Passage de l'IA à l’ échelle

Déploiement de l’IA à l’échelle : comment gagner en maîtrise face à la démocratisation des usages des collaborateurs ?

Alors que l’intelligence artificielle s’invite dans tous les métiers, peu d’organisations parviennent à transformer leurs expérimentations en projets réellement industrialisés. Gouvernance de la donnée, sécurité, adoption, rentabilité… les défis sont nombreux, et les arbitrages souvent complexes. 

Dans ce guide, des DSI partagent leur retour d’expérience et les leviers qu’ils mobilisent pour franchir ce cap stratégique. 

Danone, Bouygues Telecom, Thales, Elis, Sagemcom nous partagent leurs réflexions, méthodes et retours d’expérience pour faire de l’IA un véritable levier de performance collective. 

Comment prévenir les usages incontrôlés d’IA générative et garder la maîtrise du shadow AI ?
Quelle posture adopter pour accompagner les équipes sans freiner l’innovation ? 
Comment évaluer la rentabilité des projets IA à l’échelle, face à des coûts et des cycles d’évolution incertains ? 
Quelles sont les conditions indispensables pour centraliser les données et fiabiliser les cas d’usage IA ?
 

Téléchargez le guide dès maintenant pour découvrir comment ces DSI transforment leurs initiatives IA en projets d’entreprise à impact.

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Quelques extraits

Découvrez un aperçu des retours d'expériences que vous pourrez lire dans ce guide

Raphaël Marichez
Regional Chief Security Officer de Palo Alto Networks
"En tant qu’expert en cybersécurité, je sais qu’on ne devrait pas se reposer uniquement sur la gouvernance des données pour éviter que les données ne "fuitent" au travers du shadow AI. Encourager des expérimentations de l’IA en groupe, grâce à la force du collectif, en associant les différentes strates de l’entreprise, permet de détecter très tôt ces initiatives, de les faire sortir de l’ombre et de les accompagner."
Christophe Huerre
VP CIO/ DSI Group de Thales
« La formation valorise les utilisateurs, tout comme le fait de leur fournir des outils d’intelligence artificielle leur permettant d’être plus efficaces dans leur travail. Il faut sensibiliser les collaborateurs au fait que, s’ils sont un jour remplacés, ce ne sera pas par une IA, mais par des professionnels maîtrisant les outils IA. »
Michel Delbecq
DSI groupe de Elis
« La maturité d’une entreprise sur la donnée définit le niveau de qualité qu’elle peut atteindre. Sans maturité, les cas d’usage sont en échec ou demandent un tel niveau de préparation que toute mise en production ou mise à l’échelle s’avère impossible. »
Christophe Boulaire
Global CIO de Sagemcom
«  La formation est incontournable car, quoi qu'on fasse, les collaborateurs y vont en mode "shadow AI". Il faut donc les accompagner dans leurs usages pour pouvoir offrir les outils répondant aux besoins, sur les use cases qui apportent une réelle valeur ajoutée »
Olivier Heitz
DSI de Bouygues Telecom
« Chez nous, la gouvernance de la donnée est présente depuis longtemps, elle est liée à notre activité même d’opérateur télécom. Grâce à cette culture, les expérimentations et passages à l’échelle que nous avons mis en œuvre jusqu’à présent ont bénéficié d’une bonne qualité de donnée ».
Thomas Masurel
Directeur IT et Data de Danone
« Il est nécessaire que vos données soient centralisées et harmonisées pour envisager de déployer des projets d’IA à l’échelle. La partie liée aux algorithmes et aux prompts est secondaire par rapport à la gouvernance de la donnée... »

Guide Passage de l'IA à l’échelle

Déploiement de l’IA à l’échelle : comment gagner en maîtrise face à la démocratisation des usages des collaborateurs ?

L’IA, et en particulier l’IA générative, fait naître des opportunités majeures dans tous les secteurs. Pourtant, rares sont les entreprises ayant dépassé le stade du PoC. La question du passage à l’échelle reste entière : quels sont les fondamentaux à maîtriser pour transformer l’essai ? Comment éviter que l’IA ne reste cantonnée à quelques expérimentations isolées, sans impact stratégique ? 

Pour répondre à ces enjeux, Alliancy, en partenariat avec Palo Alto Networks, a réuni des DSI de grands groupes français et internationaux lors d’un workshop. Sécurité, shadow AI, gouvernance des données, rentabilité des cas d’usage, formation des collaborateurs… : les discussions ont mis en lumière les conditions réelles pour industrialiser les projets IA. 

Dans un contexte d’explosion des usages et de montée en puissance des risques cyber, les entreprises n’ont plus le luxe d’improviser. Gouverner les données, cartographier les usages d’IA dans les métiers, sensibiliser les équipes, anticiper les vulnérabilités… sont autant de prérequis pour garantir la maîtrise et la valeur des déploiements. 

Ce guide restitue leurs réflexions et leurs priorités, pour éclairer les décisions à venir. 

Nous vous souhaitons une bonne lecture.

UN GUIDE RÉALISÉ EN PARTENARIAT

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Dans un monde plus incertain, un nouveau chapitre de transformation s’est ouvert pour les entreprises. De nouvelles questions se posent et pour être efficaces, nous devons y répondre ensemble.

C’est entre pairs et « faiseurs » que l’on apprend beaucoup, dans la confrontation de nos idées que l’on avance, pour répondre aux défis d’un monde que le numérique doit aider à rendre plus éthique et inclusif.

Ces guides sont réalisés autour d’une question d’actualité, suite à un échange entre pairs, où nous avons pu confronter les pratiques et enrichir ensemble des scénarios d’action.

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Palo Alto Networks est un acteur incontournable de la cybersécurité, reconnu pour ses solutions innovantes qui protègent les entreprises face à des menaces numériques toujours plus complexes. En combinant sécurité réseau, protection des endpoints et outils avancés pour le cloud, l’entreprise aide ses clients à sécuriser leurs données et à renforcer leur résilience. Avec une expertise mondiale et des technologies de pointe, Palo Alto Networks accompagne les organisations dans la construction d’un avenir numérique plus sûr.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.paloaltonetworks.fr

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