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Assurer la pérennité de votre stratégie en matière d'IA : un guide destiné aux dirigeants

1. Présentation
2. Que signifient réellement l’IA et l’apprentissage automatique ?
3. Pourquoi les données sont le moteur de l'apprentissage automatique
4. La prochaine étape de l’IA et du traitement des données
5. Comment l’IA stimule la transformation des entreprises
6. Les limites de l’IA et l’importance des qualités humaines
7. Concevoir des systèmes favorisant la collaboration entre l’humain et l’IA
8. Conclusion
9. Références
10. Glossaire

L’intelligence artificielle est en train de transformer le fonctionnement des entreprises, et les dirigeants doivent en saisir clairement les implications afin d’élaborer des stratégies leur assurant un avantage concurrentiel. Cependant, face à l’effervescence constante et aux progrès rapides de l’IA, il est facile de se perdre dans un jargon complexe, d’avoir du mal à suivre le rythme de l’évolution technologique et de peiner à générer rapidement de la valeur. Cet article fait le tri parmi toutes ces informations pour vous fournir les connaissances essentielles et un cadre pratique permettant de prendre des décisions éclairées en matière d’IA.

Comprendre l’IA et l’apprentissage automatique

La majeure partie de ce que nous appelons aujourd’hui « IA » est en réalité un sous-ensemble connu sous le nom d’apprentissage automatique (ML). L’apprentissage automatique utilise des données pour entraîner des machines à construire des modèles qui imitent l’intelligence humaine. Grâce aux techniques d’apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent apprendre à comprendre la parole, à reconnaître des objets, à classer des données, à faire des prédictions, à repérer des tendances et des schémas, et à automatiser des décisions. L’IA générative, une branche de l’apprentissage automatique, crée du contenu tel que du texte et des images, et des outils comme ChatGPT, Bard, Dall‑E et Midjourney ont suscité un vif intérêt.

Le pouvoir des données dans l’apprentissage automatique

Dans l’apprentissage automatique, tout se résume à une seule chose : les données. L’apprentissage automatique consiste essentiellement à extraire des informations à partir de données à l’aide de diverses techniques. Imaginez que vous ayez accès à toutes les données du monde : que pourriez-vous en faire ? Les possibilités sont pratiquement illimitées. C’est exactement ce que font aujourd’hui les systèmes d’apprentissage automatique. Plutôt que de vous concentrer sur ce que l’IA est capable de faire, pensez aux données elles-mêmes et aux possibilités qu’elles ouvrent, aujourd’hui et à l’avenir.

Lorsqu’une IA générative crée un nouveau tableau dans le style de Van Gogh, elle génère de nouvelles données à partir de données existantes. Lorsqu’un modèle d’apprentissage automatique prédit la probabilité d’une maladie en analysant les symptômes d’un patient, il identifie des schémas appris à partir des données d’entraînement. Lorsque l’IA convertit la parole en texte, elle transforme une forme de données en une autre. Si vous réfléchissez à ce que vous pouvez réaliser avec les données aujourd’hui ou demain, vous aurez une bonne idée de ce que l’IA est capable d’accomplir.

L’avenir de l’IA et du traitement des données

À l’avenir, nous pourrions générer des séquences d’ADN entièrement nouvelles pour créer des formes de vie plus résistantes. Nous pourrions intégrer des données issues de différents domaines pour susciter des innovations. Nous pourrions analyser l’ensemble des données relatives à un objet donné, comme une transaction financière ou l’état de santé d’une personne. Une fois que vous aurez pris conscience que la plupart des technologies actuelles d’IA et d’apprentissage automatique relèvent essentiellement de la manipulation de données, vous pourrez imaginer appliquer ce concept à l’ensemble de votre entreprise.

Par exemple, lorsqu’un client interagit avec votre entreprise, il ne devrait pas avoir à remplir de longs formulaires : il devrait pouvoir s’exprimer naturellement. En coulisses, les données peuvent être rassemblées pour répondre à ses questions. En tant que dirigeant, si vous souhaitez connaître les performances de votre entreprise pour ce trimestre, vous devriez pouvoir poser la question et obtenir une réponse dans le format de votre choix. Dans de tels scénarios, l’IA comprend votre requête, la traduit en code permettant d’accéder aux données via des modèles, hiérarchise les réponses en fonction du contexte, convertit le résultat dans le format de votre choix et vous le fournit. Ces données peuvent provenir d’une ou de plusieurs sources, dans différents formats.

Le rôle de l’IA dans la transformation de l’entreprise

Un dirigeant qui décide de la manière d’intégrer l’IA n’a pas besoin de maîtriser sur le bout des doigts l’IA générative ou la reconnaissance vocale. Ce qui importe, c’est de comprendre comment les données peuvent être exploitées pour améliorer l’expérience client. Après avoir exploré ces scénarios avec ses pairs, l’équipe de direction peut prendre des décisions collectives dans une perspective de vision stratégique, que les experts techniques pourront ensuite mettre en œuvre — à condition que des hypothèses telles que la disponibilité des données soient validées.

À mesure que vous étendez vos initiatives d’IA à l’ensemble de vos produits, la conformité, la propriété intellectuelle, la gouvernance des données et le risque lié aux modèles ne peuvent pas être relégués au second plan. Travailler dès le début avec des spécialistes juridiques de l’IA permet de mettre en œuvre une IA responsable — en rédigeant des politiques d’utilisation des modèles, en négociant les conditions des fournisseurs et en alignant les systèmes sur des réglementations en constante évolution — tout en continuant à favoriser l’innovation. Impliquez des conseillers juridiques dès le début pour intégrer des contrôles des risques dans votre feuille de route et maintenir l’élan de la transformation sans surprises réglementaires.

Les limites de l’IA et l’importance des qualités humaines

Lorsque les dirigeants fondent leurs décisions en matière d’IA uniquement sur la manipulation des données, on voit clairement ce que l’IA ne peut pas faire. Les données ne peuvent pas transmettre la passion, l’empathie, les sentiments, l’amour ou la créativité qui existent en dehors de l’ensemble de données. Seuls les humains peuvent apporter ces qualités. Et malgré les progrès impressionnants réalisés en matière d’apprentissage automatique, nous n’avons pas encore trouvé le moyen d’insuffler ces traits humains aux données. Peut-être notre approche visant à imiter l’intelligence humaine est-elle erronée : il ne s’agit peut-être pas du tout de données, mais de chimie.

Mettre en place des processus et des systèmes favorisant la collaboration entre l’humain et l’IA

Si les dirigeants parviennent à définir clairement les possibilités de l’IA en s’appuyant sur les données, ils peuvent accélérer la transformation de leur organisation en concevant des processus et des systèmes où les humains et l’IA se complètent mutuellement. Dans un contexte hospitalier, par exemple, les dirigeants peuvent identifier les domaines dans lesquels l’IA et la technologie peuvent apporter leur contribution et ceux où l’intervention humaine est la plus efficace : répondre aux besoins des patients, renforcer les compétences des employés, déployer la technologie appropriée et mettre en place des processus solides, le tout en accord avec la vision de l’entreprise.

Conclusion

L’IA transforme le paysage des affaires, et les dirigeants doivent en comprendre pleinement les implications afin d’élaborer des stratégies qui confèrent à leur entreprise un avantage concurrentiel. En saisissant le pouvoir des données dans l’apprentissage automatique, l’avenir de l’IA et du traitement des données, le rôle de l’IA dans la transformation des entreprises, ses limites et l’importance des qualités humaines, ainsi que la manière de mettre en place des systèmes favorisant la collaboration entre l’humain et l’IA, les dirigeants peuvent prendre des décisions éclairées concernant l’IA et pérenniser leur stratégie.

Références

1. « Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ? » IBM. https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
2. « Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? » AWS. https://aws.amazon.com/machine-learning/what-is-machine-learning/
3. « L’IA générative : la prochaine étape de l’évolution de l’IA. » Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/03/08/generative-ai-the-next-step-in-ais-evolution/?sh=5d5c5c5c5c5c
4. « L’avenir de l’IA : 10 prévisions pour 2021 et au-delà. » Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/11/the-future-of-ai-10-predictions-for-2021-and-beyond/?sh=5d5c5c5c5c5c
5. « Le rôle de l'IA dans la transformation des entreprises ». Harvard Business Review. https://hbr.org/2021/03/the-role-of-ai-in-business-transformation

Glossaire

• IA : Intelligence artificielle
• ML : apprentissage automatique
• ADN : acide désoxyribonucléique