Intelligence artificielle : Changer de perspective

L’IA n’est pas une continuité mais une rupture 

Se plonger dans les potentialités de l’intelligence artificielle, écouter les experts nous ouvrir un monde fascinant que l’on ne comprend pas complètement, décortiquer les articles annonciateurs du monde de demain, côtoyer  ceux qui commencent à fabriquer de l’IA et à l’utiliser à grande échelle. Tout cela nous conduit à partager la dimension structurante du phénomène et l’importance de la transformation profonde qui pointe à l’horizon.

L’intelligence artificielle n’est pas une évolution naturelle des technologies existantes susceptible de s’intégrer de manière progressive et transparente dans ce que l’on fait déjà. L’IA est une révolution qui peut bousculer à la fois les équilibres économiques, les modèles d’entreprise, la relation au travail,  le modèle de société, les relations entre les individus et bien plus encore. 

L’intelligence artificielle est une matière puissante qu’il faut comprendre et apprendre  pour mieux en maîtriser les conséquences

Il est temps pour chaque entreprise de s’en emparer réellement

Comment, dès lors que l’on anticipe une telle transformation, comprendre le décalage important entre l’impact prévisible de l’IA dans les prochaines années et les moyens mobilisés par la majorité des entreprises et des services publics à ce jour en France.

Nous pressentons tous l’arrivée d’une vague d’une hauteur inhabituelle à même de transformer le trait de côte et de modifier les paysages, pendant que nous sommes en train de tester des idées et des esquifs qui permettent tout juste de traverser la baie des anges par temps gris. Sans doute en raison de la fascination voire de la sidération pour une matière difficile à appréhender, en raison aussi de l’incrédulité face à un discours à la fois trop généraliste et trop inquiétant.

Il ne faut pas céder au fantasme d’une IA universelle qui serait à même de traiter de toutes les questions et de nous remplacer. Mais il ne faut pas non plus nier le rythme qui s’accélère dans la mise à disposition de fonctions ou de services  à forte valeur ajoutée et potentiellement à fort impact.

La voie vers l’intelligence artificielle existe, elle peut être raisonnée, progressive et rassurante. Elle impose simplement de poser une ambition et une vision à moyen terme claire et de prendre le chemin.

Trop d’entreprises sont encore en phase d’expérimentation 

Cela commence le plus souvent pour les entreprises qui se lancent, par des petites opérations. C’est le stade des POC (proof of concept) ou des POV (proof of value) par lequel chacun doit passer pour se faire une conviction.

La mise en œuvre d’une solution d’intelligence artificielle suppose d’installer une démarche d’apprentissage progressive et de test and learn mais aussi de prendre la dimension complète du processus qui va de l’exploration de la donnée à une exploitation en continue de la solution.

Une solution à base d’IA est une solution vivante.  Il est donc important de s’assurer des conditions de fonctionnement et d’adaptation dans la durée que de penser l’algorithme lui-même. Il faut aussi prendre en compte les problématiques d’adoption par les utilisateurs,  d’intégration dans les pratiques des collaborateurs et la confrontation au système d’information déjà en place. 

Il faut changer d’échelle… et d’ambition

Les POC et des POV ne sont qu’un passage, une étape préalable qui doit rester brève et servir une démonstration de l’impact sur les technologies et les services mais surtout donner à voir sur le potentiel pour l’entreprise.

Au-delà, il faut  se lancer délibérément dans une vision ambitieuse et industrielle de passage à l’échelle de l’entreprise de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. C’est vrai dans le domaine de l’entreprise privée mais c’est aussi vrai pour l’état et les opérateurs publics.

Intelligence emploi une transformation profonde

C’est le choix qui a été fait par Pôle emploi dans le lancement de son programme « Intelligence Emploi ».

Une première étape  a permis la construction de plusieurs cas d’usages expérimentaux et de quelques services ponctuels qui fonctionnent en production. Dans le même temps des premières capacités techniques et des compétences se sont installées progressivement pour nourrir ces services (datalake, agence data services, outils …). Ces premières actions nous ont conduit au constat suivant : l’IA représente un fort potentiel pour notre domaine d’intervention mais pour en bénéficier il faut changer d’échelle et repenser le modèle global de mise en œuvre. Réaliser des services qui comportent des parts d’intelligence artificielle est une chose, se mettre en capacité de mettre l’intelligence artificielle au cœur des réflexions sur l’offre de service en est une autre.

Le programme a pour objectif  de mettre en capacité Pôle emploi à faire de l’intelligence artificielle un levier maîtrisé pour améliorer sa performance et sa qualité de service. 

Cette  transformation s’appuie sur plusieurs axes qu’il faut mener conjointement et suppose de s’interroger sur :

• La place que l’on souhaite donner à ces technologies, et la maîtrise des impacts dans la durée. 

La mise en œuvre d’une approche éthique organisée et accompagnée est indispensable pour sécuriser la démarche et gagner la confiance. La décision de placer le conseiller et l’usager au centre par exemple conditionne fortement les services qui seront construits.

• L’évolution de la pratique du métier, les évolutions culturelles et la levée des freins à accompagner

S’attacher à mettre en place tous les mécanismes d’accompagnement et d’acculturation permet de remettre l’IA à la bonne place. Chaque collaborateur doit être impliqué dans la démarche et acquérir la juste connaissance pour comprendre, démystifier et utiliser les services d’IA. Choisir délibérément de parler d’intelligence artificielle et de mettre les managers au cœur de l’accompagnement sur la manière de s’en emparer est un marqueur important de la confiance.

• Les processus de conception et d’ingénierie à adapter, 

 « Faire » de l’IA  suppose d’avoir un approche spécifique sur les données, de comprendre les différentes briques du service (Algorithmes, moteur de règle, supervision, entrainement, ….) de mettre en place une démarche structurée de test and learn et de se confronter à l’intégration dans des fonctions existantes. Le fait de viser une confrontation rapide à l’utilisateur dans une démarche où il y a une exigence forte de qualité et d’industrialisation oblige à une excellence des processus d’ingénierie

• Les compétences à mobiliser le modèle de ressources et les modèles organisationnels cibles à projeter. 

Les acteurs interviennent différemment et doivent intégrer des compétences et des savoirs faire nouveaux. Il faut penser à l’expert (data scientist, data engineer, …) mais aussi aux autres métiers de la conception et de la fabrication qui doivent comprendre et se mobiliser dans des processus et une méthode nouvelle. Il faut gérer la montée en compétence  et s’appuyer sans hésiter sur des compétences externes pour activer la transformation du modèle de delivery.

Combiner la vision et le chemin

L’expérience nous a appris que la démarche vers l’intelligence artificielle est avant tout une démarche d’apprentissage. Il s’agit de combiner le calme  du visionnaire qui regarde l’horizon et dessine le futur et l’énergie et la foi du pèlerin qui chemine de manière déterminée vers Compostelle et permet de se confronter aux incertitudes, aux épreuves et de gagner progressivement en maturité et en force.