Dans le plus récent balado Parlons transition énergétique, Peter Warren de CGI s’entretient avec Frédéric Miskawi, vice-président du centre d’expertise en IA chez CGI, pour discuter de la façon dont les organisations du secteur de l’énergie et des services publics peuvent aller au-delà de l’expérimentation pour générer une valeur mesurable, explorer des moyens pratiques pour accélérer l’adoption de l’IA et bâtir une résilience opérationnelle.

Accélérer la livraison de logiciels pour un rendement rapide du capital investi dans l’IA

L’adoption de l’IA est passée de l’étape de l’expérimentation à celle de l’exécution, et les organisations souhaitent maintenant transformer les projets pilotes en performance mesurable. Fred suggère que l’une des voies les plus rapides pour créer de la valeur est l’accélération logicielle fondée sur l’IA, qui peut générer des gains de productivité de 3 % à 5 % en 90 jours grâce « au bon partenaire, à des conseils judicieux et à des employés habilités à expérimenter et à apprendre ».

Cette approche pratique permet aux équipes de renforcer leur confiance dans les outils, tout en générant une valeur commerciale tangible dès le début de leur parcours d’IA.

Déboulonner le mythe des données parfaites

Durant des années, les organisations ont hésité à déployer l’IA à grande échelle en raison de préoccupations liées à la qualité des données. Fred remet en question cette hypothèse dépassée, expliquant que les algorithmes modernes ont radicalement réduit la nécessité de disposer d’ensembles de données vierges :

« Grâce aux nouveaux algorithmes, la dépendance à l’égard de données très épurées se voit réduite. Nous entrons dans une ère où la qualité des données a moins d’incidence, puisque les solutions sont de plus en plus en mesure de nettoyer et de préparer les données et d’y superposer des heuristiques automatiquement. » —Fred Miskawi

Plutôt que d’attendre des projets de transformation de données à grande échelle, les sociétés de services publics peuvent déployer des outils d’IA qui interprètent, nettoient et enrichissent intelligemment les données en temps réel, ce qui accélère l’innovation et réduit les frictions lors de la mise en œuvre.

Utiliser le bon algorithme pour la bonne tâche

L’approche de Fred à l’égard de l’IA est ancrée dans le pragmatisme : choisir ce qui fonctionne plutôt que la tendance du moment.

« Il s’agit toujours de choisir le meilleur algorithme pour le travail à accomplir, explique-t-il. Si vous faites des mathématiques, ne demandez pas à de grands modèles de langage de multiplier des nombres; utilisez plutôt un algorithme procédural. Notre rôle est de choisir le bon outil pour la valeur que nous devons générer. »

Cette approche permet d’assurer que la gouvernance, la performance et les coûts sont harmonisés aux objectifs d’affaires, et que ceci se traduit par un déploiement durable de l’IA plutôt que par des expérimentations ponctuelles.

Bâtir une résilience opérationnelle grâce aux perspectives issues de l’IA

L’IA redéfinit les opérations des organisations de l’énergie et des services publics qui doivent composer avec les perturbations climatiques, la dégradation des actifs et les demandes imprévisibles. Selon Fred, l’IA propose désormais un « triplet numérique », un miroir numérique en temps quasi réel des opérations de l’entreprise qui optimise la visibilité et la résilience.

« Avec la récente intégration des données météorologiques et des algorithmes prédictifs, il est possible de voir quelles portions du réseau sont susceptibles de présenter un risque dans certaines conditions, précise-t-il. Ce n’est pas une révolution, mais une évolution avec une courbe de croissance exponentielle. »

En combinant l’analyse prédictive aux données géospatiales et météorologiques, les services publics peuvent anticiper les besoins en maintenance, réduire les interruptions de service et optimiser la répartition des actifs.

Mesurer le succès de l’IA au moyen d’indicateurs clés de performance alignés aux activités commerciales

À mesure que les organisations maîtrisent leurs capacités d’IA, Fred conseille aux leaders de définir des indicateurs clés de performance qui reflètent les résultats et la valeur à long terme de l’équipe, et non uniquement des mesures individuelles de productivité.

« Lorsque nous travaillons avec les clients, nous ajustons et peaufinons ces indicateurs en fonction de leurs résultats d’affaires, explique-t-il. Pour accélérer la livraison de logiciels, nous examinons la productivité du développeur, la fiabilité des résultats et la valeur générée au niveau de l’équipe. Pour les agents conversationnels et les moteurs de connaissances, nous examinons les habitudes d’utilisation, la satisfaction et la qualité des interactions. »

Ce cadre d’évaluation axée sur les résultats aide les organisations à mesurer la réelle incidence de l’IA : comment elle stimule la confiance, la qualité et les avantages stratégiques à l’échelle des équipes.

La transformation fondée sur l’IA : une évolution constante et non une révolution soudaine

Fred demeure convaincu que la trajectoire de la technologie est solide et transformationnelle :

« Je ris lorsque j’entends parler de la "bulle" de l’IA, puisque j’en constate la valeur tous les jours, ajoute-t-il. La technologie évolue à une vitesse exponentielle, mais c’est notre capacité en tant qu’humain à l’absorber et à l’appliquer qui importe vraiment. »

La transition des projets pilotes vers des systèmes d’IA évolutifs et intégrés marque un moment décisif pour le secteur de l’énergie. Alors que les services publics poursuivent leurs efforts de transformation numérique, l’accent sera de plus en plus mis de plus en plus sur le développement de capacités qui évoluent continuellement, créant un « effet volant » qui stimule l’apprentissage, l’optimisation et la croissance.

Regard vers l’avenir : des algorithmes aux écosystèmes

Dans la deuxième partie de la discussion, Peter et Fred exploreront la façon dont les organisations peuvent équilibrer les modèles de langage, grands et petits, et comment les avancées du matériel, des fournisseurs de services infonuagiques à grande échelle aux appareils périphériques, façonneront les stratégies de déploiement au cours des années à venir. Comme Fred le suggère, toute itération apportée aux solutions d’IA alimente les suivantes, propulsant le secteur d’activité vers des systèmes plus intelligents, plus autonomes./p>

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