Le Machine Learning fournit des résultats et n'est plus considéré comme une simple mode

Selon une étude par ServiceNow menée auprès de 500 directeurs des systèmes d’information (DSI) du monde entier, l’adoption du Machine Learning se fait enfin dans l’entreprise. Mais pour en exploiter tout le potentiel, ces responsables technologiques doivent repenser leur business.

Dans le cadre de l’étude de ServiceNow intitulée « The Global CIO Point of View », des DSI exerçant dans 25 secteurs industriels et 11 pays différents (45 en France), ont été interrogés afin de mieux connaître les avantages concurrentiels du Machine Learning et comprendre comment ils accueillent la « main-d’œuvre numérique », notamment en créant de nouveaux emplois qui mettent l’accent sur l’utilisation de machines intelligentes. Le cabinet IDC estime que les investissements dans le Machine Learning vont être multipliés par six d’ici 2020, et une récente analyse indique que « Machine Learning specialist » représente un des postes les plus recherchés dans le secteur IT.

En France, des Hommes travaillent étroitement avec des machines intelligentes pour une meilleure précision, une vitesse accrue et une croissance améliorée

Cette étude souligne un sentiment de confiance croissant pour le Machine Learning chez les cadres supérieurs en France, leur permettant une prise de décision plus rapide et plus précise.  Le logiciel de Machine Learning permet d'analyser et d'améliorer ses performances sans intervention humaine directe, ce qui leur permet de prendre des décisions de plus en plus complexes au fil du temps.

  • Près des deux tiers (65 %) des personnes interrogées déclarent avoir automatisé des tâches de routine — alertes de sécurité, par exemple — et parvenir maintenant à l’automatisation de décisions complexes, telles que la réponse aux alertes de sécurité.
  • 95 % des DSI interrogés déclarent qu’ils en tireraient une valeur significative notamment pour améliorer les décisions. En fait, 80 % d’entre eux estiment que des décisions prises par une machine sont plus précises que si elles sont prises par un être humain.
  • 60 % des personnes interrogées ont déclaré que la prise de décisions manuelle représente un processus fastidieux en ressources humaines (employés et managers), ce qui confirme le potentiel élevé de l’automatisation. Selon les DSI, cette automatisation du processus décisionnel devrait contribuer à l’augmentation des revenus de leur entreprise (78 %).

« Il existe trois types de décisions candidates à l’automatisation : les décisions liées à la catégorisation, à l’évaluation ou aux prévisions », a déclaré Matthieu De Montvallon, Directeur Technique chez ServiceNow France. « Le travail quotidien tel que l’attribution de tickets d’incidents IT ou l’affectation de contacts produisent d'ores et déjà des résultats concrets.  Le Machine Learning n’est plus une utopie mais bel et bien une réalité. »

Les spécialistes du Machine Learning, seuls, ne seront pas en mesure d’aider les DSI à réussir leur transformation digitale

Plus de trois quarts (78 %) des DSI en France ont indiqué amorcer des efforts de transformation digitale dans leur entreprise, et environ trois DSI français sur cinq (62 %) estiment que le Machine Learning y joue un rôle essentiel. Plus de la moitié (58 %) des DSI français interrogés déclarent avoir utilisé le Machine Learning dans leur entreprise et 33 % d’entre eux prévoient d’adopter cette technologie.

Mais il existe des domaines clés concernant les processus et les effectifs qui doivent être pris en compte par les entreprises afin de tirer pleinement parti de la technologie de Machine Learning :

  • Seulement 30 % des DSI français ont déjà embauché des salariés disposant de nouvelles compétences pour travailler avec des machines intelligentes.
  • Les DSI français regrettent un manque de compétences pour gérer les machines intelligentes (42 %).
  • Près de la moitié (49 %) des DSI français a redéfini les descriptions de postes pour se concentrer sur le travail avec des machines intelligentes, 41% d’entre eux citent un manque de compétences pour gérer les machines intelligentes et 44% déclarent ne pas avoir le budget nécessaire pour développer ces compétences.
  • Les DSI français citent la qualité des données (53 %) et l’obsolescence des processus (47 %) comme des obstacles importants à l’adoption du Machine Learning.
  • Presque 6 DSI français sur 10 (58 %) ont mis au point des méthodes permettant de corriger les erreurs commises par les machines.

« Le Machine Learning permet aux entreprises de numériser leur activité selon une approche totalement inédite », a ajouté Matthieu De Montvallon. « Pour exploiter pleinement le potentiel de la technologie de Machine Learning, les DSI doivent revoir leur rôle pour devenir des ‘leaders transformationnels’ qui influencent la façon dont nos entreprises conçoivent les processus métier, organisent les données et recrutent ou forment les salariés. »

Des avantages pour les DSI « précurseurs »

Concernant l’utilisation du Machine Learning, un groupe restreint de DSI au niveau mondial (moins de 10 % des personnes interrogées) est en avance sur le reste de la profession. Ces « pionniers » définissent un modèle que les DSI peuvent adopter pour une meilleure utilisation du Machine Learning :

  • Près de 90 % des DSI précurseurs attendent de l’automatisation du processus décisionnel une croissance des revenus (top-line) contre 67 % pour les autres DSI ;
  • Environ 80 % des précurseurs interrogés ont mis au point des méthodes permettant de contrôler les erreurs commises par les machines contre 41 % pour les autres DSI ;
  • Plus de trois quarts de ces DSI ont modifié leurs descriptions de postes pour se concentrer sur le travail avec des machines, contre 35 % pour les autres DSI ;
  • Plus de 70 % des précurseurs ont élaboré une feuille de route concernant les futurs changements de processus métier, contre seulement 33 % pour les autres DSI.

« Les DSI précurseurs qui associent le Machine Learning à de nouveaux processus métier et de nouvelles compétences favoriseront la croissance de leur entreprise », précise Matthieu De Montvallon. « Ces DSI affichent un haut niveau de maturité dans l’utilisation des technologies fondatrices, ce qui leur permet de se concentrer sur l’innovation, par exemple l’automatisation de processus décisionnels complexes. »

Cinq étapes pour réaliser la valeur du Machine Learning

ServiceNow livre ses 5 recommandations auprès des DSI pour amorcer leur voyage vers la transformation digitale à l’aide du Machine Learning :

1) Construire les fondations et améliorer la qualité des données. La qualité de données représente un des freins majeurs quant à l'adoption du Machine Learning. Si les machines prennent des décisions basées sur des mauvaises données, les résultats n’auront aucune valeur et pourraient augmenter le risque d’une prise de décision erronée. Les DSI doivent utiliser des technologies qui simplifieront la maintenance des données et la transition vers le Machine Learning.

2) Prioriser en fonction de la réalisation de la valeur. Lors de la mise en place d'une feuille de route, il est impératif de mettre l’accent sur les services les plus couramment utilisés, car l'automatisation de ces services offrira de meilleurs résultats pour l'entreprise. À un niveau plus élevé, quels sont les modèles de travail les plus structurés qui pourraient bénéficier de l’automatisation ? Il faut dorénavant s’engager à réorganiser les services et les processus dans le cadre de cette transformation, et ne pas seulement transposer ou transférer les processus actuels vers un nouveau modèle.

3) Construire une expérience client exceptionnelle. L'un des principaux vecteurs de la rapidité et la précision de la prise de décision réside dans la création d'une expérience client interne et externe exceptionnelle. Lors de la conception d'une feuille de route pour l’implémentation du Machine Learning, il faut imaginer une expérience client privilégiée et hiérarchiser les investissements par rapport aux objectifs fixés.

4) Attirer de nouvelles compétences et capitaliser sur la culture. Les DSI doivent identifier les postes de demain et anticiper la façon dont les salariés se comportent avec les machines et commencer à les embaucher et à les former à l'avance. Les DSI doivent construire une culture qui englobe un nouveau modèle de travail et de compétences : cela signifie établir des lignes directrices précises pour les cadres, les ingénieurs et les salariés de première ligne sur leur collaboration avec les machines et l'avenir de l’association Homme-machine.

5) Mesurer et signaler. Les avantages du Machine Learning peuvent être une évidence pour les DSI, mais d'autres cadres de Direction ou des Comités Executifs ont besoin d’être régulièrement informés de sa valeur ajoutée. Les DSI doivent définir les attentes, élaborer des indicateurs de réussite avant leur mise en œuvre et créer un « business case » solide afin d'acquérir et de maintenir le financement requis. Les DSI pourraient également envisager de construire des « benchmarks » concurrentiels automatisés dans leur secteur d'activité.