Progressivement passées du monde de la recherche à celui de l’industrie, l’IA et la Data Science (Science des données) transforment aujourd’hui tant les usages professionnels que la création de valeur des entreprises.
L’IA : un outil puissant pour seconder les collaborateurs
Qu’ils soient Tech manager ou RH, les collaborateurs sont aujourd’hui confrontés à une question essentielle: celle de l’adaptation de leurs équipes à l’arrivée de l’Intelligence artificielle (IA) en entreprise. L’IA suscite aujourd’hui de nombreux fantasmes. Pourtant, selon Ted Dunning, une figure pionnière du domaine, le terme « IA » désignait à l’origine « tous les trucs qui ne marchent pas encore ».
L’IA couvre un large champ, du machine Learning (ML) au langage naturel (NLP), en passant par la robotique et l’automatisation (RPA). Aussi grandioses que soient ces termes, il ne faut pour autant pas oublier que la raison d’être de l’IA est d’apporter des solutions à des problèmes concrets. L’IA n’est ni plus ni moins qu’un outil puissant pour seconder les êtres humains en automatisant certaines tâches physiques et intellectuelles.
Des vagues de transformation successives
D’un point de vue organisationnel, l’IA ouvre la voie à une vague de transformations professionnelles. Paul R. Daugherty et H. James Wilson, co-auteurs de Human + Machine : Reimagining Work in the Age of AI*, ont identifié 3 vagues successives de transformation : la première était celle de la standardisation ; avec la manufacture de masse pour un marché global. La deuxième, celle de l’automatisation des processus qui a fait émerger de nouveaux modèles économiques. La troisième est celle de l’adaptation aux partenariats entre l’humain et la machine, pour créer des produits évolutifs et des services digitaux à l’échelle mondiale. C’est cette troisième vague qui s’inaugure aujourd’hui ; celle où la nature même du travail va être remodelée par les transformations technologiques.
Si, pour beaucoup, l’idée d’une technologie avancée paraît inquiétante, le véritable risque serait d’ignorer le parti à en tirer ou de méconnaître son potentiel. Qu’on le veuille ou non, une relation complémentaire se développe entre l’humain et la machine dans l’espace professionnel, et c’est de la qualité de cette relation que dépendra la capacité des entreprises à bénéficier du potentiel de l’Intelligence artificielle.
Qu’est-ce qui permet aujourd’hui ce changement ? C’est le développement exponentiel du pouvoir des ordinateurs, couplé à la chute de leurs coûts et à la prolifération de données. Les trois réunis ont permis à la Data Science d’émerger et de stimuler l’apprentissage des machines en améliorant les algorithmes. C’est le machine learning ; grâce auquel les machines peuvent véritablement « apprendre » à partir d’un jeu de données. Si le terme d’IA est plus séduisant et largement employé que celui de machine learning, il s’agit bel et bien de la même chose. La conséquence directe est donc une démocratisation de l’IA ; aujourd’hui plus répandue que jamais. Pour les Tech manager, l’essor de l’IA élève les attentes et nourrit le rêve d’une amélioration perpétuelle dans tous secteurs.
Une mine d’or pour le marketing
En entreprise, la capacité de l’IA à trouver de nouveaux schémas dans un ensemble de données bénéficie particulièrement aux commerciaux et professionnels du marketing. À ces derniers, l’IA promet monts et merveilles en matière de ventes, de cross-selling et d’up-selling. Appliquer l’IA à la vente peut ainsi révéler précisément la combinaison de produits que les consommateurs privilégient lors de leurs achats. L’analyse de l’IA permet donc aux commerçants de mettre en relation les marchandises les plus susceptibles d’être achetées avec les stocks disponibles ; afin de prévoir des offres et des calendriers d’achats précis, sans avoir à deviner les habitudes de consommation.
Oui, l’IA a le potentiel de transformer de nombreux aspects du quotidien. Mais il faut tout de même un jugement humain pour reconnaître la pertinence de l’analyse offerte par la machine.
En d’autres termes, si l’IA montre des connexions exploitables entre des données qui seraient invisibles à l’œil humain, il revient à un décideur de choisir d’en tirer profit ou non. Car, pour une IA, ces schémas restent purement mathématiques. L’Intelligence artificielle n’est donc pas magique, mais c’est un outil formidable d’aide à la prise de décision, qui a avant tout besoin d’une base de données fournie pour nourrir ses algorithmes.
La Data Science va transformer la source de création de valeur des entreprises, mais elle ne sera pas la seule à bouleverser les marchés. Elle fait partie d’un quatuor global, identifié par l’acronyme DARQ : le D pour distributed ledger technology (la technologie qui sous-tend la blockchain), le A pour Intelligence artificielle, le R pour réalité étendue (virtuelle et augmentée) et le Q pour infor-matique quantique. C’est par la combinaison de ces quatre ingrédients que les dirigeants prendront part aux prochaines vagues de croissance et garderont leurs entreprises compétitives.
* Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, Harvard Business Review Press (20 mars 2018).
