Le psychologue Abraham Maslow a prononcé cette phrase célèbre : « Si le seul outil dont vous disposez est un marteau, vous avez tendance à voir tous les problèmes comme des clous. » Et partout où l’on regarde aujourd’hui, les entreprises utilisent l’IA comme un marteau, dans l’espoir qu’elle puisse résoudre tous leurs problèmes commerciaux urgents : « Comment pouvons-nous utiliser l’IA ? Comment pouvons-nous vendre l’IA ? Comment pouvons-nous gagner de l’argent grâce à l’IA ? »
Mais voici le problème : si vous commencez par ces questions, vous partez d’une hypothèse erronée. La bonne question n’est pas « Comment utiliser/vendre/faire fortune avec l’IA ? », mais « Quels problèmes essayons-nous de résoudre ? ».
Quel problème résolvez-vous ?
La technologie devrait nous permettre de mieux accomplir des tâches proprement humaines, et non de remplacer notre capacité à penser, à créer et à tisser des liens les uns avec les autres. C’est cette approche consistant à partir de l’outil plutôt que du problème qui explique pourquoi tant de projets d’IA sont au point mort. Les entreprises appliquent la technologie à des problèmes qu’elles n’ont ni correctement définis ni bien compris.
L’approche que je recommande à tout dirigeant envisageant de recourir à l’IA : commencez par dresser la liste de vos problèmes concrets. Pas de problèmes théoriques, ni de problèmes que vous pensez devoir rencontrer, mais les véritables points de friction qui empêchent vos équipes de travailler rapidement. Posez-vous ensuite la question suivante : de quels outils disposez-vous pour aider à résoudre ces problèmes ? L’IA pourrait être l’un de ces outils. Il est logique d’explorer des solutions d’IA pour les tâches manuelles, répétitives et fastidieuses. Vous pouvez sans doute identifier facilement ces opportunités au sein de votre organisation.
Mais supposons que l’engagement de vos collaborateurs soit en baisse et qu’ils aient exprimé le besoin d’un meilleur soutien dans les moments difficiles. Vous recherchez ici une connexion humaine et une intelligence émotionnelle, et non des réponses algorithmiques. Commencer par le problème permet de trouver la solution appropriée.
Devrions-nous éliminer l’élément humain ?
Aujourd’hui, l’IA excelle dans l’automatisation des tâches répétitives, l’équivalent numérique du travail à la chaîne. Si vos administrateurs de sauvegarde effectuent sans cesse les mêmes tâches ou si vos équipes de saisie de données se concentrent uniquement sur un travail fastidieux sur des feuilles de calcul, l’IA peut sans aucun doute vous aider. Mais je pense que l’établissement de relations, la résolution créative de problèmes et la prise de décisions complexes nécessitent un jugement humain, de l’intuition et une compréhension contextuelle qu’aucun algorithme ne peut encore reproduire à l’heure actuelle.
Chez Commvault, nous nous engageons en faveur d’un développement et d’un déploiement éthiques de l’IA. Nous l’utilisons pour des tâches telles que la transformation de documents réglementaires complexes en résumés concis ou la création de versions ciblées de contenus. Cela permet aux employés de gagner du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Aucune de ces tâches ne peut être réalisée sans une supervision humaine attentive.
Les entreprises qui réussissent comprennent cette distinction. Elles utilisent l’IA pour éliminer les tâches fastidieuses afin que les employés puissent se concentrer sur ce que les humains font le mieux : prendre des décisions nuancées, instaurer la confiance, gérer des relations complexes avec les parties prenantes et réfléchir à des problèmes qui n’ont pas de précédents clairs.
Un cadre pour une adoption intelligente de l’IA
Avant de mettre en œuvre une solution d’IA, les équipes de direction doivent se poser les questions suivantes :
- Quel problème spécifique cherchons-nous à résoudre ?
Soyez concrets. « Nous voulons être plus efficaces » n’est pas suffisamment précis.
Essayez plutôt : « Nous voulons automatiser X. » - Pourquoi ce problème mérite-t-il d’être résolu ? Quel est son impact réel sur l’activité ?
- Dans quels domaines avons-nous besoin que le jugement humain reste en boucle ? Identifiez les points de décision, au-delà des scénarios à haut risque, qui exigent de la sagesse, et pas seulement de l’intelligence.
- Comment mesurerons-nous le succès ? Pas seulement les taux d’adoption, mais la résolution effective des problèmes.
- Revenez sur la conversation. Le succès de l’adoption de l’IA ne se mesure pas à un moment donné.
Pour en savoir plus, consultez les Principes directeurs pour une IA responsable.
La voie à suivre
Prenez le temps de mettre en place des procédures relatives au traitement des données, à la protection de la vie privée et à l’autorité décisionnelle. Qui contrôle les informations qui alimentent les systèmes d’IA ? Quelles données ne doivent en aucun cas être téléchargées sur des plateformes d’IA externes ? Comment empêcher que les données clients ne soient utilisées pour entraîner des modèles ?
Lorsque vous introduisez des informations dans un système d’IA, vous risquez de les partager non seulement avec ce fournisseur, mais aussi avec ses fournisseurs de cloud, ses sous-traitants et d’autres acteurs de sa chaîne d’approvisionnement en données. Un secret connu de plus de trois personnes n’est plus un secret – soyez donc prudent avant de confier le vôtre à des dizaines d’entités. Pour en savoir plus sur l’approche de Commvault, consultez la page « Principes pour une intelligence artificielle responsable ». Danielle Sheer est directrice de la confiance chez Commvault.
