Toutefois, il est impératif d’évaluer régulièrement le retour sur investissement (ROI) associé à ces technologies.
D’après une étude de McKinsey, une grande majorité des entreprises n’atteignent pas une « maturité de l’IA », ce qui souligne l’importance d’une stratégie d’optimisation.
Cela implique non seulement des mises à jour, mais aussi une réévaluation constante des systèmes afin d’en maximiser la valeur sur le long terme.
Sans cette approche, il existe un risque de gaspillage de ressources, car les modèles d’IA peuvent perdre de leur efficacité avec le temps.
Pour suivre de manière pertinente le ROI des initiatives liées à l’IA, il est essentiel d’établir des références et des objectifs clairs.
Cela passe par le suivi de divers indicateurs de performance, de valeur commerciale, ainsi que de l’adhésion des équipes.
L’utilisation de méthodes d’attribution, comme les tests A/B, peut également servir à évaluer l’impact des modifications apportées.
En instaurant une dynamique de rétroaction continue axée sur l’évaluation et l’expérimentation, les entreprises peuvent s’assurer que leur utilisation de l’IA demeure pertinente et optimise son potentiel au fil du temps.
L’enjeu dépasse la simple implantation de l’IA : il s’agit de s’engager dans un parcours d’amélioration continue pour en tirer un maximum de bénéfices.
Source: IA Tech news
