Il ne faut pas avoir les yeux plus grands que le ventre quand on démarre en intelligence artificielle. C’est le premier conseil donné par le cabinet d’analystes Gartner.
1 DSI sur 2 dans les starting blocs
Il ne faut pas non plus inquiéter les gens en suggérant des suppressions d’emplois mais montrer la complémentarité entre l’humain et l’I.A. Ensuite, il faudra monter une équipe compétente en interne et n’employer que des logiciels dont ces équipes comprennent les principes de fonctionnement.
Ce sont les 4 précautions à prendre selon Gartner à l’heure où presqu’un DSI sur deux prépare le déploiement de l’usage de l’intelligence artificielle (I.A.) en 2018. A ce jour, seulement 4% des DSI ont effectivement mis en oeuvre de l’I.A. mais ils sont 46% à annoncer qu’ils planifient son usage. C’est ce que montre l’enquête menée par Gartner qui constate qu’il y a un énorme intérêt pour l’I.A. mais que les réelles mises en oeuvre sont encore très peu nombreuses.
Le cabinet donne 4 conseils pour réussir les premiers projets. « Ayez de faibles attentes au début, » préconise-t-il Il ne faut pas que l’objectif soit principalement de gros gains financiers. Il faut plutôt choisir un périmètre réduit, et cibler des bénéfices tels que des améliorations de processus, la satisfaction du client, ou une évaluation des coûts. Cela doit aider au mieux à préparer des mises en oeuvre plus importantes, qu’il s’agisse d’autres expérimentations, des pilotes ou une implémentation.
Si un gain financier est fixé, quand certaines hiérarchies l’imposent, « définissez un objectif le plus bas possible, de l’ordre de milliers ou de dizaines de milliers d’euros, comprenez ce que vous essayez de faire à petite échelle, et seulement après ciblez des bénéfices plus importants » insiste Gartner.
Ne pas supprimer d’emplois
Deuxième conseil, pensez que vous allez « augmenter » les gens pas les remplacer. La menace de la suppression d’emplois accompagne l’arrivée de l’I.A. Si cela peut séduire les dirigeants d’entreprise, cela créera de la résistance de la part des personnes dont les emplois sont menacés.
« Les meilleurs bénéfices de l’I.A. à court terme viendront de son emploi afin de permettre aux employés de viser des activités à plus grande valeur ajoutée, » propose Gartner. Dans 2 ans, une entreprise sur 5 emploiera des collaborateurs à entraîner des réseaux de neurones, estime les analystes. « Oubliez l’idée que vous allez disposer de vastes équipes d’agents intelligents qui vont travailler comme des humains, » pointe Gartner. « Il sera beaucoup plus productif d’associer les employés à l’I.A., en les rendant intéressés par cette manière de travailler, en étant aidés par l’I.A, pour enrichir leurs tâches quotidiennes, » propose le cabinet d’analystes.
Troisième point, la plupart des entreprises ont un niveau de compétence en I.A. très faible en interne et se préparent à s’appuyer sur des prestataires. Résultat : sur les 4 ans à venir, 85% des projets d’I.A. produiront des résultats erronés en raison de biais dans les données, les algorithmes ou les équipes chargées de les gérer. Les entreprises doivent préparer dès maintenant de larges volumes de données.
Monter en compétences vite
Quant à s’appuyer sur des prestataires, ce n’est pas une bonne idée à long terme. Dès lors, les premiers projets en I.A. doivent servir à transférer les compétences des experts externes aux employés. Il s’agit de créer une équipe interne avant de passer à de plus gros projets.
Enfin, les organisations doivent choisir des solutions d’I.A. transparentes. Les équipes internes doivent comprendre comment le système d’I.A. fonctionne. Il ne sera pas toujours possible d’expliquer tous les détails d’un modèle analytique reposant sur un réseau de neurones, mais il faut au moins donner une vue des choix possibles. Ce type d’explications peut même être juridiquement obligatoire dans les cas où les décisions prises doivent être conformes à des textes de loi, des régulations spécifiques ou des audits.
