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Artificial Intelligence (AI) n¡¯est plus qu¡¯un mot ¨¤ la mode pour devenir un moteur essentiel de la transformation de l¡¯entreprise. Pour les organisations de tous les secteurs, une strat¨¦gie d¡¯AI ne consiste pas seulement ¨¤ gagner un avantage concurrentiel, mais ¨¤ assurer une survie ¨¤ long terme dans un monde de plus en plus ax¨¦ sur l¡¯AI.?

Une strat¨¦gie d¡¯AI sert de feuille de route ¨¤ votre entreprise pour exploiter la puissance transformatrice de l¡¯Artificial Intelligence. Il s¡¯agit d¡¯un cadre complet qui aligne les initiatives d¡¯AI sur vos objectifs m¨¦tier, vos capacit¨¦s organisationnelles et vos aspirations futures. Les organisations qui mettent en ?uvre l¡¯AI sans strat¨¦gie coh¨¦rente rencontrent souvent des d¨¦fis importants?: projets cloisonn¨¦s qui ne ¨¦voluent pas, probl¨¨mes de qualit¨¦ des donn¨¦es, lacunes en mati¨¨re de talents et limitations de l¡¯infrastructure.

L¡¯analyse de rentabilit¨¦ de la strat¨¦gie d¡¯AI

Une strat¨¦gie d¡¯AI formelle fournit la structure et l¡¯orientation n¨¦cessaires pour transformer les technologies prometteuses en r¨¦sultats commerciaux tangibles.

Favoriser la diff¨¦renciation concurrentielle

Les entreprises qui disposent de strat¨¦gies d¡¯AI bien ex¨¦cut¨¦es b¨¦n¨¦ficient d¡¯avantages consid¨¦rables sur le march¨¦ actuel ax¨¦ sur les donn¨¦es. L¡¯impact est mesurable?: Selon une ¨¦tude men¨¦e par Bank of America, les entreprises qui disposent de strat¨¦gies d¡¯AI matures pourraient des marges b¨¦n¨¦ficiaires d¡¯exploitation au cours des cinq prochaines ann¨¦es, soit environ 55 milliards de dollars d¡¯¨¦conomies annuelles.

D¨¦couvrez comment l¡¯AI transforme les op¨¦rations strat¨¦giques de l¡¯entreprise?: des syst¨¨mes de maintenance pr¨¦dictive qui r¨¦duisent les temps d¡¯arr¨ºt des ¨¦quipements, des cha?nes logistiques intelligentes qui r¨¦duisent les co?ts d¡¯inventaire tout en am¨¦liorant la disponibilit¨¦ et des solutions de service client qui r¨¦duisent les co?ts et am¨¦liorent la satisfaction.

Au-del¨¤ de l¡¯efficacit¨¦?: Lib¨¦rer une nouvelle valeur

Bien que la r¨¦duction des co?ts reste convaincante, les strat¨¦gies d¡¯AI les plus efficaces se concentrent ¨¦galement sur la cr¨¦ation de valeur?:

• Acc¨¦l¨¦ration de l¡¯innovation?: Une a r¨¦v¨¦l¨¦ que ceux qui utilisent l¡¯AI effectuaient en moyenne 12,2?% de t?ches en plus et 25,1?% plus rapidement.
• Excellence op¨¦rationnelle?: Dans la m¨ºme ¨¦tude de la Harvard Business School, les consultants utilisant l¡¯AI ont produit un travail de qualit¨¦ sup¨¦rieure de plus de 40?% par rapport ¨¤ un groupe t¨¦moin. Une a r¨¦v¨¦l¨¦ que les travailleurs utilisant ChatGPT effectuaient les t?ches 40?% plus rapidement, avec une qualit¨¦ de sortie 18?% sup¨¦rieure.
• Ressources efficaces?: Un montre que les co?ts mat¨¦riels de l¡¯AI ont baiss¨¦ de 30?% par an, avec une am¨¦lioration de 40?% de l¡¯efficacit¨¦ ¨¦nerg¨¦tique.
• Nouvelles sources de revenus?: AI offre des produits, des services et des mod¨¨les ¨¦conomiques enti¨¨rement nouveaux.
• Exp¨¦rience client am¨¦lior¨¦e?: Les moteurs de personnalisation augmentent la satisfaction et la fid¨¦lit¨¦.
• V¨¦rification du retour sur investissement?: a r¨¦v¨¦l¨¦ que les grandes entreprises pr¨¦voient de g¨¦n¨¦rer 2,1 fois plus de retour sur investissement sur leurs initiatives d¡¯AI que leurs pairs. Ces leaders se concentrent sur une moyenne de 3,5 cas d¡¯utilisation strat¨¦giques, contre 6,1 pour les autres entreprises.

Composants cl¨¦s d¡¯une strat¨¦gie d¡¯AI efficace

Une strat¨¦gie d¡¯AI r¨¦ussie n¨¦cessite une approche holistique qui int¨¨gre plusieurs composants critiques?:

Alignement commercial

Les strat¨¦gies d¡¯AI les plus solides commencent par la strat¨¦gie m¨¦tier principale de l¡¯organisation. Les initiatives d¡¯AI doivent ¨ºtre directement li¨¦es ¨¤ des objectifs commerciaux sp¨¦cifiques, qu¡¯il s¡¯agisse d¡¯am¨¦liorer l¡¯exp¨¦rience client, d¡¯optimiser les op¨¦rations ou de cr¨¦er de nouveaux produits et services. Cet alignement garantit que les investissements dans l¡¯AI contribuent de mani¨¨re significative aux objectifs organisationnels.

Fondation de la gestion des donn¨¦es

Les donn¨¦es sont l'¨¦l¨¦ment vital de l'IA. Une solide base de gestion des donn¨¦es comprend?:

• Cadres de gouvernance des donn¨¦es qui garantissent la qualit¨¦, la s¨¦curit¨¦ et la conformit¨¦
• Infrastructure de donn¨¦es capable de g¨¦rer ¨¤ grande ¨¦chelle les donn¨¦es structur¨¦es et non structur¨¦es
• Des capacit¨¦s d¡¯int¨¦gration des donn¨¦es qui relient des sources disparates pour une vue unifi¨¦e

Les organisations doivent ¨¦valuer leur paysage de donn¨¦es actuel, identifier les lacunes et ¨¦laborer des strat¨¦gies pour y rem¨¦dier.

Infrastructure technologique

Les charges de travail d¡¯AI imposent des exigences uniques ¨¤ l¡¯infrastructure informatique. Elles n¨¦cessitent une puissance de traitement importante pour l¡¯entra?nement des mod¨¨les, un stockage ¨¤ faible latence pour la pr¨¦paration des donn¨¦es et des ressources ¨¦volutives pour prendre en charge les environnements de d¨¦veloppement et de production.

Les principales consid¨¦rations relatives ¨¤ l¡¯infrastructure sont les ressources informatiques optimis¨¦es pour les charges de travail d¡¯AI, les solutions de stockage haute performance, les options de d¨¦ploiement sur les environnements on-premises et cloud, et les capacit¨¦s d¡¯orchestration pour la gestion des flux de travail.

Talent et organisation

M¨ºme avec des donn¨¦es et une infrastructure parfaites, la r¨¦ussite de l¡¯AI d¨¦pend des personnes. Les organisations doivent ¨¦valuer leurs capacit¨¦s actuelles, identifier les lacunes en comp¨¦tences et ¨¦laborer des strat¨¦gies pour d¨¦velopper ou acqu¨¦rir une expertise en AI, que ce soit en cr¨¦ant des ¨¦quipes transversales, en renfor?ant les comp¨¦tences des employ¨¦s existants ou en collaborant avec des experts externes.

Cadre ¨¦thique et gouvernance

? mesure que l¡¯AI influence de plus en plus les d¨¦cisions critiques, les organisations doivent ¨¦tablir des directives ¨¦thiques et des structures de gouvernance claires. Les pratiques dAI responsables prot¨¨gent contre les atteintes ¨¤ la r¨¦putation, les p¨¦nalit¨¦s r¨¦glementaires et l¡¯¨¦rosion de la confiance des clients.

?laborer votre strat¨¦gie dAI

L¡¯approche suivante fournit un cadre pratique pour d¨¦velopper une strat¨¦gie d¡¯AI compl¨¨te?:

1. ?valuer les capacit¨¦s actuelles

R¨¦alisez une ¨¦valuation approfondie de la pr¨¦paration de votre organisation ¨¤ l¡¯AI en examinant?:

• Actifs de donn¨¦es?: Quelles donn¨¦es collectez-vous actuellement?? Est-il accessible et pertinent pour les cas d¡¯utilisation potentiels de l¡¯AI??
• Infrastructure technologique?: Votre infrastructure existante prend-elle en charge les charges de travail dAI??
• Talents et comp¨¦tences?: Quelle est l¡¯expertise en mati¨¨re d¡¯AI au sein de votre organisation??
• Pr¨¦paration organisationnelle?: Existe-t-il un parrainage ex¨¦cutif pour les initiatives dAI??

2. D¨¦finir des objectifs clairs

Les initiatives d¡¯AI doivent ¨ºtre pilot¨¦es par des objectifs commerciaux sp¨¦cifiques. Travailler avec les parties prenantes pour identifier des objectifs tels que l¡¯am¨¦lioration de l¡¯efficacit¨¦ op¨¦rationnelle, l¡¯am¨¦lioration de l¡¯exp¨¦rience client ou l¡¯acc¨¦l¨¦ration de l¡¯innovation. Pour chaque objectif, d¨¦finissez des KPI mesurables pour suivre les progr¨¨s et d¨¦montrer la valeur.

3. Identifier et hi¨¦rarchiser les cas d¡¯utilisation

Identifiez les cas d¡¯utilisation potentiels de l¡¯AI qui pourraient vous aider ¨¤ atteindre vos objectifs. Les prioriser ¨¤ l¡¯aide d¡¯une matrice de valeur commerciale et de faisabilit¨¦ qui tient compte de l¡¯impact potentiel, de la complexit¨¦ technique, de la disponibilit¨¦ des donn¨¦es et de la pr¨¦paration organisationnelle. Concentrez-vous d¡¯abord sur les gains rapides (valeur ¨¦lev¨¦e, faisabilit¨¦ ¨¦lev¨¦e) tout en d¨¦veloppant des capacit¨¦s pour des opportunit¨¦s plus complexes.

4. D¨¦velopper une strat¨¦gie de donn¨¦es

Cr¨¦ez une strat¨¦gie de donn¨¦es qui r¨¦pond aux exigences de collecte, de stockage, de gouvernance et d¡¯int¨¦gration pour vos cas d¡¯utilisation prioris¨¦s. De nombreuses organisations estiment que leur infrastructure de donn¨¦es existante est insuffisante pour les charges de travail d¡¯AI, qui n¨¦cessitent des solutions de stockage ¨¤ haut d¨¦bit et ¨¤ faible latence.

5. Concevoir une architecture technologique

Concevez une architecture qui tient compte des ressources informatiques, de l¡¯infrastructure de stockage, des options de d¨¦ploiement et des plateformes/outils d¡¯AI. Votre architecture doit ¨ºtre suffisamment flexible pour commencer ¨¤ petite ¨¦chelle, mais ¨¦voluer ¨¤ mesure que vos initiatives d¡¯AI se d¨¦veloppent.

6. Cr¨¦er une feuille de route de mise en ?uvre

?laborer une feuille de route d¨¦taill¨¦e d¨¦crivant une approche progressive, l¡¯allocation des ressources, le calendrier, la structure de gouvernance et le plan de gestion du changement. Votre strat¨¦gie d¡¯AI se traduit ainsi par des actions concr¨¨tes plut?t que par des th¨¦ories.

Surmonter les d¨¦fis courants de la strat¨¦gie d¡¯AI

M¨ºme avec une approche bien structur¨¦e, les organisations rencontrent souvent des obstacles lors de la mise en ?uvre de strat¨¦gies d¡¯AI, notamment?:

• Probl¨¨mes de qualit¨¦ et d¡¯accessibilit¨¦ des donn¨¦es?: Mettez en ?uvre des structures de , d¨¦ployez une architecture de donn¨¦es moderne et ¨¦tablissez des indicateurs et une surveillance de la qualit¨¦.
• P¨¦nurie de talents et manque de comp¨¦tences?: ?laborer une strat¨¦gie de gestion des talents ¨¤ plusieurs volets combinant embauche, perfectionnement des comp¨¦tences et partenariats?; constituer des ¨¦quipes transversales qui combinent expertise du domaine et comp¨¦tences techniques.
• Goulets d¡¯¨¦tranglement de l¡¯infrastructure?: Mettez en ?uvre des solutions de stockage optimis¨¦es par l¡¯AI, envisagez une infrastructure sp¨¦cialement con?ue pour les applications hautement prioritaires et ¨¦tablissez des indicateurs de performance clairs.
• R¨¦sistance organisationnelle?: Obtenir le parrainage des cadres, impliquer les utilisateurs finaux d¨¨s le d¨¦but, expliquer le ??pourquoi?? des initiatives d¡¯AI et commencer par des projets pilotes ¨¤ haute visibilit¨¦.
• Probl¨¨mes ¨¦thiques?: et des probl¨¨mes de confidentialit¨¦ peuvent survenir dans les applications d¡¯AI. ?tablir des directives ¨¦thiques claires et mener des audits r¨¦guliers des syst¨¨mes d¡¯AI pour garantir la conformit¨¦.

Mesurer la r¨¦ussite de votre strat¨¦gie d¡¯AI

?tablissez un cadre de mesure complet pour cinq cat¨¦gories cl¨¦s?:

1. Indicateurs de qualit¨¦ du mod¨¨le?: Performances techniques des mod¨¨les d¡¯AI (pr¨¦cision, pr¨¦cision/rappel)
2. Mesures syst¨¨me?: Performances op¨¦rationnelles de l¡¯infrastructure (d¨¦bit, latence)
3. Indicateurs d¡¯adoption?: L¡¯¨¦tendue de l¡¯utilisation des solutions d¡¯AI (engagement, satisfaction)
4. Mesures op¨¦rationnelles?: Am¨¦lioration des processus m¨¦tier (efficacit¨¦, taux d¡¯erreur)
5. Indicateurs d¡¯impact commercial?: Lien avec les objectifs strat¨¦giques (revenus, r¨¦duction des co?ts)

Cette approche multidimensionnelle permet non seulement d¡¯identifier si l¡¯AI apporte de la valeur, mais aussi de d¨¦terminer pourquoi elle peut ne pas ¨ºtre adapt¨¦e ¨¤ des domaines sp¨¦cifiques.

AI-Ready Infrastructure

M¨ºme la strat¨¦gie d¡¯AI la plus sophistiqu¨¦e va s¡¯effondrer sans la bonne infrastructure. Les environnements informatiques traditionnels n¡¯ont pas ¨¦t¨¦ con?us pour les charges de travail d¡¯AI, qui n¨¦cessitent?:

• D¨¦bit ¨¦lev¨¦ et faible latence?: Traiter d¡¯¨¦normes volumes de donn¨¦es
• ´¡³¦³¦¨¨²õ parall¨¨le?: Pour prendre en charge des op¨¦rations simultan¨¦es sur plusieurs n?uds de calcul
• ?±¹´Ç±ô³Ü³Ù¾±±¹¾±³Ù¨¦?: Pour s¡¯adapter ¨¤ des volumes de donn¨¦es croissants et ¨¤ des mod¨¨les de plus en plus complexes
• ´¡³¦³¦¨¨²õ unifi¨¦ aux donn¨¦es?: Rassembler des donn¨¦es structur¨¦es et non structur¨¦es en toute transparence
• Simplicit¨¦ op¨¦rationnelle?: R¨¦duire la charge de gestion pour les ¨¦quipes informatiques

Les entreprises d¨¦couvrent souvent que l¡¯infrastructure devient un goulets d¡¯¨¦tranglement lors de la mise ¨¤ l¡¯¨¦chelle de l¡¯AI, de la Proof of Concept ¨¤ la production. Des solutions sp¨¦cialement con?ues pour les charges de travail gourmandes en donn¨¦es peuvent relever ces d¨¦fis tout en fournissant une base pour la croissance future.

Boostez votre strat¨¦gie dAI avec É«¿Ø´«Ã½

Pour lib¨¦rer tout le potentiel de l¡¯AI et ex¨¦cuter une strat¨¦gie d¡¯AI efficace, les organisations ont besoin d¡¯une infrastructure capable de r¨¦pondre aux exigences des charges de travail d¡¯AI modernes. É«¿Ø´«Ã½ propose des solutions compl¨¨tes sp¨¦cialement con?ues pour les initiatives d¡¯AI?:

• AIRI??: AIRI ¨C AI-Ready Infrastructure pour une ¨¦volutivit¨¦ transparente
• FlashBlade??: Stockage ultrarapide et ¨¦volutif pour les charges de travail dAI
• Portworx??: Stockage natif sur conteneurs pour les applications d¡¯AI natives dans le cloud
• AIOps Pure1??: Gestion de l¡¯infrastructure pilot¨¦e par l¡¯AI

En investissant dans une AIRI ¨C AI-Ready Infrastructure, les organisations peuvent s¡¯assurer qu¡¯elles sont ¨¦quip¨¦es pour r¨¦pondre aux exigences des technologies d¡¯AI en mati¨¨re de donn¨¦es et de traitement. ? mesure que l¡¯AI ¨¦volue, il est essentiel de disposer de la strat¨¦gie et des outils appropri¨¦s pour garder une longueur d¡¯avance sur la concurrence.

Transformer la strat¨¦gie en avantage concurrentiel

Une strat¨¦gie d¡¯AI bien ex¨¦cut¨¦e n¡¯est plus facultative, elle est un pr¨¦requis pour la r¨¦ussite future de l¡¯entreprise. En se concentrant sur les composants cl¨¦s d¨¦crits ci-dessus et en tirant parti des bonnes solutions d¡¯infrastructure, les organisations peuvent ¨¦laborer et mettre en ?uvre des strat¨¦gies d¡¯AI qui g¨¦n¨¨rent une r¨¦elle valeur commerciale. Qu¡¯il s¡¯agisse d¡¯am¨¦liorer la prise de d¨¦cision ou de r¨¦duire les co?ts d¡¯exploitation, une strat¨¦gie d¡¯AI bien ex¨¦cut¨¦e est un investissement p¨¦renne qui permettra aux entreprises de r¨¦ussir ¨¤ long terme.

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