L’IA est conçue pour enrichir, et non remplacer, le jugement humain et la pensée critique.
L’intelligence artificielle s’impose aujourd'hui comme un levier incontournable dans les décisions d’affaires. Si elle peut analyser en une seconde plus de données qu’un humain pourrait le faire en une année, le véritable enjeu est de garder le processus centré sur le jugement humain, la pensée critique et le contexte d’affaires. L’IA continue de transformer les façons de faire des entreprises en augmentant l’efficacité, la précision et l’innovation. Elle détecte les tendances, fournit des insights en temps réel et automatise les tâches répétitives, permettant ainsi aux décideurs de se concentrer davantage sur la stratégie et la valeur à long terme.
Même si l’IA améliore les résultats et l’efficacité en entreprise, il faut reconnaître ses limites et veiller à ce que les humains continuent d’apporter leur perspective et un contexte lors de la prise de décisions complexes. Les humains doivent s’impliquer dans l’utilisation de l’IA, de sa configuration initiale jusqu’aux décisions finales.
Sans le contexte d’affaires, les systèmes d’IA ne fournissent pas de bons résultats. L’humain est indispensable à la compréhension des processus en place, du contexte décisionnel, des variables et des exceptions. Des professionnels chevronnés doivent s’occuper de la configuration initiale des modèles d’IA pour que ceux-ci soient efficaces, s’assurant que toutes les exceptions et les règles ont été approuvées.
Qu’est-ce que le processus décisionnel assisté par l’IA et quand devrait-on l’utiliser?
L’IA permet d'optimiser de nombreux processus internes ou même des processus visant la clientèle : de la gestion des ressources au service à la clientèle, et au-delà.
Mais dans quels cas les entreprises devraient-elles laisser l’IA guider les décisions? Le mieux est de commencer par les tâches à rendement du capital investi élevé : les activités manuelles, répétitives et structurées qui sont faciles à automatiser. Au fil de l’adoption de l’IA, vous pouvez graduellement passer à des cas d’utilisation plus complexes qui exigent une meilleure compréhension du contexte.
Par exemple, l’un de nos clients du secteur financier utilise l’IA pour savoir quels clients risquent le plus de se désengager. Cette information lui permet de lancer des offres ciblées et de prendre des mesures proactives et, au bout du compte, de perdre moins de clients.
Gouvernance et surveillance de l’IA : réduire le risque associé aux décisions fondées sur l’IA.
La gouvernance de l’IA est essentiellement une extension de votre gouvernance des données actuelle. Elle vise à établir des cadres, des politiques et des pratiques pour que l’IA soit développée, déployée et gérée de manière responsable et éthique. Elle aide aussi à gérer des enjeux clés comme les préjugés, la transparence, la responsabilité et le respect de la réglementation.
Nous pouvons tirer une leçon importante du moteur de recrutement alimenté par l’IA d’Amazon (en anglais seulement), qui défavorisait les femmes lorsqu’il n’était pas surveillé. Le système d’Amazon avait, à tort, appris par lui-même que les candidats masculins étaient meilleurs. Il pénalisait les CV qui contenaient le mot « femme », comme dans « capitaine du club d’échecs des femmes ». De plus, il rétrogradait les diplômées de deux universités exclusivement féminines. Amazon a modifié les programmes d’IA pour éliminer ces préjugés. Mais comme rien ne garantissait que les machines ne mettraient pas au point une autre méthode de classement discriminatoire, les dirigeants d’Amazon ont perdu espoir de voir le projet aboutir et l’ont finalement abandonné.
Cet exemple montre pourquoi la gouvernance n’est pas optionnelle. Il souligne le besoin de cadres proactifs qui anticipent les risques éthiques et veille à l’impartialité des décisions soutenues par l’IA.
Voici quelques pratiques exemplaires en matière de gouvernance de l’IA :
- Effectuer un suivi régulier des systèmes d’IA en ce qui a trait à la conformité et aux normes d’éthique.
- Faire appel à différentes parties prenantes (développeurs, éthiciens, responsables).
- Mettre en œuvre une gouvernance des données solide pour réduire les préjugés et assurer la qualité.
- Évaluer la sensibilité de chaque processus décisionnel avant de l’automatiser.
Décisions d’affaires cruciales : IA ou jugement humain?
La pensée critique, la capacité d’analyser, d’évaluer et de synthétiser l’information pour tirer des conclusions raisonnées, est essentielle pour résoudre des problèmes et prendre des décisions de manière indépendante. Une nouvelle étude publiée dans le journal Societies (en anglais seulement) suggère que l’utilisation régulière des outils d’IA peut nuire à la pensée critique. Les outils d’IA sont en mesure de fournir aux utilisateurs des solutions rapides, mais le recours excessif à ces outils réduit les occasions d’engagement cognitif profond.
L’IA peut améliorer le processus décisionnel en traitant des données complexes rapidement et en fournissant des renseignements en temps réel, mais elle doit demeurer un complément à l’intelligence humaine. Pour les tâches qui nécessitent de l’intuition, du jugement ou la prise en compte d’un contexte, l’apport humain est irremplaçable. Comme l’explique le LSE Business Review (en anglais seulement) : « Pour prendre des décisions complexes, en particulier dans les entreprises, le contexte et la perspective humaine sont des éléments indispensables pour lesquels l’IA ne peut pas compenser adéquatement le jugement humain. »
L’essentiel est d’utiliser l’IA comme outil, dans le but d’accroître les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Les organisations les plus prospères tirent parti du côté pratique de l’IA tout en encourageant la pensée critique, la créativité et les compétences en résolution de problèmes. Certaines personnes craignent que l’IA remplace les humains, mais en réalité, elle ne fait que changer les tâches qu’ils effectuent durant le processus. Elle leur permet de délaisser le traitement des données pour se concentrer sur la surveillance et la prise de décisions.
Comment commencer à utiliser l’IA pour prendre des décisions d’affaires éclairées
Bon nombre d’organisations, aux prises avec le syndrome FOMO, se pressent d’intégrer l’IA à tous leurs processus. Toutefois, sans une planification et une gouvernance adéquates, elle risque de mener à des mises en œuvre coûteuses qui procurent un faible rendement du capital investi.
La meilleure approche? Allez-y par étapes, d’une manière réfléchie et orientée sur les données.
Appuyez-vous d’abord sur vos données existantes : assurez-vous qu’elles sont bien structurées, fiables et accessibles. Commencez lentement en créant des tableaux de bord fondamentaux. Ensuite, utilisez l’IA pour créer des tableaux de bord qui mettent en lumière les indicateurs de rendement clés pour aider les décideurs à agir plus vite et en toute confiance.
Une fois que votre base est solide, envisagez d’intégrer l’IA aux processus décisionnels touchant :
- l’affectation des ressources (besoins en personnel, matériaux, utilisation d’énergie),
- l’expérience client (prévisions de roulement de la clientèle, optimisation des services), et
- l’efficacité opérationnelle (prévision de la demande, gestion des stocks).
Un autre bon point de départ est l’affectation des ressources, qui s’applique à la plupart des secteurs. L’IA peut améliorer considérablement cet aspect en optimisant les processus, en réduisant le gaspillage et en augmentant l’efficacité.
Cas d'utilisation de l'industrie pour l'adoption de l'IA
- Soins de santé : les algorithmes qui fonctionnent avec l’IA analysent les données des patients pour prévoir les ressources requises dans les hôpitaux (nombre de lits, personnel, équipements médicaux, etc.). Ainsi, les hôpitaux utilisent l’IA pour optimiser les décisions relatives au personnel en fonction du nombre de patients prévu, s’assurant ainsi d’une couverture adéquate tout en évitant de payer inutilement du personnel.
- Secteur manufacturier : les systèmes d’IA prévoient la demande et affectent dynamiquement les matières premières et la main-d’œuvre, réduisant ainsi la surproduction et les coûts d’entreposage. Par exemple, les entreprises manufacturières utilisent l’IA pour optimiser les opérations de leur chaîne d’approvisionnement, établissant les calendriers de production en fonction de la demande mondiale pour réduire le gaspillage. Découvrez d’autres cas d’utilisation de l’IA dans cet article.
- Vente au détail : les outils d’IA permettent de maintenir des stocks optimaux en prévoyant les stocks nécessaires en fonction des tendances de consommation et de la demande saisonnière. De fait, les détaillants ont recours à l’IA pour gérer leurs stocks à l’échelle de leurs magasins, ce qui leur permet de connaître les tendances et d’automatiser les processus de réapprovisionnement.
- Énergie : l’IA aide à prévoir la consommation d’énergie et détermine la production d’électricité en conséquence, ce qui permet d’éviter les pénuries ou la surproduction. Ainsi, les fournisseurs d’électricité utilisent l’IA dans leurs éoliennes pour ajuster l’affectation des ressources de manière dynamique selon les conditions météorologiques et la demande d’énergie. Découvrez nos services-conseils liés à la transformation numérique et à l’IA pour les secteurs de l’énergie et des services publics.
Dans tous ces exemples, l’IA favorise la prise de décisions éclairées et fondées sur les données, tout en maintenant les humains aux commandes.
Tirer parti de l’IA sans délaisser le point de vue et le jugement humain
Pour résumer, l’IA est un bon outil stratégique lorsqu’elle est utilisée pour aider les humains à être meilleurs et non pour les remplacer. Elle excelle dans l’analyse de vastes ensembles de données et l'automatisation de tâches répétitives. Toutefois, seuls les humains ont l’empathie, le sens de l’éthique et la compréhension nuancée nécessaires pour prendre des décisions importantes.
L’IA est un puissant accélérateur. Mais seule, elle ne peut pas remplacer pas la perspective humaine. Lorsqu’elle est bien utilisée, elle nous aide à prendre plus rapidement de meilleures décisions. Nous pouvons profiter de tout son potentiel de manière éthique et stratégique en gardant le jugement et les valeurs de l’être humain au cœur de chaque initiative.
De plus en plus d’organisations explorent les utilisations possibles de l’IA et plusieurs soupèsent les avantages des petits modèles de langage par rapport à ceux des grands modèles de langage. Les grands modèles sont puissants, mais requièrent souvent plus de données, une plus grande capacité informatique et plus d’argent. Les modèles plus petits peuvent être plus faciles à gérer et procurent tout de même des renseignements utiles, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Ils réduisent aussi les risques en matière de protection des renseignements personnels et de contrôle. Le bon choix dépend de vos besoins, de vos objectifs et de votre budget.
Vous ne savez pas par où commencer? Nos experts peuvent vous aider à évaluer vos processus décisionnels actuels et à déterminer quelles utilisations alimentées par l’IA cadrent avec les objectifs de votre entreprise. Communiquez avec nous pour savoir comment nous pouvons vous aider.