérique, cette même approche stratégique peut être appliquée aux portails clients, aux intranets des collaborateurs, aux expériences des partenaires, aux portails en libre-service, à la gestion de contenu, au commerce et aux workflows de service.

En quoi les exigences en matière de transformation par l’IA varient-elles selon les régions et les secteurs d’activité ?

La transformation par l’IA n’est pas une initiative universelle. Les exigences varient considérablement en fonction de votre secteur d’activité, des réglementations locales, de la sensibilité des données, des attentes des clients et de la maturité du marché.

Les secteurs à haut risque tels que la santé, les services financiers, l’assurance et le secteur public sont confrontés à des obstacles de conformité stricts concernant les données sensibles et la prise de décision automatisée. À l’inverse, les secteurs de l’industrie manufacturière et du commerce de détail peuvent donner la priorité à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, à la gestion des stocks et au marketing ciblé, qui présentent des profils de risque différents. Les entreprises internationales doivent également adapter leurs systèmes d’IA, leurs autorisations et leurs processus de vérification humaine afin de se conformer aux différents cadres réglementaires régionaux.

Ces disparités régionales et sectorielles sont précisément la raison pour laquelle les entreprises doivent éviter les outils d’IA rigides et à usage unique. Vous avez plutôt besoin d’une architecture de plateforme flexible et hautement régie, qui permette à vos équipes d’adapter les flux de travail, de localiser les autorisations et de gérer la conformité des données à l’échelle mondiale. Cette flexibilité vous garantit de pouvoir déployer l’IA de manière responsable sans risquer de sanctions réglementaires.

Comment Liferay DXP facilite-t-il la transformation numérique pilotée par l’IA ?

Liferay DXP offre une plateforme d’entreprise flexible aux organisations qui ont besoin de relier contenu, données, workflows, portails, intégrations, personnalisation et expériences basées sur l’IA au sein d’une couche d’expérience numérique unique et bien gouvernée. Cette approche garantit que vos investissements en IA se traduisent directement par des expériences utilisateur abouties.

AI Hub : orchestration régulée de l’IA pour les déploiements d’entreprise

L’intégration de l’IA dans les expériences numériques nécessite une supervision rigoureuse. L’AI Hub de Liferay DXP aide les organisations à orchestrer les capacités d’IA au sein d’environnements d’entreprise contrôlés, en fournissant la gouvernance intégrée, les options de révision avec intervention humaine et le contrôle opérationnel nécessaires pour déployer l’IA générative en toute sécurité.

Plateforme d’intégration : relier les données dont l’IA a besoin pour fonctionner de manière fiable

Les modèles d’IA ont besoin d’un flux constant de données unifiées et fiables pour fournir des informations précises. Grâce au cadre d’intégration de Liferay DXP, vous pouvez connecter des bases de données existantes, des applications métier, des systèmes hérités et des services cloud externes, réduisant ainsi la fragmentation et éliminant les silos de données.

Personnalisation et analyse : rendre l’IA visible pour les utilisateurs

La valeur de l’IA se concrétise lorsqu’elle améliore activement les points de contact avec les utilisateurs. Liferay DXP vous permet de proposer des recommandations basées sur l’IA, une recherche prédictive et du contenu ciblé sur les portails clients, les portails partenaires et les intranets des employés, en utilisant des capacités avancées d’analyse et de personnalisation pour optimiser en permanence le parcours utilisateur.

Low-code et IA agentique : un déploiement sans longs cycles de développement

La rapidité est essentielle pour rester compétitif. Les outils «low-code» de Liferay et la gestion agile des workflows aident vos équipes métier et informatiques à créer, adapter et faire évoluer rapidement des expériences numériques pilotées par l’IA, ainsi qu’à automatiser les tâches répétitives sans avoir recours à de longs cycles de développement gourmands en ressources.

Sécurité et gouvernance : l’architecture requise par les plateformes prêtes pour l’IA

La mise à l’échelle de l’IA d’entreprise nécessite une protection fiable. Liferay DXP propose des architectures de sécurité approfondies, comprenant un contrôle d’accès basé sur les rôles, des journaux d’audit détaillés et des workflows d’approbation personnalisables, garantissant ainsi la protection des données sensibles et la conformité de vos déploiements d’IA avec vos normes strictes de gouvernance d’entreprise.

En unifiant ces éléments clés, Liferay DXP permet à votre organisation d’aller au-delà des projets pilotes isolés et d’établir une base prête pour l’avenir, en vue d’une transformation par l’IA évolutive, sécurisée et percutante.

Construire une base plus solide pour la transformation par l’IA

Pour parvenir à une véritable transformation par l’IA, il ne suffit pas de déployer un ensemble d’outils basés sur l’IA mais déconnectés les uns des autres. Cela exige un écosystème cohérent où des données unifiées, des workflows numériques gouvernés, des intégrations sécurisées et des couches d’expérience intuitives fonctionnent de concert pour générer des résultats commerciaux mesurables.

Lorsqu’elle est abordée de manière stratégique, la transformation par l’IA s’inscrit dans l’évolution naturelle de votre parcours de transformation numérique. Elle s’appuie sur les fondations numériques que vous avez déjà établies et leur apporte l’intelligence nécessaire pour automatiser les tâches répétitives, anticiper le comportement des consommateurs et offrir des expériences personnalisées.

Liferay DXP constitue la base flexible dont votre entreprise a besoin pour rassembler ces éléments complexes au sein d’une plateforme unique et cohérente. En associant vos contenus, portails, workflows et intégrations à de puissantes capacités d’IA, vous pouvez créer des expériences numériques qui génèrent une véritable valeur commerciale à long terme. Découvrez dès aujourd’hui comment les capacités d’IA de Liferay DXP peuvent soutenir votre transformation numérique.

Foire aux questions

Quelle est la différence entre la transformation par l’IA et la transformation numérique ?

La transformation numérique se concentre sur la modernisation des systèmes, des processus et des expériences afin de faire évoluer les opérations vers des canaux numériques. La transformation par l’IA s’appuie directement sur ces fondements, en utilisant de nouvelles technologies telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l’analyse prédictive pour rendre ces systèmes numériques modernisés hautement intelligents, automatisés et adaptatifs.

Pourquoi les programmes de transformation par l’IA échouent-ils ?

De nombreux programmes stagnent ou échouent en raison d’un manque de données unifiées, ce qui conduit à des résultats incohérents ou inexacts. Parmi les autres défis majeurs, on peut citer la mise en œuvre de l’IA sans cadre de gouvernance, le fait de négliger la gestion du changement chez les collaborateurs, l’incapacité à intégrer les outils dans les flux de travail existants, ainsi que l’évaluation des progrès en fonction de jalons technologiques plutôt que de résultats commerciaux clairs.

Que doivent faire les entreprises avant de déployer l’intelligence artificielle à grande échelle ?

Avant de déployer l’IA à l’échelle de l’entreprise, concentrez-vous sur la suppression des silos de données et sur l’interconnexion de vos systèmes centraux via une couche d’intégration unifiée. Vous devez également définir des politiques de gouvernance claires, définir des cas d’utilisation mesurables (tels que la réduction des délais de service ou l’amélioration de la recherche) et vous assurer de disposer d’une plateforme d’expérience numérique capable de fournir directement les résultats de l’IA à vos utilisateurs.

Comment Liferay DXP facilite-t-il la transformation vers l’IA ?

Liferay DXP fournit la base sécurisée et unifiée nécessaire au déploiement de l’IA sur l’ensemble de votre couche d’expérience. En connectant la gestion de contenu, la recherche d’entreprise, les portails, la personnalisation et les intégrations, Liferay vous aide à mettre en avant les capacités de l’IA directement au sein des parcours utilisateurs. Grâce au Liferay AI Hub, vous pouvez orchestrer les outils d’IA tout en conservant un contrôle strict sur la gouvernance des données, la sécurité et les autorisations.