D’après le Insight Intelligent Technology Index, en 2018 encore 1/5 des DSI considéraient l’IT uniquement comme un centre de coût. Pourtant, la technologie se révèle régulièrement être un atout pour économiser, accroitre la productivité et perfectionner les services traditionnels. La digitalisation puis le développement de la data et de l’IA ne cessent de démontrer que l’innovation peut remplir toutes leurs promesses.  Humain et IA ont tout pour faire un mariage d’avenir

I) Spécialistes data, communiquez  

Le développement du Big Data et de l’IA permet ainsi aux entreprises d’optimiser les services existants et de démultiplier leur croissance. De plus en plus souvent, des équipes sont créées en intrapreneuriat parfois au sein de l’entreprise dans des LAB plus ou moins autonomes parfois par un spin-off. C’est généralement un service indépendant qui répond encore à la logique de l’organisation scientifique du travail de Taylor qui subsiste malgré un siècle de transformations technologiques, sociales et professionnelles. L’ingénieur tech n’est perçu que comme la continuité de sa machine. L’archétype de l’informaticien en est d’ailleurs un bon exemple : légèrement asocial, parlant un langage obscur que seuls ses pairs comprennent et arborant des tee-shirts ornés de ses héros de SF préférés. Il n’est reconnu que pour ses hard skills qui semblent le déconnecter du reste de l’entreprise. Et c’est souvent un reproche que l’on entend dans les autres services : opacité du travail du SI, manque de pédagogie et incompréhension mutuelle. L’ingénieur n’est pourtant pas un ordinateur et avec le développement de la data, on découvre même que c’est son ouverture au monde qui le rend de plus en plus précieux. Il est une passerelle inévitable entre les données de l’entreprise et leur exploitation. Seulement, embaucher des data scientists, des data engineers, … et en faire une équipe spécialisée totalement indépendante n’est pas du tout pertinent. En effet, la force de la data science, c’est de proposer une lecture et un traitement des données que nous collections sans véritable objectif jusque-là. Tout l’intérêt est de proposer un lien entre innovation, données de l’entreprise et besoins métiers.  Le professionnel de la tech, l’ingénieur, est là pour améliorer une situation existante ou pour résoudre un problème mais comment pourrait-il y parvenir s’il reste dans une bulle détachée du reste de l’entreprise. L’innovation a besoin de très nombreuses compétences humaines. Si nous n’avions besoin que de grosses calculatrices dans le monde du travail, effectivement de très nombreux emplois seraient menacés. Un salarié, c’est bien plus que des compétences techniques qui sont certes indispensables mais qui doivent être combinées avec d’autres qualités telles que l’esprit d’équipe, la pédagogie, l’empathie, l’intelligence émotionnelle, … C’est d’ailleurs là que réside toute la difficulté du recrutement d’une équipe data. Les candidats au recrutement devront démontrer des compétences techniques encore rares et difficiles mais ils devront aussi être capables de parler à des professionnels d’autres secteurs, d’autres formations et donc tout à fait novices alors même que le sujet est complexe.   

“Si vous ne pouvez pas expliquer un concept à un enfant de six ans, c’est que vous ne le comprenez pas complétement.” Albert Einstein  

Humain et IA ont tout pour faire un mariage d'avenir, loins des stéréotypes traditionnels

II) Humain et IA collaborez

La communication est essentielle en entreprise. On en parle beaucoup dans la vente et le marketing mais en interne, elle est tout aussi importante. Certes, intégrer des ingénieurs capables de parler et d’échanger avec les autres services de l’entreprise est une première étape mais il ne faut pas s’arrêter là. Vos commerciaux, vos financiers, vos juristes, … doivent aussi être capables de comprendre les enjeux de l’innovation. Il est impossible d’engager une transformation data/IA si on ne forme pas l’ensemble des équipes à ces technologies disruptives. Le maître mot pour l’entreprise dans son ensemble est donc bien : adaptabilité.   

En tant que dirigeants, managers, cela fait déjà plusieurs années que nous travaillons avec la data. Nous prenons nos décisions en fonction de Key Performance Indicator, nous suivons les flux avec intérêt et nous restons au fait de l’évolution de notre marché en temps réel. Nous avons aussi conscience que l’innovation passe d’abord par nous et que si nous ne montrons pas l’exemple, si nous ne donnons pas l’impulsion, aucune innovation ne pourra voir le jour. Pour prendre ce virage data/IA, il faut que les décisionnaires, les executive connaissent l’IA, sachent quelles sont ses forces, quelles sont ces faiblesses, ce que l’on peut en attendre, de quoi ont besoin mes équipes data pour travailler, comment engager toute l’entreprise dans la transformation. Pourquoi ? Parce que l’on ne peut pas innover sans un minimum de connaissances : il ne suffit pas de débloquer un budget et de se décharger du problème sur une équipe dédiée comme c’est trop souvent le cas. L’innovation demande que l’on mette en place une vraie stratégie et les seuls qui en sont capables, ce sont bien nos décisionnaires. Nous allons devoir identifier les besoins, besoins qui sont spécifiques à votre secteur, à votre cœur de métier mais aussi à votre service parce que c’est bien l’ensemble de l’entreprise qui pourra bénéficier de ces apports. En tant que manager, c’est votre curiosité, votre ouverture et votre créativité qui vont faire de l’IA soit un atout soit une menace. 
   
“Vous voyez des choses et vous vous dites : “Pourquoi ?” Mais moi je rêve de choses qui n’ont jamais existé et je dis : “pourquoi pas ?” Georges Bernard Shaw  

Humain et IA ont tout pour faire un mariage d'avenir : les KPI doivent démontrer la réussite de cette collaboration.

III)  L’IA, oui ! mais pas sans les humains  

 
C’est donc une véritable “politique de l’innovation” qu’il nous faudra construire et mettre en place. Pour cela, nous nous appuierons sur les compétences humaines, transversales de vos collaborateurs mais aussi sur la formation comme nous le disions : formation de vos équipes data pour les sensibiliser aux besoins des différents services, au vocabulaire et à la structure de ces services, formation de vos équipes métier pour les sensibiliser aux spécificités de la data et de l’IA. Ne nous arrêtons pas là et organisons des ateliers d’idéation. C’est là que se révéleront les talents de l’entreprise et c’est là que germera la disruption.   
   
Progressivement, vos équipes prendront de la confiance, elles s’appuieront de plus en plus sur les algorithmes et sur l’IA en particulier pour prendre des décisions. C’est là qu’une ultime qualité sera requise : l’esprit critique. Ce que nous voulons, c’est que la technologie serve l’humain et non l’inverse. Pour cela, souvenons-nous qu’en amont de l’algorithme il y a un homme et qu’en aval, il faut aussi un homme. Il faut veiller, mesurer les risques, maitriser les risques. Profitons des bonnes pratiques mises en place lors de l’adoption du RGPD pour pérenniser une gouvernance responsable de la data. C’est le professionnel qui est le plus à même d’informer le management et de veiller au bon fonctionnement de l’IA, pas uniquement le data scientist mais aussi vos équipes métier qui interviennent sur le terrain. Nous mettons tous en place des process pour fluidifier et faciliter le flux mais aussi pour les sécuriser et chaque fois nous insistons sur l’importance de la vigilance des différents acteurs : tous responsables, ne cédons pas à la paresse.  Humain et IA ont donc vraiment tout pour faire un mariage d’avenir

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