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"La bonne acceptation de l'IA est une affaire de DRH, pas de DSI", assure Sylvain Duranton (BCG)

Christophe Bys , ,

Publié le

Avec Malakoff Médéric, le Boston Consulting Group a mené une étude sur l'impact de l'intelligence artificielle sur le capital humain. Sylvain Duranton, senior partner du BCG et responsable de BCG Gamma (l'entité du cabinet de conseils comptant 500 personnes travaillant exclusivement sur l'intelligence artificielle) a répondu à nos questions. Pour lui, l'IA n'est pas un outil de plus qui viendra s'ajouter à l'organisation actuelle. Les processus et les compétences professionnelles vont être profondément transformés. Et les RH devraient se saisir au plus vite de ces sujets qui les regardent au premier chef. Passionnant !

La bonne acceptation de l'IA est une affaire de DRH, pas de DSI, assure Sylvain Duranton (BCG)
L'IA il y a ceux qui en parlent et ceux qui en font, comme Sylvain Duranton.
© Pascal Guittet

L'Usine Nouvelle - Vous publiez avec Malakoff Médéric une étude sur l’impact de l’IA sur les ressources humaines. N’êtes-vous pas très très en avance par rapport aux réalisations ?

Sylvain Duranton : L’IA est au stade des tests dans la plupart des entreprises aujourd’hui et 20 % d’entre-elles en sont déjà au stade des réalisations industrielles, c’est-à-dire que l’on est sorti du laboratoire de recherche. Cela concerne toutes les fonctions de l’entreprise. Au BCG, nous avons classé les applications en six catégories : la relation client, le produit, le pilotage des systèmes industriels et de distribution, l’optimisation des réseaux, l’évaluation des risques et l’IA appliquée aux fonctions supports des entreprises.

Le débat se concentre aujourd’hui sur la question de l’impact sur le travail. Quelle est votre position sur le sujet ? Pensez-vous que le travail va se raréfier ou non ?

Nous avons sciemment fait le choix de ne pas donner de chiffres sur ce sujet qui sont autant de chiffons rouges. Il nous semble plus intéressant d’étudier l’impact de l’IA sur la réalité du travail.

Nous avons identifié quatre types de métiers. Les premiers seront complètement automatisés et disparaitront. Mais d’autres seront rationalisés : l’IA fera une partie des tâches à valeur ajoutée que l’Homme accomplissait jusque-là. Le travail de l’homme sera moins intéressant, déqualifié. C’est ce qui pourrait se passer pour des opérateurs de maintenance que l’on équipera à l’avenir de lunettes de réalité augmentée qui guidera et corrigera leurs gestes. Le savoir-faire humain sera automatisé et remplacé. A l’inverse, il y aura des métiers augmentés, où l’IA accomplira des tâches rébarbatives, laissant à l’humain les tâches à valeur ajoutée. C’est par exemple le cas des avocats où une IA pourrait faire des synthèses de jurisprudence, laissant du temps à l’avocat pour approfondir son analyse. C’est aussi le cas pour les vendeurs. Et puis il y a tous les métiers qui ne seront pas changés, notamment dans l’artisanat ou certains métiers sociaux.

Sur ce sujet, le rôle des RH est donc d’anticiper l’évolution des métiers au plus vite, plutôt que de laisser les fantasmes sur la fin du travail se développer ?

Oui, les départements RH effectuent de nombreuses planifications. Sur l’IA c’est essentiel car la transformation qui s’annonce est énorme. Tout le monde dit ou pense que l’intelligence artificielle est un sujet pour la DSI. Nous pensons le contraire au BCG. C’est un sujet pour les RH d’abord. L’accompagnement autour du développement de l’IA est essentiel. Sans un bon accompagnement, il y aura des blocages, des refus qui empêcheront de tirer tous les bénéfices de l’IA. Pour pouvoir la déployer il sera indispensable de savoir créer un climat serein autour de ces nouvelles technologies.

C’est d’autant plus important qu’on ne voit pas toujours toute la réalité de l’adoption. On considère que l’IA c’est coder, écrire des algorithmes et basta. Non, c’est 10 % du travail, 20 % doit être consacré à l’intégrer pour le faire fonctionner avec les outils existants, et les 70 % restants concernent le déploiement, le travail pour faire adopter les processus, changer les manières de travailler.

Dans votre rapport, vous insistez sur la nécessité de réussir l’intégration de l’IA dans les processus de travail. De quoi s’agit-il ?

Travailler avec des outils d’IA ce n’est pas travailler comme avant avec un nouvel outil. Il faut réussir à l’insérer dans la façon dont travaillaient les individus, les équipes jusque-là. C’est très transformateur, l’IA agit en profondeur. L’enjeu est de taille : une technologie peut exister et peut ne pas être utilisée parce qu’on n’a pas su l’adapter aux salariés en place.

Nous avons travaillé pour Starbucks sur un moteur IA de promotions. Le travail des équipes de marketing a été bouleversé, y compris dans son organisation. Avant, chacun gérait une promotion sur une cible donnée. L’introduction de ces outils offre la possibilité de "produire" plus de 300 000 promotions différentes chaque semaine, alors que jusque-là on était limité à 30 possibilités. Les membres de l’équipe gèrent désormais une fonction, c’est-à-dire un objectif qu’importe la cible et surtout ils étudient et anticipent les cas limites. Une IA fait ce qu’on lui demande, sans se poser de questions éthiques. Si vous lui dites 'il faut vendre plus' elle poussera encore et encore. Mais que se passe-t-il pour un client obèse qu’il convient de conseiller sur un produit moins gras ou moins sucré ? C’est le genre de question que doivent se poser les équipes de marketing en permanence aujourd’hui.

Si je vous comprends bien, travailler avec une IA révolutionne le contenu du travail ?

Oui et je vais vous donner un deuxième exemple. Nous avons construit un système d'aide à la décision pour l’industrie de la mode. Dans ce secteur, il convient d’ajuster le plus finement possible les commandes et donc de savoir anticiper la tendance. Nous avons élaboré un outil et comparé ces décisions à celles que prenaient les acheteurs traditionnels seuls ou aidés par l’outil. Le résultat est sans appel : l’outil faisait mieux que l’acheteur professionnel.

Mais il est apparu que l’acheteur a un atout : il sait dénicher une tendance que l’IA ne trouve pas parce qu’elle ne l’a pas dans ses bibliothèques. Nous avons alors testé une autre façon de travailler. Quand l’acheteur classe les 10 tendances identifiées par la machin, là on est meilleur. Ce que je veux dire avec cet exemple c’est qu’il faut trouver la bonne façon d’interagir entre l’Homme et l’IA. Ce ne sera pas spontané et magique. Cette interface est la clé du succès ou de l’échec.

Ce qui manque à la machine c’est l’intuition, une connaissance non formalisable pour le moment ? C’est donc cela qui reste aux humains ?

Par rapport à l’IA, les décisions humaines sont prises en intégrant l’âme et conscience et le bon sens. On a observé des moteurs de tarification qui font payer plus cher aux pauvres qu’aux riches. Et c’était logique car ils prenaient en compte des facteurs comme la concurrence autour du point de vente, la distance en voiture.. Comme il y avait moins de concurrents dans certaines banlieues que dans les zones résidentielles, il faisait payer plus cher les premiers que les seconds. Le moteur d’IA ne se dit pas que ce n’est pas bien, pas éthique. De même, les moteurs de recommandation de vêtements peuvent avoir tendance à enfermer les gens dans des biais ethniques.

D’où ce que je vous disais sur l’étude des cas limites. Pour être vraiment efficace, un algorithme ne peut pas être réduit à du code et des données, c’est aussi une interrogation éthique. Il faut identifier définir et intégrer les cas limites. Car une IA est un système centralisé : quand elle se trompe elle le fait massivement, au contraire d’un vendeur ou d’une vendeuse qui localement aurait un comportement qui choque l’éthique. L’IA ça peut être une bourde planétaire en dix secondes.

J’aime plaisanter avec les dirigeants d’entreprises avec lesquels je parle de ces sujets en leur demandant s’ils ont recruté un CEO, un chief ethics officer. Au début, ils riaient, et peu à peu, ils prennent conscience de cet enjeu.

Pour l’IA, il faudra avoir de bons mathématiciens mais aussi des philosophes. La bonne nouvelle, c’est que la France est excellente dans la formation de ces deux spécialités !

 

Pour lire l'intégralité de l'étude "intelligence artificielle et capital humain : quels défis pour les entreprises ?" c'est ICI

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