Comment l’IA peut aider votre entreprise de logiciels à aller plus vite
Les entreprises de logiciels sont forcées d’aller plus vite que jamais.
Les clientes et clients attendent des améliorations constantes, les concurrents lancent des produits plus rapidement, et l’IA réduit de façon drastique le temps et les coûts nécessaires au développement. Même les fondatrices et fondateurs d’entreprises non techniques peuvent maintenant utiliser la programmation intuitive (vibe coding) pour lancer des applications simples en quelques jours en décrivant ce qu’ils veulent en langage naturel.
Les entreprises de logiciels disposent d’outils plus puissants que jamais pour répondre aux exigences de la clientèle.
«Les entreprises de logiciels ressentent bien sûr cette pression», dit Garry Ma, fondateur et PDG de Ample Insight, une entreprise canadienne de consultation en IA et données basée à Toronto, qui aide les entreprises à bâtir des systèmes d’IA et à moderniser leur infrastructure de données. «Mais elles ont aussi une occasion en or d’utiliser ces technologies pour gagner en vitesse et en efficacité.»
Selon lui, l’IA aide les entreprises de logiciels à accélérer le développement de produits, à réduire le travail routinier et à ajouter des fonctionnalités aux produits. Cependant, bon nombre de ces entreprises se demandent encore où l’IA peut réellement ajouter de la valeur, et par où commencer.
Une ingénieure ou un ingénieur peut maintenant faire du travail qui nécessitait auparavant plusieurs développeuses et développeurs spécialisés. L’IA permet aux équipes de prototyper et d’itérer beaucoup plus rapidement.
Garry Ma
fondateur et PDG, Ample Insight
Les avantages de l’IA pour les entreprises de logiciels
Le développement de logiciel assisté par l’IA est un changement majeur.
Les outils d’IA peuvent générer du code de logiciel, créer des prototypes et automatiser certaines tâches de test et de documentation. Cela a fait tomber les obstacles au développement de produits et intensifié la concurrence au sein du secteur.
«Une ingénieure ou un ingénieur peut maintenant faire du travail qui nécessitait auparavant plusieurs développeuses et développeurs spécialisés, dit Garry Ma. L’IA permet aux équipes de prototyper et d’itérer beaucoup plus rapidement.»
Par exemple, l’IA peut aider les développeuses et développeurs à:
- générer du code plus rapidement
- automatiser certains aspects de l’assurance qualité et des tests des logiciels
- examiner le code pour repérer les erreurs ou les incohérences
- créer de la documentation
- développer des applications simultanément pour plusieurs plateformes
L’IA permet également aux entreprises de tester des idées plus facilement et à moindre coût avant d’investir de grosses sommes dans le développement.
Dans l’ensemble, cette accélération modifie l’aspect financier du développement de logiciels. Les entreprises plus petites peuvent faire concurrence dans des créneaux très spécialisés parce que le coût de création de logiciels a chuté de façon importante.
L’IA modifie les attentes de la clientèle
Non seulement les entreprises de logiciels utilisent l’IA elles-mêmes, mais leurs clientes et clients s’attendent de plus en plus à ce que les produits qu’ils achètent comportent des capacités d’IA. Par exemple, certaines utilisatrices et certains utilisateurs en entreprise veulent un logiciel qui peut répondre aux questions en langage naturel, générer des rapports automatiquement ou extraire des renseignements de grands ensembles de données. D’autres pourraient souhaiter réduire les flux de travail manuels ou personnaliser leur expérience utilisateur.
«Les clientes et clients exigent des fonctionnalités propulsées par l’IA, dit Garry Ma. Les entreprises de logiciels savent qu’elles doivent les ajouter, mais nombreuses sont celles qui ignorent comment se lancer ou ce que sera le rendement du capital investi.»
Certaines entreprises répondent en intégrant des assistants IA ou des interfaces basées sur le clavardage à leurs produits, mais les possibilités vont bien au-delà des simples robots conversationnels. Ces outils permettent aux utilisatrices et utilisateurs de poser des questions comme si c’était lors d’une conversation, comme ils les poseraient à une ou un analyste ou un membre d’une équipe technique, puis de recevoir des réponses et des conseils immédiatement sans attendre des rapports personnalisés, faire appel à l’équipe technique ou se déplacer dans des flux de travail et des pages complexes pour adapter les rapports eux-mêmes.
Certaines et certains propriétaires d’entreprise pensent qu’ils doivent construire une plateforme d’IA massive immédiatement. Or, la plus grande valeur réside dans l’élimination de goulots d’étranglement opérationnels très précis d’abord.
Garry Ma
fondateur et PDG, Ample Insight
Où les entreprises constatent-elles les gains les plus importants?
Pour les entreprises de logiciels, les améliorations de la productivité se produisent dans les aspects suivants:
- le prototypage
- l’aide en matière de programmation
- les tests et l’assurance de la qualité
- la gestion des connaissances à l’interne
- le service à la clientèle
- les rapports et analyses
Par exemple, l’IA peut aider votre équipe de service à la clientèle à résumer les billets, à analyser les tendances des problèmes, à rédiger des réponses ou à extraire la documentation pertinente plus rapidement. Elle peut également aider les membres du personnel à parcourir des volumes importants d’informations de l’entreprise pour extraire des renseignements.
Ces cas d’utilisation génèrent souvent un rendement plus rapidement que les projets d’IA plus ambitieux, indique Garry Ma. «Certaines et certains propriétaires d’entreprise pensent qu’ils doivent construire une plateforme d’IA massive immédiatement. Or, la plus grande valeur réside dans l’élimination de goulots d’étranglement opérationnels très précis d’abord», dit-il.
L’IA n’est pas une solution magique
Malgré les nombreux bienfaits de l’IA, Garry Ma met en garde les entrepreneures et entrepreneurs contre les attentes non réalistes. Selon lui, on peut facilement sous-estimer les changements opérationnels qui sont nécessaires pour intégrer l’IA efficacement.
«L’IA n’est pas de la poussière de fée qu’on saupoudre sur un problème pour le faire disparaître», dit-il.
En fait, l’introduction d’outils d’IA peut faire baisser la productivité au début pendant que les membres du personnel s’adaptent aux nouveaux flux de travail et processus. Garry Ma compare cela à la courbe en J, alors que la productivité chute avant de rebondir, puis de repartir à la hausse une fois que les membres du personnel acquièrent de l’expérience et que les systèmes prennent de la maturité.
«Il s’agit de réduire la profondeur et la durée de la baisse», dit Garry Ma.
Il faut également avoir une raison claire d’intégrer l’IA. Sinon, vous risquez d’investir dans des outils qui ne règlent pas un problème important dans votre entreprise. Voici certaines erreurs courantes à éviter:
- mettre en place une IA sans avoir déterminé à quel problème elle s’attaquera
- tenter de bâtir des systèmes d’IA personnalisés trop tôt ou lorsqu’ils ne sont pas nécessaires
- négliger la qualité des données et la gouvernance de celles-ci
- ne pas former suffisamment le personnel
«Il y a beaucoup de bruit et de battage publicitaire qui entourent l’IA, dit Garry Ma. Il est judicieux de savoir exactement quel problème vous cherchez à résoudre.»
Les entreprises qui intègrent l’IA avec succès ont généralement des cas d’utilisation très précis. Elles testent, déterminent ce qui fonctionne, puis se basent sur cela pour aller plus loin.
Garry Ma
fondateur et PDG, Ample Insight
Comment commencer à utiliser l’IA
Dans la plupart des cas, la première étape consiste à repérer les goulots d’étranglement opérationnels ou les irritants de la clientèle qui pourraient être réglés avec les outils d’IA existants. Puis, il faut déterminer si l’IA est réellement la bonne solution pour ces problèmes en particulier.
«Les entreprises qui intègrent l’IA avec succès ont généralement des cas d’utilisation très précis, dit Garry Ma. Elles testent, déterminent ce qui fonctionne, puis se basent sur cela pour aller plus loin.»
Dans bien des cas, les outils prêts à l’emploi pourraient suffire, ou il existe une plateforme qui vous permet d’ajouter des capacités d’IA à votre logiciel actuel plutôt que de partir de zéro.
Sur le plan opérationnel, vous pourriez aussi mettre à l’essai des assistants de programmation d’IA, des outils de test propulsés par l’IA, des copilotes de soutien à la clientèle, des outils de recherche de connaissances à l’interne, l’analytique et les assistants de rapports.
Le choix de bâtir votre solution personnalisée, d’adopter un outil prêt à l’emploi ou encore de travailler avec un partenaire externe dépend de votre situation. Le développement sur mesure peut être indiqué si le cas d’utilisation est spécialisé, les outils existants ne conviennent pas ou votre équipe possède les compétences techniques pour mettre en place et maintenir la solution, ou encore si les capacités d’IA font partie intégrante du produit lui-même.
Pour les entreprises plus petites, les outils prêts à l’emploi ou un partenaire externe peuvent permettre de se lancer plus rapidement et de façon plus rentable. Lorsqu’un projet est complexe ou essentiel à l’entreprise, par exemple s’il implique des données sensibles, l’intégration avec un logiciel existant ou un développement qui va plus loin que les essais initiaux, une expertise externe peut vous aider à éviter des erreurs couteuses.
En fin de compte, l’IA est de moins en moins un outil d’innovation spécialisé et de plus en plus une capacité opérationnelle qui pourrait remodeler la façon dont une entreprise de logiciels bâtit des produits, sert sa clientèle et restera concurrentielle dans les années à venir. Les entreprises ne doivent pas adopter l’IA partout en même temps, mais plutôt déterminer où elle peut résoudre des problèmes bien réels et procurer une valeur mesurable.
Prochaine étape
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