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Ce sera l'IA ou/et moi de Cécile Dejoux -Vuibert

 

Émetteur du verbatim: François C.

 

Ce sera l'IA ou/et moiPartie 1. Ou en sommes-nous avec l’IA?

En schématisant, on peut distinguer trois niveaux d’implication de l’IA au sein de l’entreprise:

1.1.  Tout ce que l’IA peut faire…

. Briques technologiques de l’IA et domaines d’application:

Parole et langage

Identification de mots; création de réponse ; chatbot ; traduction.

Vision

Reconnaissance objets, images…; Computer vision; mise en relation; alerte.

Optimisation des connaissances

Détection; Data visualisation; Analyse; Prédiction.

Robotique et automatisation

Cobots; RPA.

. Contribution de l’IA aux fonctions de l’entreprise :

Comptabilité

Tri des factures; réponses automatisées aux fournisseurs/clients; Rapprochement des comptes; Analyse de recouvrement

Contrôle de gestion

Data visualisation; Prévision

Marketing

Chatbot; Hyperpersonnalisation; Génération automatique de contenu; Détection tendances; Alerte clients (départ, fraudes, etc.)

Communication

Reconnaissance faciale; Panneau publicitaire; Génération de contenu; Personnalisation du message pour analyse de contenu

RH

Pré-sélection; Analyse de sentiments; Parcours de formation; Détection de talents; Analyse absentéisme; Détection de conflits; Alerte départ; Chatbot premier niveau

Légal

Chatbot 1er niveau; Aide à la traçabilité des documents; Maintien niveau sécurité; Analyse de la jurisprudence

Achat

Gestion prédictive de stocks; Détection de contrefaçon; Analyse des prix; Identification de fournisseurs

Supply Chain

Prédiction pour stock; Allocation des produits; Connexion de tous les systèmes; Alerte de criticité

Veille prospective

Curation de contenu; Scénario de prospective; Identification de thématiques; Regroupement de tendances.

1.2. Quand l’IA décuple nos compétences

Il est important de prendre conscience des nouvelles opportunités qu’offre l’IA, car ce sera aux hommes de créer de nouvelles activités et de nouveaux usages dérivant de ces opportunités technologiques. Dans chacun de nos métiers, grâce à la connaissance de ce que peut ou ne peut pas faire l’IA, il nous appartient d’inventer de nouvelles frontières à nos missions, tout en gardant à l’esprit que ce n’est pas parce qu’une tâche est automatisable techniquement que le bon choix serait de l’automatiser. Tout est affaire de culture, contexte, équilibre entre l’optimisation des coûts et le développement des compétences humaines. En d’autres termes, alors que le numérique a favorisé l’apprentissage continu, l’IA nous impose une posture réflexive: c’est à chacun de nous d’imaginer son futur métier avec l’IA et de se définir sur des compétences clés sources de différenciation (certains appelleront cela un talent) comme créer de nouvelles tâches grâce à elle (quand l’IA nous augmente) et savoir travailler avec elle (quand l’IA nous assiste).

1.3. Quand l’IA nous assiste

S’agissant d’IA, combien les techniques sont différentes selon les outils et les livrables créés: on peut envisager de nombreuses applications qui aident le collaborateur à appréhender différemment l’exercice de son propre métier. L’IA peut assister le collaborateur de trois façons: tout d’abord en lui faisant gagner du temps sur des tâches automatisables, puis elle augmentera le périmètre de ses missions car elle traitera plus de volume, plus vite et enfin se posera la question de la décision car l’IA sera capable de recommander ou de prédire à l’homme de ce qui peut être fait jusqu’à ce qu’il doit faire. Dans cette progression, les activités humaines seront nécessaires dans le champ du contrôle, du repérage des erreurs ou biais des IA et dans la coordination entre les processus, les hommes et les équipes.

1.4. Quand l’IA travaille à notre place

L’IA remplace l’homme sur de plus en plus de tâches à faible valeur ajoutée. Elle fait gagner du temps, de la précision, des coûts. Mais ce ne sont que des tâches et un métier est composé de multiples missions qui ne seront pas toutes remplacées par l’IA. Plus le collaborateur effectuera des tâches de natures différentes, complexes, en relation avec d’autres, gérant des aléas et de l’incertitude, moins il sera remplacé par les IA. C’est dans la transdisciplinarité, la diversité des tâches, la multi-expertise, l’acculturation à l’évolution de l’IA et le renforcement de ses soft skills que se trouvent les conditions actuelles de l’employabilité.

1.5. Quand l’IA transforme nos métiers

Trois métiers sur lesquels l’utilisation de l’IA a un impact fort intéressant : les métiers d’expert-comptable, de consultant et de commercial.

1.6. Au cœur du débat : les questions qui font peur

. L’IA va-t-elle voler nos postes…ou en créer?

. Une IA pourrait-elle prendre le pouvoir?

. L’homme va-t-il se transformer?

. Peut-on se fier à l’IA?

. Responsabilité et sécurité, comment gérer?

. Nouvelles addictions, fin du libre arbitre…

. Le point de vue énergétique (accentuation des risques environnementaux)

. Tout est une question d’éthique!

Partie 2. Comment participer à un projet IA?

2.1. Culture IA: ce qu’il faut savoir

. L’acte de naissance de l’IA: de Minsky à aujourd’hui; un champ vaste et pluridisciplinaire

. Les grands courants de pensée: le «symbolisme»; le «connexionnisme»; le «comportementalisme»

. Pas d’IA sans data! L’habitude est de caractériser les données en les distinguant en «structurées» et «non structurées» (données très difficiles à labelliser)

. Comment s’y prendre pour acquérir une culture data? Comprendre ce qu’est l’analytics; passer à l’action et utiliser la data dans des situations simples ; la datavisualisation; l’indispensable sens logique.

Il ne s’agit pas de savoir coder… Il s’agit d’acquérir des compétences nécessaires pour faire évoluer son métier et rester employable à long terme.

2.2. Des systèmes logiques et des systèmes d’apprentissage

. Systèmes logiques: quand l’IA applique des règles préétablies

. Systèmes d’apprentissage: quand l’IA est capable d’apprendre. Quatre types d’apprentissage: a) non supervisé (pour traiter des données non classées); b) supervisé (pour traiter des tâches précises); c) par transfert (pour utiliser des algorithmes construits sur une tâche antérieure et les appliquer à une nouvelle tâche); d) par renforcement (pour réagir à des événements connus)

Pour résumer, disons que l’IA est l’imitation de la réponse d’un expert dans un domaine. Le machine learning est de l’IA reposant sur des statistiques, tandis que le deep learning est du machine learning utilisé avec des réseaux de neurones.

. L’hybridation, ou les systèmes mixtes

. Trois types de modèles: prédictif; de décision; d’optimisation.

2.3. Le rôle de l’expert métier IA

Avoir une vision claire de toutes les étapes clés d’un projet IA vous permettra de devenir ainsi un expert métier qui puisse être partie prenante dans la phase initiale de définition du besoin et la phase finale de valorisation pour l’utilisateur. N’attendez pas que l’on vous attribue ce rôle, prenez-le. Rencontrez les équipes d’innovation et du numérique de votre organisation, en leur suggérant de participer à un projet comme observateur dans un premier temps pour ensuite monter un groupe de travail de volontaires qui prenne un sujet « irritant » et le traite avec la collaboration d’experts IA. Ainsi, progressivement, vous monterez en compétences, vous développerez en interne et en externe votre réseau en IA et vous saisirez concrètement toute l’étendue de l’apport de l’IA dans la transformation de votre entreprise et celle de votre métier.

2.4. Comprendre les règles du jeu dans un projet IA

L’IA est un outil qui ne peut être déconnecté du contexte culturel dans lequel il se décline. Il est à la fois au cœur des nouvelles ambitions des Etats, de la gestion des populations et de la possible arrivée de nouveaux modèles de société. L’harmonisation internationale semble indispensable pour réguler les paradoxes et créer un nouveau bien commun autour de l’IA. Nous sommes la première génération qui va utiliser et créer avec l’IA. Nous avons un devoir envers les générations futures, le devoir de nous investir simultanément dans la recherche, les usages, le cadre éthique et politique pour créer les conditions favorables à la vie et à la paix avec l’IA.

Partie 3 Quels nouveaux équilibres entre l’homme et l’IA?

3.1. De nouvelles compétences pour intégrer les IA

Les compétences de base pour intégrer les IA et interagir avec elles…sont indispensables aux managers, mais bien sûr à la portée de tous les collaborateurs. Mais elles ne suffisent pas pour être « IA compatible » ; il faut également se montrer capable de construire une communauté, un écosystème, avec des collaborateurs, des fournisseurs ou des partenaires spécialistes ou non de l’IA afin de réfléchir à des projets IA et à la transformation des métiers. Dans ce cadre, il est nécessaire de développer un autre champ de compétences : les compétences d’acculturation à l’IA en direction de collectifs, que ce soit ses équipes quand on est manager ou/et son écosystème quand on est entrepreneur ou free-lanceur. En d’autres termes, pour changer son métier avec l’IA, il faut être dans une logique de co-construction collaborative avec un socle commun de culture IA et de compétences d’intégration en IA.

3.2. L’indispensable acculturation des collaborateurs à l’IA

. Savoir problématiser et exercer son esprit critique;

. Se montrer créatif et expérimenter pour envisager de nouvelles activités au travail à forte valeur ajoutée;

. Penser la complémentarité et favoriser l’intelligence collective, reposant sur une co-construction de nouvelles cartographies dynamiques et évolutives en temps réel/redistribution des rôles et redéfinition des tâches.

3.3. Deux exemples d’intégration de l’IA en entreprise

EDF & Malakoff Humanis

Avoir une stratégie et une communication en IA constitue une nouvelle responsabilité sociétale de toute organisation. Il s’agira de recueillir les avis des partenaires sociaux, des collaborateurs, des clients et de l’ensemble de son écosystème, car ce qui est important, c’est de penser ensemble comment se réinventer avec l’IA comme levier, comme force d’opportunités, et surtout de prendre en main ce nouveau mouvement. Les méthodes agiles sont très souvent utilisées dans la mise en place d’un déploiement de projets IA. Dans ce cadre, le manager doit développer ses propres compétences et acculturer ses collaborateurs afin de créer une équipe « IA compatible ». Dans tous les cas, il est essentiel de laisser chacun prendre à son rythme la mesure de l’intérêt de ces nouveaux outils.

3.4. Nos forces : tout ce qui nous différencie

. L’humain et son rapport à l’IA

. Maintenir nos capacités cognitives et d’adaptation

. Exercer notre cerveau, cet organe majeur

. Conserver nos capacités critiques et de réflexion

L’enjeu est bel et bien d’apprendre à maitriser ces machines pour qu’en aucun cas elles ne nous réduisent à un état passif, impuissant. Nous devons conserver une participation active à notre environnement tout en intégrant les progrès de la science et de l’IA. Tout ne doit pas leur être externalisé.

3.5. Les « compétences de centrage » : l’attention, la mémoire et le temps

Accueillir le changement induit par l’entrée de l’IA dans nos vies personnelles et professionnelles suppose de s’ancrer d’une nouvelle manière, de trouver où placer le curseur entre des extrêmes qui ne cessent d’être repoussés, de repenser également le collectif et le lien social. Il faut réapprendre à se concentrer, à mémoriser et à organiser son temps pour rester employables, mais aussi à maîtriser le stress que nous occasionnera l’IA. Nous sommes amenés à redéfinir notre propre identité, à nous resituer dans notre relation aux autres et à nous-même, en gardant une grande vigilance pour ne pas se laisser happer par les univers virtuels qui nous tendent les bras. On devra, dans nos vies personnelles mais aussi immanquablement dans le monde du travail, mettre en place de nouveaux «équilibres dynamiques».

 

 

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