IA : 5 étapes clés pour un projet pilote efficace

Les acteurs clés d’un projet pilote d’IA

Un projet pilote nécessite une équipe interdisciplinaire qui réunit différents collaborateurs.

Un cadre supérieur, comme le DSI ou le VP IT, joue généralement le rôle de sponsor exécutif. Il est responsable de la décision finale quant à la poursuite ou non du projet, en concertation avec d’autres dirigeants et l’équipe du projet pilote.

Un chef de projet IT coordonne le calendrier, tandis qu’un directeur ou un responsable IT gère les questions et les problèmes qui émergent durant le projet.

Des techniciens IT, comme un architecte ou un spécialiste du support, configurent et intègrent la technologie tout en assurant le support des utilisateurs participants.

L’équipe peut également inclure des spécialistes de la formation, chargés de former les collaborateurs sur la manière d’utiliser l’application. Ces collaborateurs, choisis stratégiquement dans divers départements, testeront le nouvel outil.

5 étapes pour réussir un projet pilote d’IA

1. Définir les objectifs du projet

Avant de démarrer, le sponsor du projet doit élaborer les objectifs avec l’aide des parties prenantes clés, comme les responsables de département et les équipes techniques.

Ces objectifs doivent inclure une date de mise en service prévisionnelle, des KPI (indicateurs clés de performance) et des jalons indispensables pour valider chaque étape avant le lancement officiel.

Le sponsor partage ces objectifs avec l’équipe projet et, si nécessaire, les rend accessibles à d’autres collaborateurs curieux de comprendre l’impact potentiel de l’IA sur leur environnement de travail.

2. Consulter les équipes juridiques

Avant le début du pilote, l’équipe juridique doit évaluer certains aspects spécifiques. Par exemple, les techniciens IT doivent savoir si des données de l’entreprise sont interdites d’utilisation pour des raisons légales.

Il est aussi crucial de tester si l’IA empêche bien les utilisateurs d’accéder à des données sensibles, comme des informations confidentielles sur les employés.

3. Estimer le retour sur investissement (ROI)

Pendant la phase d’initiation, le sponsor exécutif doit évaluer le ROI potentiel de l’intégration de l’IA. Un KPI clé pourrait être le ROI attendu.

L’équipe peut calculer ce ROI en se basant sur des recherches et des informations fournies par les éditeurs. Cependant, il peut être nécessaire d’ajuster ces estimations au fur et à mesure que le projet progresse.

4. Obtenir l’adhésion interne

Les nouvelles technologies suscitent souvent des préoccupations chez les collaborateurs. L’IA, en particulier, peut alimenter des inquiétudes sur des possibles suppressions d’emplois ou des risques liés à la confidentialité des données.

Le sponsor du projet doit dialoguer avec les membres de la direction pour anticiper ces craintes. En expliquant les objectifs du projet et les mécanismes de protection des données confidentielles, il pourra contribuer à apaiser les tensions.

5. Collecter des retours en continu

L’un des principaux atouts d’un projet pilote est la possibilité de recueillir les retours des utilisateurs. Ces feedbacks peuvent porter sur la précision des informations fournies par l’outil, l’accès aux données nécessaires, ou encore la capacité de l’IA à faire gagner du temps aux équipes.

Les collaborateurs qui participent aux tests doivent partager régulièrement leurs impressions, ce qui permet aux techniciens de fournir des rapports d’avancement aux dirigeants et d’apporter les ajustements nécessaires avant le déploiement officiel.

L’auteur

Eric St-Jean est consultant indépendant, spécialisé dans la gestion de projet et la formation à l’automatisation.