Les investissements des entreprises dans l'IA atteignent des niveaux sans précédent, mais seule une minorité d'entre elles parvient à transformer ces investissements en valeur à grande échelle. Cet écart n'est pas principalement d'ordre technologique. Il tient davantage à la capacité d'une entreprise à exploiter l'IA, à repenser son modèle économique et à créer de la valeur en continu.

La transformation par l'IA est avant tout une transformation des capacités organisationnelles : elle consiste à permettre aux collaborateurs d'utiliser efficacement l'IA, à doter les équipes des moyens nécessaires pour concevoir et gérer des systèmes d'IA, et à mettre en place les mécanismes permettant à l'organisation d'intégrer en permanence les capacités de l'IA et d'évoluer avec elles.

L'IA modifie les structures des compétences, et pas seulement les emplois

Une erreur courante commise par les dirigeants lorsqu'ils abordent la transformation par l'IA consiste à considérer ce défi principalement comme un opération de renouvellement des effectifs, consistant à recruter des collaborateurs ayant une expérience dans le domaine de l'IA pour remplacer les équipes actuelles. Cette approche ne tient pas compte de la nature unique de la technologie de l'IA.

Étude menée conjointement par l'université de Harvard, le MIT et le Boston Consulting Group a introduit le concept de “Une frontière accidentée.”. Cela montre que, dans les limites des capacités de l'IA, la collaboration entre l'homme et l'IA peut améliorer considérablement la productivité et la qualité. Au-delà de cette limite, cependant, un recours excessif à l'IA peut en réalité nuire aux performances. Plus important encore, cette frontière n'est ni fixe ni facile à cerner intuitivement.

La relation future entre les individus et l’IA ne se résumera donc pas à un simple remplacement, mais s’inscrira dans une dynamique de collaboration. Les employés devront posséder bien plus que la simple capacité à utiliser des outils d’IA. Ils devront également être capables de :

  • Déterminer quels sont les problèmes les mieux adaptés à l'IA
  • Identifier cas d'utilisation à forte valeur ajoutée dans le domaine professionnel
  • Reconnaître risques et limites liés aux résultats générés par l'IA
  • Assumez vos responsabilités pour le résultat final

Cette évolution des compétences doit s'opérer à différents niveaux de l'organisation :

  • Dirigeants il est nécessaire de passer d'un processus décisionnel fondé sur l'expérience à une prise de décision collaborative entre l'humain et l'IA, en renforçant le jugement stratégique, la hiérarchisation des valeurs et le leadership en matière de changement ;
  • Responsables il est nécessaire de passer de la gestion du personnel et des tâches à la coordination de flux de travail associant l'humain et l'IA, en disposant de compétences en matière de refonte des processus, de conception de cas d'utilisation de l'IA et de gestion intelligente des équipes ;
  • Fonctions opérationnelles et professionnelles il faut passer de la simple exécution de processus à la conception et à la gestion de flux de travail intelligents, ce qui implique notamment de transformer l'expertise métier en connaissances exploitables par l'IA, de former des agents d'IA et de superviser les résultats ;
  • Les employés en contact direct avec la clientèle vous devez devenir des collaborateurs « augmentés par l'IA », en alliant la maîtrise de l'IA à un jugement sûr et à une collaboration efficace entre l'humain et l'IA.

Des capacités individuelles aux capacités organisationnelles

De nombreuses organisations entament leur transformation vers l'IA en investissant massivement dans la formation de leurs collaborateurs. Cependant, le fait d'améliorer les compétences individuelles en matière d'IA ne signifie pas, en soi, que l'organisation a développé des capacités en la matière.

Ce dont les organisations ont besoin, c'est d'un parcours permettant aux compétences individuelles de se transformer en capacités organisationnelles.

1. Acquisition de compétences : développer ses compétences par la pratique

L'IA doit être intégrée dans des contextes professionnels concrets. La mise en œuvre de projets d'IA constitue en soi un processus de renforcement des capacités.

Ce n'est qu'en résolvant de véritables problèmes opérationnels que les collaborateurs peuvent acquérir une meilleure compréhension des tâches qui se prêtent à l'IA, quels processus doivent être repensés, et comment les humains et l'IA peuvent collaborer plus efficacement.

2. Réplication des capacités : faire évoluer les capacités grâce à des mécanismes internes

Les organisations doivent transformer l'expertise et l'expérience individuelles en intelligence organisationnelle :

  • Codifier les connaissances d'experts dans les systèmes de connaissances d'entreprise, permettant ainsi à l'IA de comprendre le contexte métier et la logique de prise de décision.
  • Transformez les processus métier répétitifs en flux de travail intelligents et exécutables, permettant ainsi de reproduire les meilleures pratiques à grande échelle.
  • Mettre en place des plateformes communes et des mécanismes de collaboration qui permettent aux équipes de partager des applications d'IA et les enseignements tirés.

3. Intégration des capacités : développer la capacité à évoluer en permanence

L'objectif ultime de la transformation par l'IA est de permettre à une organisation de développer sa propre capacité à s'adapter en permanence aux évolutions de l'IA.

La valeur ajoutée des cabinets de conseil externes ou des fournisseurs de technologies devrait donc aller au-delà de la simple réalisation de projets ponctuels. Elle devrait inclure aider les organisations à mettre en place leurs propres viviers de talents, leurs cadres d'évaluation et leurs mécanismes d'itération, de sorte qu’une fois que le soutien externe aura pris fin, l’organisation puisse, par elle-même, continuer à évoluer et à renforcer ses capacités au fil du temps.

Transformation organisationnelle : d'une organisation unique à une “ double organisation ”

À mesure que les capacités de l'IA se développent, les entreprises devront de plus en plus gérer deux formes d'organisation étroitement liées : l'organisation humaine et l'organisation numérique. Elles ont des responsabilités différentes, mais ensemble, elles formeront un nouveau modèle d'entreprise.

L'organisation humaine se concentrera de plus en plus sur le jugement stratégique, la prise de décision complexe et la définition de la valeur. La valeur des salariés ne sera plus mesurée principalement à l'aune de leur capacité à exécuter des tâches répétitives, mais plutôt en fonction de leur capacité à cerner les problèmes, à concevoir des processus, à évaluer les résultats et à veiller à ce que l'IA soit utilisée conformément aux objectifs de l'entreprise.

Parallèlement, une organisation numérique composée de systèmes intelligents, tels que des agents d’IA, est en train de voir le jour en tant que une nouvelle unité de productivité. Ces systèmes permettent de traiter les informations, d'exécuter des flux de travail et de coordonner les tâches ; ils s'intègrent progressivement dans les opérations quotidiennes des entreprises.

Pour que ce modèle organisationnel dual fonctionne efficacement, les entreprises doivent mettre en place au moins quatre mécanismes.

  • Définir clairement les limites des responsabilités respectives de l'homme et de l'IA: Les différents scénarios d'activité nécessitent des niveaux d'intervention humaine variés. Dans les situations à haut risque, les êtres humains devraient conserver le pouvoir de décision final. Pour les tâches standardisées et très répétitives, les organisations peuvent augmenter progressivement la part du travail que l'IA est autorisée à effectuer de manière autonome.
  • Apply : le principe du moindre privilège: L'accès à Data doit respecter le principe du droit d'accès minimal : Les agents IA ne doivent avoir accès qu'au data et aux autorisations système nécessaires à l'exécution d'une tâche. Parallèlement, il convient de mettre en place des mécanismes d'approbation, de suivi et de correction afin de garantir que les problèmes puissent être détectés et corrigés rapidement.
  • Mettre en place des mécanismes de gouvernance interfonctionnels: L'IA ne relève plus uniquement de la responsabilité des services informatiques. Les services commerciaux, techniques, data, juridiques, des ressources humaines et d'autres services doivent tous participer à la gouvernance de l'IA.
  • Mettre en place un système permettant de mesurer la valeur: L'IA peut fonctionner en continu, mais ses coûts, sa consommation de ressources et son impact sur l'activité doivent être pris en compte dans le système de gestion. Les organisations ne doivent pas se contenter de se concentrer sur l'ampleur de l'utilisation de l'IA, mais doivent plutôt se demander si celle-ci est obtenir des résultats mieux alignés sur les objectifs de l'entreprise.

L'approche de Artefact : de la réalisation de projets au renforcement des capacités organisationnelles

Alors que les organisations s'engagent dans une démarche d'IA à grande échelle, ce dont elles ont réellement besoin, ce n'est pas un déploiement technologique ponctuel, mais un un système de capacités capable de fonctionner et d'évoluer sur le long terme.

En s'appuyant sur sa propre expérience et sur ses missions menées auprès de clients à l'échelle mondiale, Artefact a défini trois principes destinés à accompagner les organisations dans leur transformation vers l'IA.

  • Développez des compétences, pas seulement des solutionss : La valeur d'un projet d'IA ne doit pas se limiter à une prestation ponctuelle. Elle doit aider les organisations à se doter de capacités durables, notamment en matière de développement des talents, de transfert de connaissances et de méthodologies, ainsi que de mécanismes organisationnels afin que Les capacités d'intelligence artificielle s'intègrent désormais au cœur de l'entreprise.
  • Repenser l'activité grâce à la conception « zéro »: Les organisations ne doivent pas se contenter d’intégrer l’IA aux processus existants. Elles doivent repenser en profondeur leurs modèles économiques et leurs méthodes de travail. La conception « à partir de zéro » intègre l'IA dans la réinvention de l'entreprise, plutôt que de la considérer simplement comme un outil d'optimisation des processus existants.
  • Mettez la gouvernance organisationnelle sur un pied d'égalité avec la technologie: À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans les activités des entreprises, La gouvernance, la collaboration entre l'homme et l'IA, ainsi que la mesure de la valeur deviendront des facteurs déterminants pour la réussite du déploiement à grande échelle de l'IA.Les organisations doivent mettre en place les mécanismes nécessaires pour garantir que l'IA puisse générer de la valeur ajoutée de manière sûre, durable et continue.

La technologie de l'IA évolue à une vitesse sans précédent. La clé pour obtenir un avantage concurrentiel durable ne réside pas seulement dans l'accès aux technologies les plus récentes, mais aussi dans la capacité d'une organisation à transformer ses capacités en matière d'intelligence artificielle en un atout durable et évoluer en permanence de l'intérieur.