L’intelligence artificielle, et plus précisément la technologie d’apprentissage en profondeur, a le potentiel de perturber le fonctionnement des entreprises. L’Architecture d’Entreprise, approche de gestion de la transformation continue des entreprises, commence à intégrer cette technologie. Comment? Voici quelques idées.
Dans le paysage commercial rapide et en constante évolution d’aujourd’hui, l’architecture d’entreprise (EA) est devenue un outil crucial pour que les organisations restent compétitives et efficaces. En concevant et en optimisant la structure et les processus d’une entreprise, EA peut aider les entreprises à aligner leurs objectifs, leurs ressources et leur technologie pour stimuler l’innovation et la croissance.
Cependant, la complexité et l’échelle des entreprises modernes posent souvent des défis importants aux praticiens de l’EE. Les méthodes traditionnelles de planification et de mise en œuvre de l’EE peuvent avoir besoin d’aide pour suivre la vitesse et la diversité des opérations commerciales et des systèmes informatiques. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle (IA).
En tant que technologie puissante capable d’automatiser, d’analyser et d’optimiser des tâches et des données complexes, l’IA peut potentiellement révolutionner le domaine de l’EA. En tirant parti des capacités de l’IA telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l’analyse prédictive, les professionnels de l’EA peuvent obtenir de nouvelles informations sur les performances, les risques et les opportunités de leur organisation. Ils peuvent également développer des stratégies d’EA plus agiles et adaptatives qui répondent aux changements de l’environnement commercial et aux besoins des clients.
Innovation : comment l’IA est-elle utilisée dans l’architecture d’entreprise ?
L’Architecture d’Entreprise est une méthode de transformation continue des organisations qui doivent sans cesse s’adapter à leur écosystème : réglementations, attentes clients, nouvelles technologies, etc. Cette méthode collaborative s’appuie sur un graphe de connaissances qui décrit les constituants de l’entreprise et leurs interactions et sur un outil de gouvernance logicielle pour cadrer et orchestrer la transformation tout en restant agile.
Dans le domaine de l’EA, les algorithmes classiques sont utilisés pour effectuer des analyses d’impact, des comparaisons de scénarios, ou l’analyse de la propagation des incidents au sein de la structure de l’entreprise. Mais comme on peut l’imaginer, une entreprise est un système complexe et non linéaire impliquant de nombreuses variables. Et pour un tel système, il est difficile de modéliser a priori les équations de son comportement et les règles qui régissent son évolution.
L’intelligence artificielle, notamment le Deep Learning, joue sur différents niveaux d’abstraction – d’où la notion de profondeur – pour extraire du sens des données et produire un résultat tout en s’affranchissant de la connaissance des équations qui régissent le système.
Voici quelques domaines d’application de l’IA et du Deep Learning pertinents pour l’EA :
Reconnaissance d’images
Cela vous permet de photographier des dessins pour les convertir instantanément en modèles structurés. Les modèles peuvent être un processus, des données, des structures applicatives, des modèles, des réseaux informatiques, etc. La conversion du dessin en modèle structuré permet ensuite de l’analyser, par exemple pour savoir que de telles données sensibles sont utilisées dans le cadre d’un processus métier donné.
Traduction linguistique
De nombreuses entreprises ont besoin de communiquer en interne dans différentes langues : une langue de travail officielle complétée par des langues locales permettant à chaque communauté linguistique d’apporter sa contribution à sa langue maternelle. La traduction automatique instantanée ou par lots fonctionne très bien pour créer un référentiel multilingue et faciliter la communication interne et l’alignement.
Transformation des modèles
La particularité de tout modèle est qu’il n’est pas universel. Les modèles sont des représentations de la réalité conçues pour un usage particulier. Nous devons transformer les modèles pour produire des vues différentes pour différents services. On peut s’appuyer sur un double mécanisme de transformation de graphe formel et d’intelligence artificielle pour proposer des avis qui répondent aux préoccupations des multiples utilisateurs de l’entreprise.
Traitement du langage naturel (TAL)
Les techniques de traitement du langage (presque) naturel reposent sur l’analyse sémantique de la question et son rapprochement avec les informations du référentiel [via des distances vectorielles par exemple – cf. Word2vec]. La mise à disposition des résultats via des requêtes et des rapports permet à tous les collaborateurs de l’entreprise de consulter plus facilement les données afin d’en comprendre le fonctionnement et la structure et de contribuer à sa transformation.
Normalisation des données
Sur le même principe que les techniques NLP, la normalisation des données permet de rapprocher les termes et de présenter des résumés de données. Typiquement, scannez votre SI à la recherche d’applications ou de technologies déployées dans l’entreprise. Les données brutes contiendront des doublons et des variantes – différences de noms, fautes de frappe, versions mineures de logiciels, etc. – ou des composants insignifiants qui noieront les précieuses informations. Il faut donc en extraire une vision nette et consolidée, la relativiser et classer les leviers de pilotage de l’entreprise.
Métadonnées et reconnaissance des modèles commerciaux
Les nouveaux outils cloud embarquent de plus en plus de métadonnées, tant dans le cadre du big data que du traitement informatique – descriptions d’API, ETL, etc. L’analyse sémantique de ces métadonnées et leur rapprochement avec les informations du référentiel – portefeuilles de processus, de fonctions et de produits de l’entreprise – facilitent la connexion entre les équipes en charge de la gestion opérationnelle et celles en charge des nouveaux développements et de la transformation continue. C’est un contributeur crucial au succès de l’agilité à grande échelle.
Analyse des risques des projets de transformation
En collectant les données opérationnelles des projets couplées aux données architecturales – échelle, domaine, complexité, ramifications, technologies, échelle de la transformation, timing, ressources… – on peut tenter de prédire le niveau de risque d’un projet de transformation. Ce risque est bien sûr différent d’une entreprise à l’autre et prend en compte de nombreux facteurs, comme celui de sa culture projet par exemple. Ici, il faut suffisamment de données d’une entreprise pour obtenir une signature pertinente qui la caractérise.
Transformer l’architecture d’entreprise avec des informations basées sur l’IA : une nouvelle approche de l’optimisation commerciale
L’IA peut être appliquée de différentes manières pour améliorer les projets d’architecture d’entreprise, mais la phase de démarrage est particulièrement cruciale. L’utilisation de l’IA pour démarrer un programme d’architecture d’entreprise peut avoir un impact significatif par rapport aux méthodes traditionnelles. Sans l’IA, l’identification des domaines qui doivent être améliorés dans une organisation peut prendre du temps, nécessiter beaucoup de ressources et être sujette à l’erreur humaine. Par exemple, l’analyse manuelle des données peut n’identifier efficacement que certains goulots d’étranglement, ce qui conduit à développer un programme d’architecture d’entreprise qui doit répondre pleinement aux besoins de l’organisation.
D’autre part, les organisations peuvent économiser du temps et des ressources en utilisant l’IA dans les premières étapes du développement d’un programme d’architecture d’entreprise tout en obtenant des informations plus précises.
Les outils d’IA peuvent analyser rapidement et efficacement de gros volumes de données pour identifier les domaines qui nécessitent des améliorations, tels que les goulots d’étranglement des processus ou les domaines manquant d’automatisation.
En ayant une compréhension plus précise de ces domaines, les organisations peuvent développer un programme d’architecture d’entreprise plus efficace et adapté à leurs besoins spécifiques. L’IA peut fournir un avantage concurrentiel en permettant aux organisations de créer des programmes d’architecture d’entreprise plus efficaces et efficients.
Comment l’IA peut-elle aider les architectes EA dans leur travail quotidien ?
L’IA peut aider de manière significative les architectes EA dans leur travail quotidien en fournissant des informations précieuses, en automatisant les tâches répétitives et en analysant des données complexes en temps réel.
L’IA peut aider en fournissant aux architectes EA les meilleures pratiques basées sur l’analyse basée sur les données. En exploitant des techniques avancées d’analyse de données, l’IA peut identifier des modèles et des tendances invisibles à l’œil humain, permettant aux architectes EA de développer des stratégies plus éclairées et plus efficaces.
De plus, l’IA peut permettre une analyse de données multi-sources en temps réel pour aider les architectes EA à prendre des décisions rapides et éclairées. Par exemple, dans l’industrie automobile, l’IA peut utiliser la PNL avancée pour analyser des données non structurées, telles que les spécifications des véhicules, les communications internes et les journaux de maintenance, afin d’identifier les informations et les tendances clés.
Grâce à ces informations, les architectes EA peuvent prendre des décisions éclairées en fonction de l’état actuel de l’entreprise, des tendances de la chaîne d’approvisionnement et de l’efficacité de la production. En tirant parti de l’IA pour analyser les sources de données internes, les constructeurs automobiles peuvent développer des stratégies d’architecture d’entreprise efficaces adaptées à leurs besoins spécifiques et optimiser leurs opérations pour réussir.
En plus de fournir des informations précieuses, l’IA peut automatiser les tâches répétitives, libérant ainsi du temps pour que les architectes EA se concentrent sur des activités plus stratégiques. Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA peuvent gérer les demandes de renseignements de routine des parties prenantes, libérant ainsi du temps pour les architectes EA pour travailler sur des tâches plus complexes telles que la conception et la mise en œuvre de nouveaux systèmes et architectures.
L’IA peut également aider les architectes EA à générer une documentation essentielle et à générer des rapports plus efficacement à l’aide d’outils avancés de traitement du langage naturel tels que GPT-3. Cet outil NLP génère un texte de haute qualité qui ressemble étroitement à l’écriture humaine, permettant aux architectes EA d’automatiser le processus de création de rapports et de documents.
Cela leur fait gagner un temps et des efforts précieux, leur permettant de se concentrer sur des activités plus stratégiques et d’offrir une excellente valeur à l’entreprise. En intégrant des outils d’IA tels que GPT-3 dans leur flux de travail, les architectes EA peuvent optimiser leur productivité, rationaliser leurs tâches et devenir plus efficaces.
Prévenir l’échec de l’architecture d’entreprise : comment l’IA peut aider à gérer la complexité et à optimiser la prise de décision
Les projets d’architecture d’entreprise peuvent échouer pour diverses raisons, telles qu’un manque de soutien de la part de la direction, une mauvaise communication entre les parties prenantes et une compréhension inadéquate des besoins de l’entreprise.
Cependant, l’une des raisons les plus courantes de l’échec d’un projet d’EE est l’incapacité à gérer efficacement la complexité. Avec l’essor du Big Data et la complexité croissante des entreprises, les architectes EA sont confrontés à plus de défis que jamais.
C’est là que l’IA peut jouer un rôle important dans la prévention de l’échec du projet EA. Les outils alimentés par l’IA peuvent aider les architectes EA à gérer la complexité en fournissant des informations et en identifiant des modèles qui seraient difficiles à détecter à l’aide de méthodes traditionnelles.
Par exemple, l’IA peut aider les architectes EA à analyser de gros volumes de données provenant de différentes sources et fournir des informations précieuses sur les processus et les systèmes commerciaux.
De plus, l’IA peut être un atout précieux pour les architectes EA dans l’identification et l’anticipation des problèmes potentiels susceptibles d’entraver la réussite du projet. Par exemple, l’IA peut signaler les risques potentiels et les dépendances ayant un impact sur les délais, les budgets ou la portée du projet. Grâce à ces connaissances, les architectes EA peuvent gérer plus efficacement les risques et prévenir l’échec du projet.
Au-delà de la gestion des risques, l’IA peut également améliorer le processus décisionnel des architectes EA. En fournissant des informations précises et opportunes, l’IA peut aider les architectes EA à prendre des décisions éclairées plus efficacement.
Grâce à des outils alimentés par l’IA, les architectes EA peuvent évaluer divers scénarios et prédire leur impact sur l’organisation. Les architectes EA peuvent réduire le risque de mauvaise prise de décision en prenant des décisions basées sur une analyse basée sur les données plutôt que sur la seule intuition.
Tirer parti des techniques d’IA pour améliorer les outils d’architecture d’entreprise
Les architectes d’entreprise peuvent tirer parti de la puissance des techniques d’IA pour améliorer leurs outils et obtenir des informations précieuses sur l’architecture de leur organisation.
L’une de ces techniques est les réseaux de graphes neuronaux (GNN), qui peuvent aider les architectes EA à analyser des données complexes et à identifier des modèles et des relations entre les systèmes et les processus. En tirant parti de GNN, les architectes d’EA peuvent mieux comprendre l’architecture de l’entreprise et optimiser ses performances.
Les systèmes de recommandation d’apprentissage automatique (ML) peuvent être un outil puissant permettant aux architectes EA de prendre des décisions éclairées en toute confiance. En analysant de grands volumes de données, les systèmes de recommandation ML peuvent classer et recommander le meilleur plan d’action en fonction des besoins commerciaux actuels et des mesures de performance.
Le système peut fournir un taux de confiance avec chaque recommandation, permettant aux architectes EA d’évaluer le risque associé à chaque décision et de faire des choix éclairés.
Stratégie pour envisager l’avenir de l’IA au service de l’architecture d’entreprise
Ça devrait être prometteur ! Comme nous pouvons le voir à partir des exemples mentionnés ci-dessus, l’Architecture d’Entreprise n’est pas à l’abri de l’attractivité du potentiel de l’IA. Nous verrons des évolutions dans son utilisation dans les années à venir. Nous travaillons à son application aux défis les plus difficiles pour les entreprises : la transformation continue et la conception de l’entreprise d’avenir. Mais cela nécessite une représentation puissante (jumeau numérique) de l’entreprise et de gros volumes de données, deux moteurs pour de nouveaux types de solutions.
Nous travaillons également sur des solutions pour identifier les opportunités de transformation et recommander des scénarios de transformation. Par exemple, l’identification et les recommandations de stratégies de migration vers le Cloud… A suivre !
Réflexions finales sur le rôle de l’IA dans l’architecture d’entreprise
En conclusion, l’intégration de l’IA dans l’architecture d’entreprise peut transformer ce domaine critique en fournissant des informations précieuses, en améliorant la prise de décision et en améliorant les performances globales de l’entreprise. Cependant, il est essentiel de répondre aux problèmes d’éthique, de sécurité, de transparence et d’explicabilité de l’IA pour garantir que l’IA est utilisée de manière responsable et efficace.
En tirant parti de techniques d’IA telles que l’apprentissage en profondeur des graphes, la compréhension avancée du NLP et du langage, les systèmes de recommandation ML, la reconnaissance d’images et la reconnaissance de modèles, les architectes EA peuvent optimiser l’architecture de l’entreprise, réduire les risques et augmenter les chances de réussite du projet.
En fin de compte, l’intégration de l’IA dans l’architecture d’entreprise ne remplace pas l’expertise humaine mais plutôt une amélioration, fournissant aux architectes EA des outils puissants pour apporter de la valeur à l’entreprise de manière plus efficace et efficiente.
