Préparation à l’IA pour les organisations à but non lucratif : un plan d’action pour la transformation
Ce blog synthétise les conclusions de cette conversation afin d’aider les organisations à but non lucratif à évaluer leur état de préparation à l’IA, à éviter les pièges courants et à créer une feuille de route pour une adoption responsable et efficace.
Continuez à lire :
- Le paysage de l’IA dans le secteur à but non lucratif
- L’importance de l’IA
- Démystifier la terminologie de l’IA
- Le plan en quatre étapes pour se préparer à l’IA
- Défis courants liés à l’adoption
- Applications concrètes de l’IA
- La technologie comme catalyseur stratégique
- Prochaines étapes pour les dirigeants d’organisations à but non lucratif
- Prêt(e) à envisager l’IA pour votre organisation à but non lucratif ?
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Le paysage de l’IA dans le secteur à but non lucratif
Les organisations à but non lucratif sont confrontées à un défi unique :
- 98 % des sponsors exhortent les DAF à donner la priorité à l’IA, mais 64 % de ces derniers se montrent hésitants, ne sachant pas par où commencer.
- 84 % ne disposent pas de conseils spécifiques sur les outils d’IA à adopter.
Un tel décalage met en évidence le fossé entre les attentes en matière d’innovation et les connaissances pratiques nécessaires pour y parvenir.
Pour les organisations à but non lucratif, l’IA ne vise pas à remplacer le personnel, mais à amplifier les capacités humaines. Les équipes peuvent tirer parti de l’IA pour automatiser les tâches répétitives, accélérer la prise de décision et optimiser l’allocation des ressources, aidant ainsi les organisations à avoir un impact majeur avec des ressources limitées.
L’importance de l’IA
Le webinar a mis en avant plusieurs avantages essentiels de l’IA pour les organisations à but non lucratif :
- Gains d’efficacité : l’automatisation des tâches répétitives telles que la communication avec les donateurs, les mises à jour des dossiers et la création de rapports permet aux collaborateurs de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée et axées sur l’humain.
- Amélioration de la prise de décision : l’IA peut analyser de vastes ensembles de données afin d’identifier des tendances dans le comportement des donateurs, les résultats des programmes et les besoins des communautés, afin de permettre aux dirigeants de prendre des décisions éclairées et fondées sur des données.
- Amélioration de la mise en œuvre des programmes : l’IA aide à mettre en relation les bénévoles avec les opportunités et à adapter les services aux besoins spécifiques des communautés, ce qui renforce l’efficacité des programmes.
- Transparence et confiance : le suivi de la corrélation entre les fonds des donateurs, les activités des programmes et les résultats favorise la responsabilité et renforce la confiance des parties prenantes.
- Allocation optimisée des ressources : l’IA prédictive peut prévoir les besoins en personnel et orienter le déploiement des ressources vers les initiatives dont l’impact mesurable est le plus élevé.
Comme l’a souligné Corey, le rôle de l’IA est de créer des capacités, afin de permettre aux organisations à but non lucratif de servir plus efficacement un plus grand nombre de personnes sans compromettre leur mission ou leurs valeurs.
Démystifier la terminologie de l’IA
Au cours du webinar, Corey a clarifié certains concepts clés qui prêtent souvent à confusion :
- Agents : « Travailleurs » IA qui effectuent des actions spécifiques, telles que l’extraction de données, la réponse à des questions ou la transmission de décisions à des humains pour validation.
- Préparation des données : il est essentiel que les données soient propres, unifiées et connectées ; si les données d’entrée sont erronées, les résultats le seront également.
- Copilotes : assistants qui viennent en aide aux humains dans leur travail ; ils soutiennent les collaborateurs plutôt que de les remplacer.
- Orchestration : le tissu conjonctif reliant plusieurs outils d’IA, fournissant un point d’entrée unique pour un raisonnement efficace et contextuel.
La compréhension de ces termes constitue une étape fondamentale dans la préparation d’une entreprise à l’adoption de l’IA.
Le plan en quatre étapes pour se préparer à l’IA
La discussion a mis en évidence une approche structurée et progressive pour se préparer à l’IA :
1. Informer : acquérir des connaissances fondamentales
- Objectif : sensibiliser les collaborateurs et les parties prenantes à l’IA et à ses applications pratiques.
- Activités : organiser des réunions d’information, des ateliers et établir un langage commun autour des données afin de dissiper les idées reçues et de parvenir à une compréhension commune.
2. Évaluer : identifier les opportunités et le niveau de préparation
- Objectif : évaluer la préparation organisationnelle et identifier les cas d’utilisation de l’IA à forte valeur ajoutée.
- Activités : organiser des ateliers pour imaginer des applications en phase avec votre mission. Évaluer la qualité des données, l’infrastructure technique et les lacunes en matière de compétences internes. Identifier les « IA fantômes », c’est-à-dire les outils non autorisés que les collaborateurs utilisent peut-être déjà.
3. Transformer : piloter et instaurer une dynamique
- Objectif : démontrer la valeur de l’IA à travers des projets pilotes ciblés et former des champions internes.
- Activités : commencer par des projets pilotes modestes mais à fort impact afin de mettre en avant les avantages et d’instaurer la confiance. Se concentrer sur des résultats rapides afin de maintenir la dynamique, sachant que plus de 90 % des projets pilotes d’IA échouent à être déployés sans une planification minutieuse.
4. Exécuter : mise à l’échelle et amélioration continue
- Objectif : déployer des solutions d’IA à l’échelle de l’entreprise et établir des processus pour une gestion continue.
- Activités : mettre à l’échelle les projets pilotes réussis, surveiller les problèmes tels que la « dérive des données » et itérer pour identifier les cas d’utilisation à forte valeur ajoutée. Cette approche cyclique garantit une amélioration continue et une adoption plus large au sein de l’entreprise.
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Défis courants liés à l’adoption
Deux obstacles récurrents ont été soulevés au cours du webinar :
- L’écart entre le projet pilote et la mise à l’échelle : les projets pilotes réussis échouent souvent à être mis à l’échelle en raison d’efforts redondants, d’un manque de planification stratégique ou d’un soutien insuffisant de la part des dirigeants.
- La paralysie post-évaluation : les organisations à but non lucratif peuvent avoir besoin de travaux préparatoires, tels que la migration dans le Cloud ou le nettoyage des données, avant de pouvoir déployer efficacement l’IA.
Il est essentiel de relever ces défis dès le début afin d’éviter que les initiatives dans le domaine de l’IA ne soient bloquées.
Applications concrètes de l’IA
Plusieurs exemples ont été mis en avant lors du webinar :
- Surveillance financière et des fournisseurs : des robots IA ont identifié des anomalies dans les données des fournisseurs, émettant des alertes sans prendre de décisions autonomes, et facilitant ainsi la conformité et la gestion des risques.
- Automatisation de la communication avec les donateurs : libérer les collaborateurs afin qu’ils puissent se concentrer sur le développement des relations plutôt que sur des communications répétitives.
- Optimisation des programmes : les modèles d’IA peuvent mettre en relation les bénévoles avec les projets adaptés ou prédire les domaines dans lesquels les interventions auront le plus d’impact, ce qui renforce l’efficacité des programmes.
Ces exemples illustrent les manières dont l’IA peut renforcer les capacités existantes plutôt que remplacer l’expertise humaine.
La technologie comme catalyseur stratégique
La discussion a confirmé que l’IA est particulièrement efficace lorsqu’elle s’accompagne d’une infrastructure solide et de bases de données fiables :
- Couche de données solide : des données centralisées, propres et connectées garantissent la fiabilité et l’exploitabilité des résultats de l’IA.
- Plateformes prêtes pour l’IA : des logiciels sécurisés et intégrés permettent une adoption transparente des outils d’IA.
- Partenaires experts : la collaboration avec des fournisseurs qui comprennent le fonctionnement des organisations à but non lucratif accélère l’adoption et maximise le ROI.
En alignant la technologie sur les résultats essentiels à leur mission, les organisations à but non lucratif peuvent transformer leur efficacité opérationnelle tout en améliorant la mise en œuvre de leurs programmes.
Prochaines étapes pour les dirigeants d’organisations à but non lucratif
Chris et Corey ont recommandé une approche pragmatique :
- Sensibilisez et impliquez : renforcez la compréhension et la confiance internes dans les capacités de l’IA.
- Commencez de manière modeste : concentrez-vous sur des projets pilotes à fort impact et nécessitant peu d’efforts.
La préparation à l’IA n’est pas un projet ponctuel, mais un parcours stratégique qui nécessite un apprentissage continu, une adoption par itérations et une attention particulière aux résultats orientés vers l’humain.
Prêt(e) à envisager l’IA pour votre organisation à but non lucratif ?
Les organisations à but non lucratif qui souhaitent accélérer l’adoption de l’IA peuvent commencer par évaluer leur état de préparation, tester certaines initiatives et s’associer à des experts qui connaissent bien le secteur.
Les logiciels dotés de capacités d’IA intégrées, de bases de données solides et d’une architecture sécurisée peuvent permettre aux organisations de gagner en efficacité, d’améliorer la mise en œuvre de leurs programmes et d’amplifier leur impact.
Visionnez l’intégralité du [1}[2}webinar à la demande{3]{4] pour écouter la discussion complète entre Chris Brewer et Corey Bakhtiary, qui comprend des exemples pratiques et des conseils concrets pour les organisations à but non lucratif qui souhaitent adopter l’IA de manière responsable.
Vous pouvez également visionner une démo ou contacter l’équipe commerciale de Unit4. Nos experts vous aideront à élaborer une feuille de route personnalisée pour l’adoption de l’IA.