L’essor de la prise de décision alimentée par l’IA a transformé le mode de fonctionnement des entreprises, remodelant tout, des interactions avec les clients à des industries entières. Mais à mesure que les algorithmes occupent le devant de la scène, une question cruciale se pose : comment s’assurer que les humains restent au cœur de tout cela ? Dans le podcast CLARITY.SHOW, Andreas Welch – leader renommé en matière d’IA et auteur de The AI Leadership Handbook – s’est joint à Karyna Mihalevich, chef de produit et ambassadrice de SAP Intelligent Enterprise, pour explorer la manière dont les dirigeants peuvent guider leurs organisations à travers cette ère d’innovation perturbatrice.
Exécution rapide ou prise de décision intelligente
Pour lancer la conversation, Andreas a présenté un cadre pratique pour comprendre le rôle de l’IA dans l’automatisation et l’autonomie. Il a décrit comment les entreprises peuvent tracer leur parcours en matière d’IA à l’aide d’une matrice deux par deux, mettant en lumière la transition des systèmes basés sur des règles vers une autonomie basée sur les données.
Historiquement, les logiciels suivaient des règles “si-alors”, créant des résultats prévisibles mais rigides. Aujourd’hui, l’apprentissage automatique et les agents d’intelligence artificielle peuvent naviguer dans l’incertitude, en prenant des décisions basées sur des modèles de données plutôt que sur des règles prédéfinies.
“Les agents d’IA ne se contentent plus d’automatiser des tâches répétitives, mais s’attaquent à des objectifs complexes, comme la création de notes de marketing ou la réponse à des questions de clients”, note Andreas. Cette distinction entre l’automatisation – effectuer des tâches plus rapidement – et l’autonomie – prendre des décisions de manière indépendante – constitue la base de la compréhension du potentiel de l’IA.
La discussion s’est naturellement orientée vers des considérations pratiques pour l’adoption de solutions d’IA.
Produits prêts à l’emploi et produits à code source ouvert
L’une des principales questions auxquelles les entreprises sont confrontées est de savoir s’il faut adopter des solutions d’IA prêtes à l’emploi ou développer des modèles à l’aide de cadres open-source. Andreas a mis en évidence les compromis à faire :
Modèles prêts à l’emploi: Ils offrent commodité et rapidité, des fournisseurs comme OpenAI se chargeant des défis liés à l’infrastructure et à l’évolutivité.
Modèles Open Source: Ils offrent transparence et contrôle, mais nécessitent un investissement important en termes d’infrastructure et d’expertise.
“L’open source semble gratuit à première vue, mais l’hébergement et la maintenance de ces modèles engendrent des coûts”, souligne Andreas. “Pour les projets pilotes rapides, les solutions prêtes à l’emploi sont excellentes. Cependant, les mises en œuvre à grande échelle peuvent bénéficier de la flexibilité des modèles à code source ouvert.”
Karyna a ajouté que les objectifs commerciaux devraient également guider les décisions. Par exemple, les modèles sur site peuvent être nécessaires pour les industries ayant des exigences strictes en matière de sécurité, tandis que les solutions open-source peuvent suffire pour des cas d’utilisation limités avec des besoins spécifiques en matière de données.
Accepter l’échec et l’apprentissage
La conversation s’est ensuite orientée vers un aspect plus humain du leadership en matière d’IA, à savoir la manière dont les organisations doivent adapter leur culture pour prospérer dans cette ère de transformation.
Les projets d’IA comportent souvent une part d’incertitude, ce qui rend les échecs inévitables. Andreas a insisté sur la nécessité d’un changement culturel où l’échec est considéré comme un tremplin vers l’innovation plutôt que comme un facteur de dissuasion. “Les projets d’IA s’apparentent davantage à des travaux de recherche”, a-t-il expliqué. “Ils nécessitent des processus itératifs et un état d’esprit qui valorise l’apprentissage à partir des échecs.
L’expert a expliqué comment les organisations peuvent faire de l’échec un catalyseur de l’innovation. Il a recommandé de définir des critères de réussite clairs au début de tout projet afin de s’assurer que les équipes comprennent à quoi ressemble le progrès. “Il ne s’agit pas seulement d’atteindre les objectifs, mais aussi de disposer de stratégies de sortie claires lorsque les choses ne fonctionnent pas. Cela permet aux équipes de pivoter sans avoir l’impression d’avoir gaspillé leurs efforts”, a-t-il fait remarquer.
Karyna a partagé un exemple convaincant tiré de sa propre expérience, décrivant comment elle a favorisé un environnement dans lequel son équipe s’est sentie en sécurité pour prendre des risques. “Nous avons encouragé tout le monde à documenter ce qui n’a pas fonctionné et pourquoi, transformant les faux pas en un manuel pour les projets futurs. Ainsi, l’échec n’est plus considéré comme une chose à cacher, mais plutôt comme un élément de croissance dont il faut se réjouir.
Les intervenants ont également abordé le rôle du leadership dans la création de ce changement. Andreas a souligné que les dirigeants doivent eux-mêmes montrer l’exemple. “Lorsque les dirigeants parlent ouvertement de leurs propres échecs et des leçons qu’ils en ont tirées, ils envoient un message fort à leurs équipes, à savoir que l’innovation et la résilience vont de pair.”
Maintenir l’homme au centre de l’IA
À mesure que l’IA remodèle les flux de travail, les préoccupations relatives au déplacement des emplois et à l’évolution des rôles se font de plus en plus pressantes. Karyna et Andreas sont tous deux d’avis que l’IA doit être considérée comme un outil permettant d’améliorer les capacités humaines, et non de les remplacer.
“L’IA est là pour nous rendre plus efficaces, en prenant en charge les tâches manuelles et répétitives afin que nous puissions nous concentrer sur ce qui est typiquement humain : la communication, la prise de décision et la résolution de problèmes”, a déclaré M. Karyna.
Andreas a encouragé les professionnels à se familiariser avec les outils d’IA. “Plus vous expérimenterez ces outils, plus votre carrière sera productive et à l’épreuve du temps”, a-t-il ajouté.
L’avenir de l’incitation : Une compétence en perte de vitesse ?
Une déclaration provocatrice du livre d’Andreas a suscité un débat : “À l’avenir, il n’y aura plus de messages-guides”. Il a clarifié sa déclaration en expliquant qu’à mesure que les systèmes d’IA deviennent plus sophistiqués et s’intègrent de manière transparente dans les applications, le besoin d’invites explicites diminuera.
“Nous le constatons déjà avec des outils tels que Microsoft Copilot et Canva”, a-t-il fait remarquer. “Ils gèrent le contexte et la personnalisation en amont, ce qui rend l’interaction intuitive et réduit le besoin de messages explicites. Vous ne réfléchissez pas à la manière de formuler une commande – vous faites simplement votre travail et l’IA vous assiste.”
Karyna a ajouté à la discussion en soulignant que cette évolution reflète la trajectoire des interfaces utilisateur en général. “Pensez aux débuts de l’informatique, lorsque nous devions mémoriser des commandes spécifiques. Aujourd’hui, nous tapotons, nous glissons ou nous parlons simplement à nos appareils en langage naturel. Il en va de même pour les messages-guides, qui deviennent invisibles à mesure que l’IA anticipe nos besoins.”
Malgré cette évolution, Andreas a souligné l’importance de l’apprentissage des compétences en matière de messages-guides aujourd’hui. Il a décrit les messages-guides comme un moyen de comprendre les capacités et les limites de l’IA. “Lorsque vous créez une invite, vous vous entraînez essentiellement à penser comme l’IA – ce dont elle a besoin pour produire le résultat que vous souhaitez. Cette connaissance est inestimable, en particulier pour les dirigeants qui tentent de mettre en œuvre l’IA de manière efficace dans leur organisation.”
Le bilan
En ce qui concerne l’avenir de l’IA, Andreas Welch a souligné que son intégration dans les flux de travail quotidiens ne fera que s’accentuer. Au lieu d’être un outil autonome, l’IA deviendra une partie intégrante des opérations commerciales, améliorant la productivité et la prise de décision.
Une approche centrée sur l’humain est essentielle pour assurer un leadership efficace dans cette transformation. Karyna et Andreas s’accordent à dire que l’IA renforce les capacités humaines plutôt qu’elle ne les remplace.
En automatisant les tâches répétitives, l’IA permet aux équipes de se concentrer sur l’innovation, la stratégie et la créativité. Les dirigeants qui adoptent cet état d’esprit, en alignant les stratégies d’IA sur les objectifs de l’entreprise et en encourageant une culture de l’adaptabilité, seront les mieux placés pour assurer leur réussite à long terme. Il n’est pas trop tard pour adopter l’IA, a souligné M. Andreas. Nous n’en sommes qu’au début, et le potentiel de croissance et d’innovation ne cesse de s’accroître.