Dans toutes les transformations technologiques, les premiers à s’engager et à bouger sont ceux qui ont obtenu les meilleurs résultats et bénéficié de la meilleure croissance, rappelle Paul Winsor. Aujourd'hui, chaque projet intégrant une technologie d’intelligence artificielle ou de machine learning permet de prendre de l'avance dans certaines mesures : taux de churn, réponses aux demandes des clients...

Si l'IA ne date pas d'hier, mais remonte aux années 1960, son adoption a pris du temps, souligne Paul Winsor. Construire le modèle d'IA et le mettre en production est complexe, autant que son monitoring.

Autre challenge : recruter des datascientists avec les compétences pour faire évoluer le business. Ce profil, encore rare, est difficile à trouver, à séduire et ... à retenir ! La demande surpasse très largement l’offre. De plus, cela implique d’être une structure prête à accueillir l’IA et le machine learning.

Paul Winsor rappelle la nécessité de se concentrer sur l’impact de l’AI sur les organisations. Dans le retail, les modèles sur lesquels DataRobot travaille tournent autour du client ou de la supply chain. La solution permet aujourd’hui de répondre à des problématiques très opérationnelles, comme par exemple avec Carrefour, lorsque ce dernier se demande où ouvrir son prochain magasin.