1. Pensez certes innovation, mais aussi collaboration. Vous tirerez pleinement parti de la genIA en dépassant le seul cadre de votre organisation. Quelles collaborations avec des écosystèmes, des organismes publics ou des pairs pourraient être pertinentes ?
2. Préoccupez-vous de l’impact humain. La façon de travailler et d’apprendre évoluera fortement. Vos talents sont-ils prêts ? L’intelligence artificielle génèrera des gains de productivité, employez-les à former vos équipes.
3. Anticipez le sujet des risques et de la gouvernance. La genIA nécessite de traiter le sujet de la confiance dans les technologies Quelle gouvernance, quel cadre vous permettront d’y contribuer ?

L’intelligence artificielle n’est pas qu’un sujet technique et nécessite d’adopter une vision globale.

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D’après

Exponential
Azeem Azhar (Random House Business, 2021).  

Tendance #1 : des algorithmes omniprésents et biaisés 

Quand les algorithmes ont-ils commencé à dominer le monde ? Il y a déjà 10 ans, quand, en 2011, la plus grosse entreprise au monde n’est plus une société pétrolière, mais Apple. Les GAFAM ont su rapidement occuper des situations monopolistiques et détrôner les multinationales aux actifs tangibles. Elles consolident et étendent constamment leur position dominante par des investissements en R&D colossaux et des stratégies de rachat. Elles empiètent désormais sur le domaine public, comme la gestion des données personnelles, et vous rendent captif des plateformes : vous ne voudriez pas perdre votre réseau professionnel en quittant LinkedIn ? D’ailleurs, où iriez-vous ?  

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• En ajoutant et testant des hypothèses : l’IA fonctionnait jusqu’à présent comme une boîte noire sans donner à voir le raisonnement suivi, ce qui s’avérait délicat par exemple pour des diagnostics médicaux. Les médecins peuvent désormais « interroger » le modèle et tester leurs propres hypothèses.  

• En faisant intervenir l’expert plus en amont : les programmes de cybersécurité s’enrichissent plus tôt dans le processus d’analyse d’interventions des experts, davantage capables de connaître les motivations des hackers et le degré de risque encouru par l’entreprise. 

• En développant son expertise : un centre d’appels a amélioré sa qualité de service et sa productivité lorsqu’une IA a appris à repérer les micro-expertises de chacun des conseillers et à diriger les appels vers le conseiller le plus pertinent. Elle prend en compte les progrès de chacun et met à jour automatiquement les profils des collaborateurs. 

En bref, c’est votre intelligence collaborative que l’IA vous aidera à développer ! 

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• Démythifiez l’IA : si la complexité de l’IA vous effraie, commencez par un petit pas. Outillez par exemple votre service client d’un traitement du langage naturel pour aider les conseillers à interagir avec plus de pertinence et d’efficacité. Vous acculturez petit à petit vos équipes tout en recueillant les premiers bénéfices d’une amélioration du service. Vous pourrez franchir une autre marche. 
• Sensibilisez ! Formez dès maintenant, souvent et répétez ! Les niveaux de compétences permettant d’appréhender l’IA sont encore bien trop bas dans les entreprises. 
• Pensez aux compétences comportementales ! Cela n’est probablement pas votre premier réflexe au regard de l’IA. En réalité, les utilisateurs d’une IA ont bien besoin de ces compétences : elles les aident à intégrer les recommandations de l’IA dans leur prise de décision, par exemple dans un processus de recrutement.  

Vous savez ce qu’il vous reste à faire ! 

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• Des équipes commerciales du groupe Pernod Ricard ont gagné en confiance, en clarté et en efficacité grâce aux programmes de visites et aux recommandations générés par l’IA. Elles ont gardé la possibilité de compléter ces recommandations en fonction d’informations extérieures au système. 
• La chaîne de télévision CBS a identifié deux indicateurs à suivre et de nouveaux leviers de performances en faisant travailler l’IA sur 50 années de données. 

Comment pourriez-vous en tirer parti ? L’IA apporte plus de bénéfices aux équipes qui cherchent de nouvelles façons de créer de la valeur qu’aux équipes qui l’utilisent seulement dans un objectif d’optimisation des processus. N’attendez plus ! 

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D’après

A world without work 
de Daniel Susskind (Penguin Books, 2020). 

1. Oubliez ces 3 idées fausses sur l’IA

Vous imaginez l’IA comme un super cerveau humain et craignez qu’elle ne vous remplace rapidement ? Il n’en est rien, mais cette conception de l’IA conduit souvent à ces trois idées fausses qui empêchent de se représenter son impact probable. 

• Les nouvelles technologies détruisent des emplois – Les innovations sont souvent associées à la destruction d’emplois, ce qui ne se vérifie que pour les entreprises qui refusent de prendre le virage numérique. À moyen terme, les innovations technologiques créent de nouveaux besoins et donc de nouveaux emplois. Préparez-vous à faire évoluer vos compétences.  
• Des métiers entiers vont disparaître – Moins de 5% des métiers actuels vont disparaître. En revanche, plus de la moitié des métiers verront 1/3 de leurs tâches automatisées. Contrairement aux prévisions, votre radiologue ne sera pas remplacé par des outils d’analyse visuelle, mais ses diagnostics lui prendront beaucoup moins de temps et seront plus fiables. Comme lui, vous pourrez davantage vous consacrer à des tâches à forte valeur ajoutée. 
• Seules les tâches routinières seront automatisées – Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA est capable d’apprendre des tâches complexes qui semblaient inaccessibles il y a peu. Elle sait se créer ses propres règles à partir de l’expérience et n’a plus besoin de suivre des règles rédigées par un humain. Cela lui ouvre de nouvelles possibilités. À vous d’en faire votre alliée ! 

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L’article Quel impact aura l’IA sur votre job ? est apparu en premier sur Business-Digest.

D’après

Exponential
Azeem Azhar (Random House Business, 2021).

1. Nouvelles technologies : sautez dans le quantique ! 

Oubliez la loi de Moore ! La puissance de calcul ne dépend plus de la miniaturisation des transistors et elle connaît une croissance exponentielle. C’est désormais la loi de « l’accélération des rendements » formulée par Ray Kurzweil qui prévaut. En voici deux illustrations : 

• Le saut quantique de la puissance de calcul : Un ordinateur « classique » fonctionne par milliers d’étapes pour résoudre un problème. Deep Blue a battu Garry Kasparov aux échecs en calculant 200 millions de coups par seconde. L’ordinateur quantique est capable d’en calculer au moins 1 000 milliards ! Une telle puissance permet par exemple de mener quantités d’expérimentations à visée thérapeutique dans un ordinateur et non plus dans un laboratoire aux ressources limitées. 
• Une Intelligence Artificielle réellement intelligente : Nourrie aux big data, une IA est désormais capable de concevoir une autre IA qui surpasse les machines conçues par l’homme, pour l’instant sur une tâche circonscrite de reconnaissance d’images en temps réel. 

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