1/ Fixer un objectif qui change la donne

Un moonshot n’est pas un simple KPI environnemental amélioré de quelques points de pourcentage. Il s’agit d’un objectif tellement ambitieux qu’il oblige à repenser toute l’organisation. Demandez-vous :

• Comment ferions-nous si nous voulions devenir l’entreprise la plus régénérative de notre secteur ?
• Comment ferions-nous si nous devions opérer avec zéro émission nette dès 2030, et non 2050 ?
• Comment transformerions-nous notre industrie si nous étions un nouvel entrant, libérés des habitudes et contraintes existantes ?
  

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[highlight_box title= »Biographie » text= »Actuellement CDO,Greg Bolcer est également le créateur du jeu vidéo en réseau Kerosene and a Match (2019). Précédemment il était fondateur et vice-président de l’ingénierie chez High Tower Software et architecte logiciel en chef d’Encryptanet. Les technologies web, protocoles Internet, e-commerce et micropaiements, chiffrement et sécurité, flux de travail reposant sur les réseaux, gestion des droits numériques et l’ingénierie logicielle comptent parmi ses domaines de spécialisation.  »  » img= »https://business-digest.eu:443/wp-content/uploads/2019/09/1567519693-c00d81b5dcd3827535f276879c843858-e1567520042863.jpg »]

Lorsque la ville californienne de Stockton a fait faillite en 2012, Greg Bolcer n’a pas été surpris par l’événement, qui selon lui, était prévisible. « C’est de l’humour noir », dit-il aujourd’hui comme pour s’excuser. « Nous tenons à jour une liste des villes qui, selon nous, risquent de faire faillite l’année prochaine ». Greg Bolcer n’est pas devin mais CDO de Bitvore, société dont la spécialité consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour parcourir différentes sources d’informations (actualités en provenance des médias, communiqués de presse, déclarations d’entreprises, etc.) afin d’aider les entreprises à identifier des opportunités commerciales, mais aussi des tendances et des facteurs de risques. C’est ce qu’on appelle en interne « le renseignement de précision ». 

Certains clients de Bitvore (dont des agences de notation de premier plan, qui utilisent les services de la société pour suivre l’état financier des municipalités) se sont d’abord montrés sceptiques quant à la prédiction de Bitvore concernant Stockton, prédiction qui s’est pourtant révélée exacte plusieurs mois après. « Elles élaborent leurs propres analyses, mais souhaitent tout de même prendre connaissance des nôtres », confie Greg Bolcer à propos des agences de notation. 

Expliquer des « modèles inexplicables »
(et regarder dans la boite noire) 

Certains systèmes d’IA fonctionnent comme une boîte noire. Ils permettent d’assembler un volume d’informations considérable, à partir de sources multiples, pour établir des relations et des prédictions impossibles à réaliser pour un être humain. Pour autant, les motifs qui sous-tendent les résultats obtenus ne sont pas toujours expliqués ou restent inexplicables en termes humains. C’est ce que David Weinberger appelle modèles inexplicables. « Nous nous sommes habitués à ce que la plupart de ce que nous faisons ne puisse être expliqué ou n’ait pas besoin de l’être », déclare l’auteur dans son ouvrage. « Les théories ont évidemment toujours de la valeur, mais s’il existe une manière d’influencer le comportement des consommateurs ou de guérir une maladie génétique, nous n’attendons pas une théorie pour passer à l’action ». 

Or, selon Greg Bolcer, ses clients exigent d’obtenir une explication avant toute action. Ils veulent trouver un sens au chaos. « Les humains doivent être impliqués dans le processus si nous voulons  être capable d’expliquer à un humain ce qu’a fait le système », ajoute-t-il. Il arrive parfois que l’IA donne la bonne réponse mais pour les mauvaises raisons. Il est important de le savoir. Il arrive aussi qu’elle donne la mauvaise réponse ; le contrôle humain reste donc le meilleur moyen de détecter les erreurs. 

Détecter les erreurs (car l’IA peut avoir de l’humour) 

Selon Greg Bolcer admet, on ne prête pas toujours attention à la manière dont l’IA permet d’aboutir à une solution (pour les contenus audiovisuels, par exemple). Le site Web ThisPersonDoesNotExist génère des visages très réalistes de personnes qui n’existent pas. Comment ou pourquoi l’IA a-t-elle créé ces visages n’est pas important. Ce qui importe c’est qu’ils soient crédibles. 

Extrait de Business Digest N°299, septembre 2019

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Aurez-vous toujours besoin de comprendre ? #Complexité

Le deep learning révolutionne la prédiction, offrant des niveaux de fiabilité et de précision hors d’atteinte pour les moyens humains traditionnels. Deep Patient peut vous conseiller de prendre un traitement en prévention d’une pathologie dont vous n’avez pas exprimé le moindre signe précurseur, Paws aide les rangers à vous retrouver s’il vous prend l’idée d’aller braconner dans un parc national et plusieurs entreprises proposent des intelligences artificielles capables de déterminer le sexe des poulets âgés de quelques heures (afin « d’écarter » les mâles plus difficiles à engraisser). Le plus remarquable dans ces outils d’intelligence artificielle est leur capacité à s’auto-organiser pour apprendre. Ceux qui les ont conçus leur ont « dit » ce qu’ils devaient chercher, ils les ont nourris de pétaoctets de données… Mais ils ne leur ont pas expliqué le mode d’emploi de ces données. Tout simplement parce qu’ils ne le connaissent pas eux-mêmes. Pour des humains qui ont été éduqués dans la croyance que tout était explicable, que nous pouvions comprendre comment les événements surviennent et que nous pouvions donc les provoquer ou les stopper, la multiplication de ces oracles numériques autonomes et opaques peut sembler déstabilisante… À brève échéance nous aurons à revisiter nos modèles prédictifs[1]et imaginer de nouveaux schémas de décisions qui ne seront plus basés sur des faits connus mais sur des signes.

Chercherez-vous à garder un coup d’avance ? #Inanticipation

[1]Voir notre dossier « l’IA, cet allié qui va muscler vos prédictions », Business Digest n°287, juin 2018.

Extrait de Business Digest N°299, septembre 2019

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