Hugues Le Gendre

(note n°5 de la série soph.ia)

Pour quoi ? pour qui ?

Symétrie des attentions et expérimentations en sécurité

Une organisation peut avoir des difficultés à se mettre en mouvement au sujet de l’IA, alors même qu’elle a identifié qu’il était nécessaire qu’elle le fasse, car elle ne trouve1 pas de réponse aux questions : pour quoi ? pour qui ?

Commençons par la seconde question.

Et une réponse simple — simpliste ?2 — est de faire deux catégories : les client·es et les collaborateur·rices.

Puis de s’interroger avec la première question pour chacune.

Pour les clients, on peut imaginer de nouvelles propositions de valeur rendues possibles par l’IA.3 Si elles sont avérées et que l’impact de leur mise en œuvre est mesuré, elles peuvent offrir de belles perspectives de développement. Mais elles viennent avec de nombreux défis, dont la gestion du risque — d’image, financier, de sécurité, etc. — associé à la mise à disposition « autonome » de l’IA face au client.4 En conséquence, il y a souvent un délai important nécessaire pour bien maîtriser la technologie ou mettre en place les outils et les processus nécessaires pour en assurer l’observabilité.

Je conseille de s’intéresser en priorité aux collaborateurs. Ceux-ci sont impliqués dans de nombreux processus internes, souvent vieillissants, formalisés ou non. Ils pourraient donc être les premiers bénéficiaires d’une approche IA visant à améliorer leur expérience de travail, par exemple via l’automatisation de tâches répétitives à peu de valeur ajoutée.5

C’est une évidence, mais c’est rarement stratégique pour de nombreuses organisations... La symétrie des attentions fait souvent défaut.

Alors que c’est le terrain de jeu privilégié pour monter en compétence et expérimenter, tout en minimisant les risques.

Il en reste un majeur : la compréhension commune et la démystification des impacts RH que l’IA pourra avoir.

Si la direction souhaite en profiter pour réduire drastiquement les coûts, alors l’adhésion interne sera difficile... et l’apprentissage collectif nul. En revanche, si elle souhaite vraiment améliorer l’expérience au quotidien de tous, en permettant de se concentrer sur des tâches valorisantes, potentiellement nouvelles, alors l’adoption de cette technologie se fera avec moins d’appréhension.6

Dans chacune des deux approches — orientation clients ou orientation collaborateurs —, les risques, les délais et la profondeur de remise en question, mais aussi la valeur générée ne sont pas les mêmes.

Mais si l’objectif est de se mettre en mouvement, alors, le modèle de Kotter7 nous rappelle qu’une clé est de construire rapidement des « victoires. »

Voici donc un second modèle stratégique simple qui peut aider à construire une approche IA au sein d’une organisation : « pour les collaborateurs/pour les clients ».

Notes & références

  1. Je ne dis pas qu’il faut absolument chercher une réponse à ces questions, afin de « faire » de l’IA à tout prix, sans conscience. ↩

  2. À relire : simple ↩

  3. Par exemple ajouter des fonctionnalités de transcription automatique, d’analyse de contenu, etc. ↩

  4. Par exemple sur le contenu généré. On a tous vu la médiatisation de certaines erreurs, comme celle du chatbot de Air Canada qui a fourni des informations erronées ou d’une version initiale d’un modèle de Microsoft assez ouvertement raciste. ↩

  5. Nous verrons dans un prochain article quelques catégories de tâches que l’on peut facilement confier à une IA, et d’autres qui ne le sont pas. ↩

  6. Et chacun comprendra qu’on a tous intérêt à monter en compétences et en conscience sur le sujet, qui va devenir de toute façon un élément clé du quotidien. ↩

  7. À relire : modèle du changement de Kotter. ↩

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En grec, sophia signifie « sagesse pratique », « discernement » et « compétence ».
Cela me semble tout à fait approprié pour désigner une approche de l'intelligence artificielle qui ne perd pas de vue le bien commun et la sagesse pratique. Elle fait le contrepoids à l'approche dominante techno-enthousiaste, souvent dépourvue de recul critique et qui multiplie régulièrement les démonstrations à valeur ajoutée faible et impacts systémiques négatifs.
Car si l'IA va transformer notre monde, il me semble utile de monter collectivement en compétences sur ce que cela implique afin d'orienter au mieux la direction que prend notre société.

Je m'appelle Hugues Le Gendre et j’accompagne des décideurs et leurs organisations sur un chemin d’innovation et de transformation positives. Et ça me transforme.