Adopter l’IA progressivement : par où commencer ?

Si vous souhaitez intégrer de l’IA dans votre structure, le bon point de départ n’est probablement pas de la mettre à disposition de tous vos employés en espérant un résultat significatif et mesurable à court terme. La clé réside dans l’identification d’un ou de quelques premiers flux de travail au périmètre limité, répétitifs et pénibles. Pour les choisir, observez le travail réel de vos équipes et échangez avec les experts des différents métiers sur leurs tâches récurrentes ou chronophages.

Pourquoi voir grand dès le départ peut mener à la déroute

Il y a au moins deux points critiques à suivre lorsque vous mettez en place de l’IA : la responsabilité des décisions et la préservation des connaissances.

Pour chaque nouveau cas d’usage, ces deux points méritent d’être questionnés. Quelle place nos experts occupent-ils dans ce flux ? Qui valide les résultats obtenus automatiquement ? À quel moment les connaissances sont-elles partagées avec nos experts pour qu’ils gardent la maîtrise de leur domaine et des choix associés ?

Une entreprise s’appuie sur des personnes qui connaissent leur métier et assument les décisions qu’elles prennent. Ce sont leurs compétences et leurs connaissances qui leur permettent de faire des choix éclairés.

Une autre difficulté peut apparaître si l’on précipite une adoption à grande échelle : comment apprécier les résultats au regard des coûts engagés ? « Tout le monde l’utilise » ne veut pas dire « Tout le monde va plus vite » ou « Tout le monde est plus productif ». Lorsque tout le monde se met à utiliser l’IA du jour au lendemain, les coûts peuvent augmenter rapidement sans qu’on sache vraiment ce qu’elle apporte au travail des équipes.

Bien évidemment, il restera de nombreux usages ponctuels qui feront gagner du temps sans qu’on puisse forcément le mesurer. De la même façon, on ne mesure pas toujours les gains de performance après l’adoption d’un logiciel spécialisé : s’il aide les experts dans leur travail quotidien, cela peut suffire à justifier son usage. En revanche, identifier les flux récurrents, parfois communs à plusieurs personnes ou équipes, permet d’améliorer les usages plus structurés et d’en mesurer les effets.

Partir du travail réel

Il existe plusieurs façons d’identifier un flux de travail que l’IA pourrait accélérer, ou du moins rendre plus fluide. On peut partir d’une tâche récurrente bien identifiée, mais aussi concevoir un nouveau flux à partir des contraintes et des besoins. Connaître les possibilités d’une technologie permet aussi d’être créatif !

Une première approche simple consiste à choisir une tâche récurrente, pénible et au périmètre limité. Il s’agit souvent d’une tâche dont l’exécution manuelle apporte peu de valeur ajoutée.

Quel que soit le périmètre retenu, la mise en place de l’IA doit servir un besoin constaté. Elle doit aussi répondre aux deux questions évoquées plus haut : qui reste responsable des décisions et comment les équipes préservent-elles leurs connaissances ?

L’humain au cœur de la solution

Lorsque vous confiez vos finances personnelles ou vos assurances à quelqu’un, vous attendez de cette personne qu’elle connaisse son métier et sache vous conseiller. De la même façon, confier entièrement une activité critique de votre entreprise à une IA, sans expert pour la superviser, peut être contre-productif, voire dangereux.

Le risque est de ne plus avoir, dans l’entreprise, quelqu’un qui maîtrise suffisamment cette activité pour comprendre un problème, le corriger ou éviter qu’il se reproduise. L’IA peut alors prendre une place croissante pendant que les compétences nécessaires pour en garder la maîtrise s’affaiblissent.

Le sujet est important et mérite d’être traité dans un prochain article !