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Checklists pour structurer la stratégie IA de votre entreprise efficacement

Checklists pour structurer la stratégie IA de votre entreprise efficacement

Auteur n°16 – Martin

L’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier stratégique de transformation digitale pour les entreprises. Mais mettre en place une stratégie IA performante ne s’improvise pas. Il faut distinguer l’IA elle-même (technologies d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive, etc.) de la stratégie IA : un plan d’action global aligné sur les objectifs métier.

Sans cadre stratégique clair, les initiatives d’IA risquent de devenir des expériences isolées à l’utilité limitée. En effet, selon IBM, plus de la moitié des projets IA d’entreprise n’aboutissent jamais en production, souvent faute d’objectifs clairs, de données exploitables ou d’une gestion efficace des risques. « Faire de l’IA pour de l’IA » sans réflexion business est voué à l’éche.

À travers des une checklist clé, nous explorons comment évaluer et structurer votre stratégie IA de manière efficace. Du cadrage stratégique à l’architecture technique, en passant par la gouvernance responsable, ces checklists guideront les décideurs suisses et internationnaux dans la construction d’un écosystème d’IA évolutif, sécurisé et responsable, créateur de valeur tangible (ROI) pour l’entreprise.

Alignement Stratégique : l’IA au Service des Objectifs Métier

Clé : S’assurer que chaque initiative d’IA est alignée à la stratégie de l’entreprise et génère un ROI mesurable.

Toute stratégie IA performante débute par l’alignement avec les objectifs business. Concrètement, il s’agit de définir des cas d’usage IA en réponse à des défis ou opportunités métier identifiés (améliorer l’expérience client, optimiser une chaîne logistique, automatiser un contrôle qualité, etc.), plutôt que de déployer de l’IA par effet de mode.

Dans ce contexte, une checklist stratégique doit inclure :

  • Objectifs clairs (que veut-on accomplir avec l’IA, pour qui et pourquoi)
  • Indicateurs de succès (KPI de ROI, gains de temps, augmentation de revenus, amélioration de la satisfaction client…)
  • Sponsoring exécutif fort.

À titre d’exemple, une entreprise de retail suisse romande a d’abord lancé un chatbot IA générique sans but précis, lequel a eu peu d’impact. En repartant des objectifs de sa stratégie client – offrir un support 24/7 et fluidifier l’expérience d’achat – elle a redéfini son projet IA autour d’un assistant virtuel intégré au service client. Résultat : en quelques mois, le volume d’appels de premier niveau a baissé de 30%, et la satisfaction client a augmenté, démontrant un ROI concret.

La leçon est qu’une IA ne crée de la valeur que si elle répond à un problème réel et prioritaire de l’entreprise.

Chez Edana, nous appliquons d’ailleurs cette approche ROI-driven : nos experts commencent par comprendre vos besoins métier et identifient des cas d’usage à forte valeur ajoutée, afin de calibrer chaque projet IA sur des résultats concrets attendus. En procédant ainsi, vous vous assurez que vos investissements en IA sont guidés par la stratégie d’entreprise et contribuent à vos objectifs (croissance, efficience, avantage concurrentiel), plutôt que d’éparpiller des ressources dans des pilotes sans lendemain.

Gouvernance de l’IA & RSE : une IA Responsable et Maîtrisée

Clé : Mettre en place une gouvernance solide pour encadrer l’IA, avec des principes éthiques, de conformité et de responsabilité sociétale (RSE).

L’IA responsable n’est pas qu’un slogan : c’est un pilier de toute stratégie IA pérenne. Une checklist de gouvernance de l’IA doit prévoir des structures et processus pour piloter, contrôler et encadrer les projets d’IA.

Cela inclut:

  • La définition d’une charte éthique (équité des algorithmes, non-discrimination, transparence appropriée)
  • La gestion des risques (biais des modèles, décisions automatisées injustes, impacts sociaux)
  • La conformité réglementaire

En Suisse, même sans loi dédiée spécifiquement à l’IA, les entreprises font face à un paysage juridique complexe et évolutif, notamment avec la nouvelle LPD sur les données personnelles. Elles doivent donc s’armer d’une gouvernance robuste pour assurer une utilisation responsable de l’IA.

Concrètement, il peut être judicieux de créer un comité de gouvernance IA pluridisciplinaire (métier, IT, juridique, RSE) qui valide les usages de l’IA et s’assure du respect des normes (p. ex. RGPD/LPD pour les données, futurs règlements IA).

Par exemple, une banque cantonale suisse a mis en place un data ethics board interne dès qu’elle a commencé à développer des modèles de scoring basés sur l’IA. Ce comité a établi des garde-fous : vérification de la qualité et de la gouvernance des données utilisées, audits réguliers des algorithmes pour détecter d’éventuels biais, et définition de critères de transparence à communiquer aux clients.

Grâce à cette gouvernance, la banque a pu déployer ses solutions d’IA de manière conforme et éthique, renforçant la confiance des parties prenantes et évitant des écueils légaux ou d’image.

Edana intègre naturellement ces dimensions dans ses projets : nous veillons à aligner chaque solution d’IA sur les valeurs de l’entreprise et ses engagements RSE, en proposant des approches sur-mesure conformes aux meilleures pratiques éthiques. Par exemple, notre propre charte interne guide nos équipes pour développer des solutions d’IA durables, inclusives et sécurisées. Ce cadre de gouvernance garantit que l’IA reste un atout (et non un risque) pour l’entreprise, en maximisant les opportunités d’innovation tout en minimisant les dérives potentielles.

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Architecture Modulaire & Intégration : une Base Technique Ouverte et Évolutive

Clé : Adopter une architecture technique flexible, combinant briques open source et développement sur-mesure, pour intégrer l’IA à votre SI sans dépendances excessives.

Une stratégie IA performante repose sur des fondations technologiques solides. L’architecture doit être pensée pour supporter les solutions d’IA tout en restant évolutive. En pratique, cela signifie privilégier une architecture modulaire et orientée services, qui facilite les futures évolutions et la montée en charge, mais aussi favoriser les intégrations entre IA et systèmes tiers via des protocole standardisés comme le protocole MCP indispensable aux agent IA modernes. À l’inverse, imposer une plateforme propriétaire « taille unique » peut vous enfermer dans des technologies coûteuses, rigides et pas toujours adaptées, ce qui freine l’innovation et génère de la dette technique.

Notre checklist technique inclut donc :

  • l’intégration de l’IA à l’écosystème IT existant (ERP, CRM, bases de données, IoT…)
  • l’utilisation d’API ouvertes pour faire circuler la donnée et interconnecter les modules
  • le choix de solutions open source standards lorsque cela est pertinent

Open source rime avec indépendance et maîtrise : en s’appuyant sur des standards ouverts largement répandus, une entreprise évite le vendor lock-in et garde la main sur son stack technologique, lui permettant ainsi de mieux maîtriser sont coût total de possession, rester libre d’innover et agile.

Par exemple, une entreprise industrielle à Zurich souhaitait ajouter un module d’IA prédictive pour la maintenance de ses machines. Plutôt que d’acheter ou de louer un système propriétaire complet, elle a opté pour une approche modulaire : un modèle open source de machine learning a été entraîné sur ses données de capteurs, puis intégré via des API à son application de GMAO existante. Le tout a été implémenté sur une infrastructure cloud hybride suisse, reliée à l’usine.

Cette intégration sur-mesure a permis d’éviter une refonte coûteuse du système d’information : l’IA est venue s’imbriquer harmonieusement dans l’écosystème en place, apportant 20% de réduction des pannes sans interrompre les opérations.

Ce type d’approche hybride, combinant le meilleur des briques open source et du code spécifique, est au cœur de la méthodologie Edana. Nous assemblons des solutions éprouvées (frameworks open source, APIs tierces) avec du développement sur-mesure pour coller aux spécificités de chaque contexte métier. Ainsi, nos clients bénéficient de solutions IA personnalisées qui s’intègrent parfaitement à leur système d’information et peuvent évoluer dans le temps sans impasse technologique.

Sécurité & Évolutivité : Pérenniser et Protéger l’Écosystème IA

Clé : Garantir dès le départ la sécurité des données et la scalabilité des solutions d’IA, pour protéger l’entreprise et assurer un succès durable.

La sécurité et la pérennité sont deux facettes indissociables d’une stratégie IA bien structurée. Du point de vue sécurité, toute checklist doit couvrir:

  • la protection des données (chiffrement, anonymisation des données sensibles, conformité aux lois type RGPD et LPD en Suisse)
  • la cybersécurité des modèles et applications d’IA (contrôles d’accès, authentification forte aux outils d’IA, audits réguliers du code et des données d’entraînement)
  • la gestion des droits (s’assurer que l’IA respecte les droits d’auteur et de confidentialité lorsque, par exemple, elle utilise des données tierces ou du contenu généré)

Les entreprises suisses, en particulier dans des secteurs régulés comme la finance ou la santé, attachent une importance capitale à la localisation et la confidentialité des données : il convient donc de décider judicieusement où héberger les solutions d’IA (sur un cloud souverain, sur site, etc.) en fonction des exigences.

Par exemple, un groupe hospitalier privé en Suisse a déployé une IA d’aide au diagnostic sur imagerie médicale. Conscient des enjeux de confiance et de conformité, il a choisi d’héberger le système d’IA sur ses serveurs suisses internes hautement sécurisés, avec chiffrement de bout en bout des données patients. Seuls les médecins agréés pouvaient accéder aux analyses de l’IA, via une interface intégrée au dossier médical, après authentification forte. Cette approche a rassuré le régulateur et les patients quant à la sécurité de l’IA, tout en permettant au groupe d’étendre progressivement la solution à davantage de cliniques grâce à une infrastructure évolutive.

Côté évolutivité, il est crucial de prévoir la capacité de la plateforme IA à monter en charge : que se passera-t-il si le volume de données double ou si 5 nouvelles business units veulent utiliser l’IA ? Une bonne pratique est de démarrer par un projet pilote circonscrit, puis d’adapter l’infrastructure au fur et à mesure des succès (architecture cloud élastique, ajout de serveurs ou de ressources GPU, etc.).

Anticipez également la maintenance et les mises à jour : les modèles d’IA doivent être ré-entraînés périodiquement pour rester pertinents, et les correctifs de sécurité appliqués sans délai.

Edana, en tant qu’architecte d’écosystèmes digitaux, accorde une priorité absolue à ces enjeux de sécurité et d’évolutivité. Nous veillons dès la conception à ce que chaque solution IA respecte les standards de sécurité informatique les plus stricts, tout en étant conçue pour grandir avec vos besoins. Notre engagement est de pérenniser vos plateformes d’IA : des solutions robustes, évolutives et maintenables, qui délivrent de la valeur sur le long terme sans compromis sur la qualité ni sur le contrôle de vos données.

En intégrant ces considérations dès le départ via une checklist dédiée (sécurité des données, conformité, capacité d’évolution, plan de continuité), vous protégez votre entreprise des risques et vous vous donnez les moyens de faire évoluer votre stratégie d’IA avec agilité.

Conclusion

Structurer une stratégie d’IA performante revient à cocher toutes les cases clés : alignement stratégique sur les besoins métier réels, gouvernance et éthique solide pour une IA responsable, architecture modulaire ouverte qui s’intègre à votre SI, et plateformes sécurisées et évolutives garantes d’un succès pérenne.

En suivant ces checklists, les dirigeants pourront transformer l’IA d’un simple buzzword technologique en un véritable levier de ROI et d’innovation durable pour leur entreprise.

L’IA ne tient ses promesses que si elle est pensée de façon globale, maîtrisée et alignée sur la création de valeur. Intéressé ? Parlons-en ensemble.

Parler de vos enjeux avec un expert Edana

PUBLIÉ PAR

Martin Moraz

Avatar de David Mendes

Martin est architecte d'entreprise senior. Il conçoit des architectures technologiques robustes et évolutives pour vos logiciels métiers, SaaS, applications mobiles, sites web et écosystèmes digitaux. Expert en stratégie IT et intégration de systèmes, il garantit une cohérence technique alignée avec vos objectifs business.

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Agents IA avec MCP : l’IA d’entreprise transformative à portée de main

Agents IA avec MCP : l’IA d’entreprise transformative à portée de main

Auteur n°2 – Jonathan

Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert conçu pour relier n’importe quel agent IA à vos données et outils en temps réel afin de le rendre plus efficace et pertinent. Il a été lancé en novembre 2024 par Antropic, l’entreprise derrière le modèle service d’IA Claude. Plutôt que de bâtir une intégration spécifique pour chaque flux, MCP définit un langage commun qui oriente l’IA vers les bonnes sources et actions, qu’il s’agisse d’un modèle maison (IA sur-mesure hébergé on-premise, ou d’une API tierce tel que ChatGPT ou Claude par exemple). Cela permet à l’IA d’interagir avec de multiples autres systèmes et offrir une portée beaucoup plus grande. Pour les décideurs et responsables technologiques, MCP signifie déploiement rapide d’agents intelligents (ou assistants IA), pertinents et sécurisés, sans sacrifier la flexibilité métier ni accroître la dette technique.

MCP : un protocole contextuel pour une IA connectée à son écosystème

Le protocole MCP se distingue des approches classiques en standardisant les échanges entre IA et systèmes, pour un accès instantané et sécurisé aux données métier et le déclenchement d’actions automatisées au sein du SI.

Model Context Protocol agit comme un interprète universel : il transforme les requêtes d’un agent IA en appels aux bases de données, aux CRM, aux ERP ou aux référentiels documentaires et parties de votre SI, et renvoie le contexte structuré au modèle. Là où, auparavant, chaque nouvelle intégration nécessitait du code ad hoc, MCP permet de créer un connecteur unique compatible avec tous les outils conformes au protocole. Cette ouverture facilite l’évolution du système et minimise les coûts de maintenance.

En optant pour un standard open source largement répandu comme MCP, vous évitez le vendor lock-in et conservez la maîtrise de vos connecteurs et modèles. Par ailleurs, la communauté MCP enrichit en continu les adaptateurs, qu’il s’agisse de solutions d’IA d’entreprise ou de frameworks open source, garantissant une interopérabilité pérenne. Ce standard s’impose maintenant comme un incontournable pour quiconque souhaite intégrer l’intelligence artificielle au sein de ses processus métier et de sa chaîne de valeur.

Des agents IA performants, évolutifs, personnalisables et sécurisés

MCP permet de concevoir des agents intelligents qui puisent en temps réel dans l’essentiel de vos systèmes et orchestrent des processus, tout en offrant modularité, montée en charge et sécurité.

Voici quelques exemples de ce que ce protocole peut apporter aux organisations l’intégrant correctement dans leur écosystème :

  • Performance et pertinence : grâce à MCP l’agent IA interroge votre CRM, votre GED ou par exemple vos logs applicatifs, pour générer des réponses ajustées au contexte du moment. Cela augmente grandement la pertinence métier des outputs du modèle.
  • Évolutivité : le protocole standard facilite la montée en charge (nouvelles sources, accroissement du trafic) sans refonte, il est donc flexible et scalable.
  • Personnalisation : chaque agent peut être configuré pour n’accéder qu’aux données et actions métiers souhaités, optimiser son ton / règles de gouvernance, et s’ajuster aux règles de conformité. Cela augmente la souplesse et la contextualisation de votre modèle.
  • Sécurité : MCP intègre des mécanismes d’authentification et d’audit dont vous gardez le contrôle. Pas de flux obscurs ; tous les échanges sont tracés et restreints selon les droits. La sécurité étant très importante pour les entreprises suisses, et particulièrement dans le contexte de l’IA, ceci est un point crucial.

Cas d’usage du protocole MCP en entreprise

Du support client à la cybersécurité, en passant par l’administratif et l’IT, MCP propulse des agents IA qui répondent précisément à vos enjeux métier.

Voici quelques exemples d’application du protocole au sein d’un écosystème digital pour augmenter l’efficience et l’efficacité d’une organisation :

  • Service client : Il est par exemple possible de déployer un assistant virtuel capable de consulter le CRM et la base de connaissances en temps réel. Les réponses sont contextualisées, cela peut par exemple réduire de 30 % le volume de tickets de 1er niveau.
  • Automatisation RH/IT: Grâce à MCP, l’agent « Onboarding » peut par exemple déclencher automatiquement, en fonction d’un formulaire RH, la création d’accès collaborateur pour un nouveau venu, l’envoi d’emails et la mise à jour de l’ERP, libérant l’équipe IT de tâches répétitives.
  • Gestion proactive de la maintenance industrielle : Grâce au protocole MCP, un agent IA peut surveiller en temps réel les indicateurs critiques des machines (ou des serveurs) via les SCADA, IoT ou systèmes de supervision, prédire les pannes grâce à l’analyse des tendances, et déclencher automatiquement des ordres de maintenance préventive dans un système GMAO (Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur). Cela permet de réduire de 20 à 40 % les arrêts non planifiés et d’améliorer significativement la durée de vie des équipements.
  • Cybersécurité : Un agent de veille automatique corrèle les alertes SIEM et les journaux d’événements, alerte les analystes et propose des plans d’action circonstanciés, améliorant en moyenne la réactivité de 40 %.
  • Business Intelligence : Un outil conversationnel peut par exemple interroger votre data warehouse et vos outils de reporting pour fournir, à la demande, des tableaux de bord automatisés et des analyses ad hoc, sans mobiliser les data analysts.

Ces cinq exemples sont généraux, les possibilités sont quant à elles infinies et dépendent des enjeux et ressources de chaque entreprise. Ce qui est certain c’est que là où l’IA classique (isolée de votre système d’information) permettait d’automatiser certains processus très chronophages, avec le protocole MCP, les opportunités d’automatisation se sont vues décuplées car l’IA peut ainsi comprendre le contexte de la tâche, personnaliser son travail et interagir avec l’environnement de façon précise, ce qui la rend beaucoup plus efficace pour prendre en charge des parties de votre chaîne de valeur. Le protocole MCP va donc jouer un rôle important dans l’automatisation et l’optimisation des tâches en Suisse et à l’international dans les prochains mois et années.

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Comment fonctionne MCP (pour les lecteurs confirmés) ?

MCP repose sur un échange de messages JSON entre l’agent IA et les connecteurs métiers, orchestré par un broker léger.

  1. Requête initiale : l’utilisateur ou l’application envoie une question ou un trigger à l’agent IA.
  2. Analyse du contexte : l’agent, muni d’un prompt adapté, encapsule la requête dans une enveloppe MCP (avec métadonnées sur l’utilisateur, l’application, la permission).
  3. Broker et connecteurs : le broker MCP lit l’enveloppe, identifie les connecteurs nécessaires (CRM, ERP, document store…) et transmet des appels d’API REST ou gRPC, suivant une spécification simple à étendre.
  4. Récupération et agrégation : les connecteurs renvoient les fragments de données structurées (JSON, XML, protobuf), que le broker assemble dans un seul contexte riche.
  5. Appel au modèle IA : l’agent IA reçoit la requête et le contexte complet, puis interroge le modèle (hébergé localement, sur votre cloud privé ou via une API comme OpenAI) pour générer la réponse ou la suite d’actions.
  6. Exécution et feedback : en cas d’actions (création de ticket, envoi d’e-mail…), le broker répercute les commandes aux systèmes cibles, et peut retourner un log d’exécution pour audit.

Ce workflow est totalement agnostique vis-à-vis du fournisseur de modèle : on peut héberger en interne un modèle open source de reconnaissance vocale (speech-to-text) pour capter les interactions téléphoniques, ou bien utiliser l’API OpenAI pour le NLP, selon le contexte métier et les contraintes de coût ou de délai.

Défis et bonnes pratiques pour réussir un déploiement MCP

Afin d’accompagner les équipes techniques et métier dans la mise en place concrète du protocole, en anticipant les principaux écueils nous conseillons toujours de procéder en suivi les étapes suivantes :

  1. Évaluation du périmètre fonctionnel
    • Cartographier les cas d’usage prioritaires (service client, maintenance, BI…)
    • Identifier les systèmes cibles (CRM, ERP, SCADA…) et leurs contraintes d’accès (authentification, volumes, latence)
  2. Gouvernance et sécurité
    • Définir une politique de droits fine grain : quels agents peuvent interroger quelles données, et selon quelles conditions
    • Mettre en place un audit continu des appels MCP (logs centralisés, alertes sur anomalies)
  3. Pilote technique et prototypes rapides
    • Démarrer par un PoC sur un cas simple (p. ex. assistant FAQ connecté au CRM)
    • Mesurer la latence bout en bout et l’enrichissement fonctionnel apporté par MCP
  4. Industrialisation et montée en charge
    • Mettre en place un broker MCP résilient (haute disponibilité, équilibrage de charge)
    • Versionner et tester les adaptateurs métiers (tests unitaires / d’intégration)
  5. Suivi et optimisation continue
    • Tableaux de bord pour suivre :
      • nombre d’appels MCP par jour
      • temps moyen de réponse
      • taux d’erreur ou d’échec d’intégration
    • Retours utilisateurs (NPS interne) pour ajuster et prioriser de nouveaux connectors

L’approche Edana : des solutions flexibles

Edana combine le meilleur de l’open source, des APIs tierces, de l’intégration d’outils existants et du développement sur-mesure pour répondre à chaque contexte métier.

Nous privilégions naturellement les standards ouverts et les briques open source pour limiter les coûts et le vendor lock-in et optimiser le coût total de possession de nos clients. Toutefois, lorsque les contraintes de délai, de budget ou de complexité l’exigent, nous n’hésitons pas à intégrer des solutions éprouvées : héberger un modèle open source de speech-to-text pour vos centres d’appel, exploiter l’API OpenAI pour accélérer la compréhension du langage naturel ou coupler un service tiers de vision par ordinateur, … Grâce à MCP, ces éléments s’imbriquent harmonieusement dans votre écosystème, sans générer de dette technique.

Notre méthodologie repose sur une variété d’approches et de solutions technologiques, calibrées pour maximiser votre ROI et garantir la robustesse et la pérennité de vos solutions.

En tant qu’architectes d’écosystèmes, nous veillons à la sécurité, à l’évolutivité et à la durabilité de chacune de vos plateformes d’agents IA. Nous prenons en compte vos engagements RSE et votre stratégie d’entreprise pour proposer une IA responsable, performante et alignée sur vos valeurs et sur vos besoins métiers propres afin d’accélérer votre transformation numérique sans compromis sur la qualité ni sur le contrôle de vos données.

Vous souhaitez automatiser vos processus métier sans perdre en qualité, voir en augmentant cette dernière, mais ne savez pas par où commencer ? Nos experts sont à votre disposition pour en discuter et vous accompagner de bout en bout.

Parler de vos enjeux avec un expert Edana

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Jonathan Massa

En tant que spécialiste du conseil digital, de la stratégie et de l'exécution, Jonathan conseille les organisations sur le plan stratégique et opérationnel dans le cadre de programmes de création de valeur et de digitalisation axés sur l'innovation et la croissance organique. En outre, il conseille nos clients sur des questions d'ingénierie logicielle et de développement numérique pour leur permettre de mobiliser les solutions adaptées à leurs objectifs.

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L’impact de l’IA dans le Développement Logiciel en Suisse : Opportunités et Défis

L’impact de l’IA dans le Développement Logiciel en Suisse : Opportunités et Défis

Auteur n°2 – Jonathan

Pensez-vous à intégrer l’Intelligence Artificielle dans votre processus de développement logiciel ? Une décision prometteuse ! Cependant, avant de vous plonger dans cette révolution technologique, il est essentiel de cerner les interrogations fondamentales pour éviter les pièges qui pourraient impacter votre projet.

Vous avez pu le remarquer, l’Intelligence Artificielle (IA) s’immisce de manière révolutionnaire dans le paysage du développement logiciel, modifiant la donne pour les professionnels de ce secteur, y compris en Suisse. Cette avancée technologique ouvre un vaste champ d’opportunités tout en présentant des défis inédits, remodelant ainsi la manière dont les développeurs suisses conçoivent et créent des logiciels.

Nous allons explorer dans cet article, les multiples facettes de l’IA dans le développement logiciel en Suisse, décryptant ses avantages incontestables tout en abordant les défis potentiels rencontrés par les développeurs.

L’IA : Un fondement essentiel pour le développement logiciel

L’Intelligence Artificielle (IA) devient un pilier essentiel dans le domaine du développement logiciel en Suisse. Elle embrasse des domaines comme le machine learning et le traitement du langage naturel, se manifestant largement à travers une variété d’outils logiciels. Mais concrètement, en quoi l’IA constitue-t-elle un fondement essentiel pour le développement logiciel ?

Assistance stratégique à la prise de décision

L’IA brille par sa capacité à aider les développeurs dans leurs prises de décision. En analysant des quantités massives de données, elle offre une vision éclairée des choix stratégiques à effectuer. Cette analyse prédictive anticipe les impacts potentiels des modifications sur l’ensemble du système. Ainsi, elle devient un guide précieux pour orienter les décisions cruciales tout au long du processus de développement logiciel.

Automatisation des tâches et révolution du développement

Une autre facette majeure de l’IA réside dans son pouvoir d’automatisation. Cette automatisation révolutionne les activités des développeurs en prenant en charge les tâches répétitives. Elle génère du code, optimise les tests et détecte proactivement les erreurs. En libérant les développeurs de ces activités routinières, elle leur permet de se concentrer sur des missions plus complexes et novatrices, favorisant ainsi une innovation continue. Attention toutefois à sa fiabilité. Si l’IA générative peut par exemple générer des portions de codes plutôt correctes et pertinente, elle demande toutefois une compétence avancé en développement pour pouvoir les vérifier et les amender selon les besoins précis du logiciel que l’on désire codé et l’architecture (design patern de ce dernier).

Élévation de la qualité du code et de sa lisibilité

Enfin, l’IA se distingue par sa contribution essentielle à l’amélioration de la qualité du code. En offrant des suggestions de refonte et en identifiant les aspects problématiques du code existant, elle élève la qualité et la lisibilité des logiciels produits. Cette capacité renforce la fiabilité et l’efficacité des produits développés en Suisse, jouant ainsi un rôle crucial dans la garantie de la qualité et de la performance des logiciels créés. Ici il convient de vérifier quels dispositifs d’assitance au codage le logiciel dit éditeur de code ou IDE, peut vous offrir et dans quelle mesure il peut faire gagner du temps à vos développeurs.

Les atouts de l’IA pour les développeurs suisses

L’Intelligence Artificielle offre une multitude d’avantages pour les professionnels du secteur. Explorons de plus près les atouts et les bénéfices concrets que l’IA apporte aux développeurs suisses dans leurs activités quotidiennes.

Optimisation des performances et de l’évolutivité

L’IA joue un rôle crucial dans l’amélioration des performances des logiciels en cernant les points de blocage et en offrant des solutions d’amélioration adaptées. Par exemple, elle peut analyser les performances d’une application pour identifier les zones problématiques et suggérer des optimisations précises (cela peut permettre à un développor junior de ne pas oublier d’important aspect de l’optimisation de son code par exemple). De plus, elle peut anticiper la montée en charge et donc aider le devOps, permettant ainsi une adaptation fluide des applications face aux évolutions constantes en terme de trafic, scaler les ressources serveurs, etc.

Détection et correction précises des erreurs

L’IA se révèle de plus en plus précieuse pour détecter et corriger les erreurs dans les logiciels. Elle propose des recommandations précises et efficaces, optimisant ainsi le déroulement global du processus de développement, surtout pour les équipes de développement peu expérimentées. Par exemple, en examinant le code, elle peut anticiper des anomalies potentielles et suggérer des solutions spécifiques pour les résoudre promptement, contribuant ainsi à améliorer la qualité et la fiabilité des applications.

Personnalisation de l’expérience utilisateur

L’intelligence artificielle révèle tout son potentiel dans la personnalisation des expériences utilisateur au sein des applications. En analysant les données des utilisateurs suisses, elle peut par exemple ajuster les recommandations de produits ou de services dans une application de shopping en ligne, en fonction des préférences antérieures d’achat ou des habitudes de navigation spécifiques de chaque utilisateur. Cette personnalisation permet d’offrir une expérience utilisateur plus ciblée et personnalisée, améliorant ainsi la pertinence des suggestions proposées et augmentant la satisfaction globale des utilisateurs.

Outils et services innovants dans le domaine de l’IA

Le paysage suisse de l’IA bénéficie de l’introduction d’initiatives innovantes de sociétés telles que GitHub et Snyk Code, qui contribuent à la promotion d’outils novateurs visant à renforcer la sécurité, les performances et la qualité du code, offrant ainsi des solutions avancées pour le développement logiciel.

Snyk Code se distingue comme un service de détection de vulnérabilités et d’amélioration de la qualité du code. Il s’appuie sur des données provenant de dépôts comme GitHub et Bitbucket pour repérer les failles de sécurité et améliorer les aspects critiques du code. Cette plateforme intègre une analyse sémantique pour mieux comprendre les changements dans le code et offre des suggestions précises pour renforcer sa qualité.

Kite, un moteur de complétion de code Python, s’est perfectionné en adoptant une analyse locale du code des développeurs. Cette évolution répond aux préoccupations de confidentialité en traitant les données directement sur les ordinateurs des développeurs. Cependant, des questions demeurent quant à l’autorisation de collecte de données et au modèle économique de Kite, suscitant l’attention et l’interrogation des développeurs.

GitHub Copilot, en tant qu’assistant de programmation, offre des suggestions de code basées sur l’IA, même si sa qualité reste discutée. Alimenté par des modèles d’apprentissage sur d’énormes volumes de données, cet outil est encore en phase d’amélioration pour garantir des résultats de meilleure qualité. Ces exemples illustrent l’engagement suisse dans l’innovation, mais soulignent également les défis persistants dans l’utilisation de l’IA pour le développement logiciel.

Les défis de l’Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle (IA) est indéniablement une force motrice dans le monde du développement logiciel en Suisse. Cependant, derrière les opportunités prometteuses qu’elle offre pour optimiser les processus et améliorer les performances, l’IA pose également des défis à surmonter. Ces défis, bien que fascinants, nécessitent une attention particulière et une expertise accrue pour assurer une intégration judicieuse et éthique de cette technologie révolutionnaire.

Évolutivité et maintenance

L’intégration de l’IA dans le développement logiciel peut poser des défis en termes d’évolutivité et de maintenance. Les systèmes basés sur l’IA nécessitent souvent des ressources substantielles en puissance de calcul et en stockage pour traiter des ensembles de données massifs. Ceci peut conduire à des exigences d’infrastructures complexes et coûteuses pour les entreprises. De plus, la maintenance et l’évolution de ces systèmes peuvent également être délicates, nécessitant des mises à jour régulières pour suivre l’évolution des technologies et des besoins.

Interprétabilité et explicabilité

Comprendre et interpréter le fonctionnement interne des modèles d’IA peut s’avérer difficile. Les résultats fournis par les systèmes d’IA peuvent être complexes et difficiles à expliquer, ce qui est souvent nécessaire dans des domaines où une justification claire des décisions est cruciale. Cette difficulté d’explication peut poser des défis, notamment dans les secteurs réglementés où une transparence et une explication des décisions prises par l’IA sont essentielles.

Sécurité et biais

Les systèmes basés sur l’IA peuvent présenter des problèmes de sécurité et de biais. Les modèles d’IA peuvent être vulnérables aux attaques et aux manipulations malveillantes, nécessitant des mesures de sécurité renforcées pour protéger ces systèmes critiques. De plus, les biais présents dans les données utilisées pour former les modèles d’IA peuvent être amplifiés, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires. Cela souligne la nécessité d’une surveillance constante pour détecter et atténuer les biais indésirables.

Intégration dans les processus existant

L’intégration efficace des systèmes d’IA dans les infrastructures et les processus existants peut être complexe. Les ajustements nécessaires pour incorporer l’IA dans les flux de travail et les architectures logicielles existantes peuvent être substantiels. Ceci peut impliquer des changements importants dans les processus opérationnels, ce qui peut être difficile à réaliser sans perturber les activités courantes.

Coût et ressources

L’adoption de l’IA peut représenter un investissement substantiel en termes de coûts et de ressources. Les entreprises doivent être prêtes à investir dans l’expertise, les technologies, les infrastructures et les ressources de données nécessaires pour une mise en œuvre réussie de l’IA dans le développement logiciel. Ceci inclut également la formation continue du personnel pour maintenir les compétences nécessaires à l’utilisation optimale de ces technologies innovantes.

Exemple d’un logiciel au sein du quel nous avons intégré de l’IA

La société Filinea Sàrl travaillant directement avec les services de l’État de Genève, souhaitait pouvoir digitaliser ses opérations de manière sécurisée. Nos équipes de consultants en transformation digitale, ingénieurs logiciels, UX designers et développeurs ont donc opéré une tranformation numérique à 360° qui a permi à l’entreprise de gagner en performance, transparence et qualité de vie au travail de ses collaborateurs.

Au sein de cet outil métier conçu sur-mesure, nos équipes ont intégré une intelligence artificielle de reconnaissance vocale transformant le flux de parole d’un utilisateur en texte. Cette fonctionnalité offre un gain de temps considérable pour générer du texte pertinent dans le cadre de diverses opérations quotidiennes effectuée par les employés de l’entreprise. Il s’agit d’un cas typique d’utilisation permettant à une entreprise suisse d’automatiser et d’accélérer des tâches répétitives afin de pouvoir se concentrer sur des opérations plus stratégiques et gagner en compétitivité sur son marché.

Découvrir l’étude de cas du logiciel Filinea

Conclusion

Vous avez pu le constater, l’utilisation de l’IA dans le développement logiciel peut présenter des défis, c’est pourquoi le succès dans le déploiement de logiciels, notamment avec l’impact de l’IA, repose sur une préparation méticuleuse. Chez Edana, notre engagement est de vous accompagner à chaque étape de ce processus exigeant, vous aidant à relever les défis et à atteindre vos objectifs.

En tenant compte de vos ambitions commerciales, de votre contexte spécifique et de vos besoins particuliers, nous élaborons une stratégie complète, de la phase de planification à la mise en œuvre. Notre objectif est de créer une transformation digitale sur mesure, répondant précisément à vos exigences spécifiques et en parfait accord avec vos visées commerciales.

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Jonathan Massa

En tant que spécialiste du conseil digital, de la stratégie et de l'exécution, Jonathan conseille les organisations sur le plan stratégique et opérationnel dans le cadre de programmes de création de valeur et de digitalisation axés sur l'innovation et la croissance organique. En outre, il conseille nos clients sur des questions d'ingénierie logicielle et de développement numérique pour leur permettre de mobiliser les solutions adaptées à leurs objectifs.

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Le Machine learning peut-il être utilisé dans le Développement Web ?

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Le Machine learning peut-il être utilisé dans le Développement Web ?

Auteur n°2 – Jonathan

Dans un monde devenant de plus en plus numérique, le machine learning est l’une des nouveautés les plus importantes à prendre en compte.

Qu’est-ce que le Machine learning

Le Machine learning ou l’apprentissage automatique fait partie de l’intelligence artificielle (IA). L’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle est un domaine qui explore de nouvelles façons d' »apprendre ».

L’apprentissage automatique est chargé de produire un algorithme qui utilise des données spécifiques, fait des prédictions et des choix. Il est utilisé dans de nombreuses applications et fournit des algorithmes lorsque les méthodes traditionnelles ne donnent pas de résultats bénéfiques.

Les modèles de machine learning sont uniques car ils peuvent effectuer des tâches sans être programmés pour les faire. L’apprentissage automatique est donc proche des statistiques informatiques ; l’idée principale, qui est de faire des prédictions par l’analyse des données, est la même pour les deux.

L’apprentissage automatique intègre différentes approches pour réaliser des missions. L’une des plus populaires est l’apprentissage supervisé lors duquel l’algorithme de contrôle détient les bonnes réponses aux questions données.

Par exemple, dans le cadre d’une IA amenée à apprendre des caractères, les développeurs utilisent souvent la base de données de symboles manuscrits (MNIST), populaire dans le domaine. Cela leur permet de comparer les réponses des algorithmes IA qu’ils sont en train d’apprendre avec ce qu’elles devraient être, afin de voir lesquelles fonctionnent le mieux.

Mise en œuvre de l’apprentissage automatique dans le développement de sites Web

L’apprentissage automatique est de plus en plus populaire dans tous les domaines technologiques, car il améliore les performances des algorithmes et des programmes. Pour cette raison, l’algorithme de machine learning est l’un des meilleurs choix lorsque vous souhaitez améliorer votre site Web.

Si vous cherchez une meilleure interface utilisateur, à améliorer la protection du site Web ou à mettre à niveau le système de surveillance, pensez à utiliser l’apprentissage automatique.

Il est non seulement souhaitable mais aussi crucial pour les développeurs Web d’envisager et de se concentrer sur l’apprentissage automatique, car il rend le site efficace, fonctionnel et convivial sur les appareils mobiles et de bureau. En outre, l’apprentissage automatique met en œuvre la convivialité des chatbots, améliore l’intelligence technologique et stimule l’expérience utilisateur.

Avantages de l’apprentissage automatique

Lorsque les développeurs utilisent l’apprentissage automatique dans leurs processus de développement, les tâches fastidieuses, complexes et compliquées deviennent un travail pour l’algorithme et sont effectuées en quelques secondes seulement.

Par ailleurs, les informations et les charges sont plus précises, et tous les doutes sont éliminés. Voici quelques-uns des avantages les plus importants que l’on peut obtenir en intégrant l’apprentissage automatique dans son travail.

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Examiner l’attitude du consommateur

Les systèmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour suivre et étudier les besoins et les comportements des utilisateurs. L’algorithme permet de disposer de toutes les informations en un rien de temps et de les utiliser pour améliorer votre expérience client. Supprimez les choses inutiles et répondez aux besoins de vos clients plus rapidement et plus efficacement.

Collecte de données flexible

L’apprentissage automatique est impressionnant car il peut faire tout ce que les méthodes traditionnelles font, tout en automatisant les tâches et en donnant des réponses plus précises. Par exemple, avant les systèmes d’apprentissage automatique, la collecte des données se faisait manuellement et n’était pas parfaite. Aujourd’hui, les systèmes d’apprentissage automatique déterminent quel type d’informations est essentiel pour votre projet, les collectent automatiquement et vous les fournissent en peu de temps.

Garantir la sécurité

À l’heure actuelle, les cyber-attaques sont de plus en plus fréquentes. Toutes les données que les systèmes d’apprentissage automatique peuvent collecter doivent être sécurisées et sûres. L’apprentissage automatique peut stocker toutes les informations défendues et prévenir les attaques. C’est pourquoi il est doublement sécurisé.

Stratégie marketing

Aussi surprenant que cela puisse paraître, l’utilisation de l’apprentissage automatique sur vos applications Web vous aidera à améliorer votre stratégie marketing. L’une des principales caractéristiques des systèmes d’apprentissage automatique est la prédiction : ils prévoient les choix et les projets de vos clients en fonction de leur activité. Ce type d’information peut être utilisé pour stimuler la fidélisation et les achats.

En conclusion

L’automatisation de tâches simples n’est pas nouvelle, mais l’apprentissage automatique permet d’automatiser des tâches complexes ; c’est pourquoi les systèmes d’apprentissage automatique sont innovants et représentent l’avenir de la technologie. Il y a déjà une influence significative sur le développement web qui va croître avec les années et les nouvelles innovations.

Ce que nous offrons

Pour d’autres articles similaires, n’hésitez pas à parcourir nos publications sur Edana. Notre expertise comprend des services de développement Web, ingénierie logicielle, architecture des systèmes d’information, intelligence artificielle et conseil digital.

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Jonathan Massa

En tant que spécialiste du conseil digital, de la stratégie et de l'exécution, Jonathan conseille les organisations sur le plan stratégique et opérationnel dans le cadre de programmes de création de valeur et de digitalisation axés sur l'innovation et la croissance organique. En outre, il conseille nos clients sur des questions d'ingénierie logicielle et de développement numérique pour leur permettre de mobiliser les solutions adaptées à leurs objectifs.

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Quel Rôle l’IA Joue-t-elle dans le Marketing ?

Quel Rôle l’IA Joue-t-elle dans le Marketing ?

Auteur n°12 – Nicole

L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle énorme dans nos vies. Elle est entrée dans de nombreuses entreprises et a rendu le travail plus facile et a également réussi à faire partie du monde du marketing. Le marketing IA est une méthode qui utilise la technologie pour améliorer le parcours du client.

Les avantages du marketing IA

L’IA présente de nombreux avantages. Tout d’abord, jusqu’à présent, effectuer des analyses et discuter des données prenait beaucoup de temps, mais vous pouvez désormais disposer d’un logiciel qui effectue l’analyse et vous fournit les données. De cette façon, vous pouvez générer plus de retour sur investissement et vos collègues auront plus de temps pour se concentrer sur des sujets plus urgents.

Deuxièmement, le logiciel fonctionne sur n’importe quoi, à condition que vous ayez des données à traiter. Cela signifie que vous pouvez avoir une bonne connaissance des modèles de comportement de vos clients et prendre des décisions en conséquence.

Enfin, elle peut réduire les coûts. Elle libère du capital et vous permet de l’utiliser sur d’autres divisions de l’entreprise pour accroître la fiabilité.

15 conseils pour booster votre marketing IA

En tant que spécialiste du marketing, vous pouvez utiliser l’IA pour alléger votre charge de travail. Voici 15 conseils qui vous permettront de travailler plus intelligemment et non plus durement :

  • Prévoir le comportement des clients

Nous pouvons tous convenir qu’il n’y a pas d’entreprise sans client. Vous pouvez vous demander « Comment puis-je garder mes clients si je ne sais pas ce qu’ils veulent ? ». La réponse est de savoir comment ils utilisent votre produit, suivez les petites tendances et vous verrez tout. Pour cela, vous avez besoin de l’IA. Amazon en est le meilleur exemple. Avec le bon algorithme, il vérifie le comportement des clients et propose des produits qui les intéressent.

  • Diminuer le temps de chargement des AMP

Nous avons tous été dans une situation où vous essayez d’acheter un produit en ligne, mais la page Web ne se charge pas, alors vous êtes ennuyé et vous partez. Avec l’aide de l’IA, vous pouvez facilement résoudre ce problème. Par exemple, Google a le temps de chargement le plus rapide grâce à l’algorithme de l’IA.

  • Offrir une expérience utilisateur personnalisée

À un moment donné, nous avons tous eu une expérience avec les robots de discussion, ils peuvent être utiles pour fournir des informations générales, mais recevoir la même réponse tout le temps est assez ennuyeux et dans certaines situations, ils s’avèrent inutiles. Cela est dû au fait qu’il ne s’agit pas d’une véritable IA et que, si vous voulez résoudre un problème, vous devez parler à un véritable humain. Avec une véritable IA, vous obtiendriez naturellement les réponses souhaitées.

Par exemple, Sephora utilise l’IA pour aider ses clients de diverses manières, notamment pour fixer un rendez-vous.

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  • Créer un contenu

Vous pouvez tirer parti de l’IA et l’utiliser pour créer du contenu pour votre marque. Vous pouvez créer des articles de blog pour attirer du trafic sur votre site et stimuler votre référencement.

  • Améliorer la précision du sourcing

Générer des leads est une chose mais vérifier leur validité en est une autre. L’IA peut examiner toutes les données que vous avez collectées sous différents angles et déterminer celui qui mènera au succès.

  • Prédire la perte de clients

La prédiction aide à la prévention. Après avoir analysé toutes les informations, l’intelligence artificielle sera en mesure de déterminer la raison de la désaffection des clients et de trouver une solution avant qu’il ne soit trop tard.

  • Modèles de tarification dynamique rentables

Lorsque vous avez plusieurs magasins, il est difficile de vérifier les performances de chacun d’entre eux, mais l’intelligence artificielle peut les surveiller et vous avertir en cas de baisse des performances et trouver une solution au problème.

  • Analyse des sentiments

L’AS vous aide à voir comment votre entreprise, votre produit et votre service sont perçus. Cela vous aide à régler tout problème qui pourrait survenir et à apporter des changements presque immédiatement dans le processus.

  • Améliorer les expériences sur les sites Web

Si vous voulez vérifier l’emplacement qui aura la meilleure réponse à votre site Web avant de le lancer officiellement, vous pouvez utiliser l’IA. Elle peut déterminer quel emplacement sera plus réceptif aux nouvelles fonctionnalités et vous donnera un retour sur ce qu’il faut améliorer.

  • Donner la priorité au ciblage et à la personnalisation des annonces

La collecte de données joue un rôle énorme dans la réussite d’une entreprise. Vous pouvez utiliser les données pour déterminer plus rapidement et efficacement ce qu’il faut faire avec les annonces. L’IA peut trouver des modèles que vous n’avez peut-être pas remarqués et vous donner un aperçu.

  • Système de recommandation pertinent

Lorsque vous avez une grande quantité de produits, il est difficile de mettre en relation chaque client avec le bon produit et de continuer à fidéliser les fidéliser. L’IA peut facilement trouver un lien entre le produit et un consommateur et créer des points communs entre eux.

  • Curation intelligente du contenu des e-mails

Si vous voulez conserver vos clients, vous devez cesser d’envoyer des e-mails de masse non pertinents. L’IA vous aide à choisir le contenu de l’e-mail en fonction de ce qui intéresse les clients.

  • Interpréter les données des cartes de fidélité personnalisées

Nous avons parlé plus haut de l’importance de la collecte de données, mais d’où proviennent exactement ces données ? La meilleure façon de les obtenir est de suivre les systèmes de récompenses ou de fidélité. C’est un excellent moyen de voir les modèles et de conclure des accords commerciaux fructueux.

  • Vision par ordinateur pour la reconnaissance des images et des objets

L’IA peut être utilisée pour éliminer les tâches manuelles qui prennent beaucoup de temps. Vous pouvez utiliser l’algorithme de vision par ordinateur pour trier des milliers de photos et de vidéos placées dans les médias sociaux. Il offre une bonne précision et propose au client le produit spécifique qui l’intéresse.

  • PPC amélioré par l’IA

L’intelligence artificielle peut vous aider à découvrir de nouveaux canaux de publicité. De plus, lorsque vous confiez à l’IA la responsabilité de sélectionner des mots clés, vos campagnes PPC sont automatiquement mises à jour.

Intelligence artificielle et marketing: conclusion

L’IA est un outil très puissant, qui peut réduire votre charge de travail et augmenter votre productivité. Il existe de nombreuses entreprises qui utilisent avec succès le marketing de l’IA pour travailler efficacement et obtenir plus de profits. De la production de contenu au trie, de données en passant par le contrôle et la recommandation de contenu, les champs d’application sont vastes. Alors, utilisez-vous l’IA et si non, qu’attendez-vous ?

Edana est une agence digitale et un cabinet de conseil spécialisé en intelligence artificielle, conception logicielle, acquisition de client et croissance. Nous vous accompagnons dans votre expansion. Contactez-nous maintenant pour discuter de vos ambitions.

PUBLIÉ PAR

Nicole

Nicole est experte en marketing sur les médias sociaux. Ayant travaillé pour plusieurs marques renommées au seins de différents secteurs en Suisse et à l'internationnal, elle est responsable de la stratégie et de son exécution et permet à nos clients de toucher une nouvelle vague de consommateurs numériques à travers une variété de touch-points.