La qualité des résultats de l’IA est directement liée à la qualité des données entrantes. (Photo: 123RF)

EXPERT INVITÉ. En 2024, les chefs d’entreprise, en particulier ceux des PME, se retrouvent confrontés à une multitude de produits innovants utilisant l’intelligence artificielle (IA). Certains de ces produits ne sont que de belles promesses, d’autres ont le potentiel de transformer radicalement votre entreprise en augmentant la productivité et la qualité des produits et services offerts. Toutefois, ces technologies transformationnelles comportent également leur part de risques. Il est essentiel pour tout dirigeant de bien comprendre ces risques avant de se lancer dans l’adoption de solutions d’IA.

L’intelligence artificielle n’est pas un domaine réservé aux grandes corporations dotées de ressources abondantes. Plusieurs cas d’utilisation pourraient apporter rapidement des bénéfices à des entreprises avec des moyens plus modestes. Par exemple :

Gestion de l’Inventaire: optimiser les opérations via des systèmes intelligents qui peuvent prévoir les besoins en stock basés sur des tendances historiques et actuelles, aidant ainsi à optimiser les niveaux de stock et à réduire les coûts de détention.

Tableaux de Bord et Rapports: fournir un support aux décisions par des outils d’IA pouvant générer des analyses et des rapports en temps réel, offrant aux décideurs des informations précieuses sans nécessiter une expertise approfondie en analyse de données.

Et bien d’autres cas, sans oublier le support aux équipes de cybersécurité avec des plateformes permettant d’accélérer le travail des équipes de détection et de réponses aux incidents.

Intégrer l’IA peut s’avérer être une initiative payante qui propulse votre organisation vers une croissance intéressante. Cependant, il est essentiel de rester vigilant quant aux risques associés afin de prévenir que ces derniers compromettent vos gains et ne transforment ce qui pourrait être un profit en une perte désastreuse.

Je vous propose donc un aperçu des risques à surveiller attentivement pour optimiser vos chances de succès.

Inexactitudes: l’IA dépend largement des données pour ses processus d’apprentissage automatique. Le principe de «Garbage in,........

© Les Affaires