Que faire quand les machines sont partout ?

Il faut Préparer les entreprises à un monde d'intelligence artificielle, d'algorithmes, de robots et de big data. Par Ben Pring, Vice-Président du Center for the Future of Work de Cognizant et co-auteur du livre What to do when Machines do Everything

5 mn

(Crédits : © Toru Hanai / Reuters)

À l'aube de la quatrième révolution industrielle, l'économie mondiale est sur le point de connaître un boom numérique. Les machines intelligentes peuvent déjà conduire des voitures, diagnostiquer des patients et gérer des finances de façon plus efficace que les humains. Dans un tel contexte, beaucoup s'inquiètent de l'avenir de l'emploi et de la compétitivité des entreprises. Néanmoins, cette situation crée également de nombreuses opportunités. Mes collègues chez Cognizant, Malcolm Frank et Paul Roehrig, et moi-même expliquons ainsi que la prochaine phase de l'économie numérique sourira non seulement à ceux qui créent les nouvelles machines mais également à ceux qui exploitent leur potentiel.

 La révolution digitale est avant tout une histoire de croissance. Les machines commencent déjà à valoriser le facteur humain et à créer de nouveaux emplois, voire des professions qui n'existaient pas auparavant. Ainsi, la main d'œuvre de demain nécessitera un plus grand nombre d'individus pour occuper des postes encore rares aujourd'hui, tels que ceux de data scientist, designer, technologue ou encore stratégiste.

 La nécessité de maîtriser les trois M

Si la perspective d'une main d'œuvre automatisée peut faire peur, la révolution de l'intelligence artificielle (IA) génèrera une immense vague d'opportunités pour les entreprises et les individus qui s'y seront préparés. D'une façon générale, l'ensemble des précédentes révolutions ont suivi un modèle semblable, à savoir : éclosion d'une bulle d'innovation, décrochage puis explosion. Il en sera de même pour la quatrième révolution industrielle. Les premiers bénéficiaires de l'économie numérique se sont alignés sur le principe des trois M - matières, machines et modèles - pour créer de la valeur.

  • Matières premières : La présence de capteurs sur quasiment tout - dispositifs liés à l'Internet des Objets, capteurs RFID, accéléromètres, capteurs de mouvement, etc. - génère des quantités massives de données qui constituent la nouvelle matière première de l'économie numérique.
  • Nouvelles machines : Des systèmes intelligents « traitent » ces nouvelles données-matières premières en conjuguant matériel, logiciels d'intelligence artificielle, algorithmes et contribution humaine afin d'accroître la productivité, et le plaisir des consommateurs, en termes d'expériences client et de processus opérationnels spécifiques.
  • Modèles d'entreprise : De nouveaux modèles commerciaux permettant de monétiser des services et des solutions sur la base de systèmes intelligents sont en train d'émerger. Sans modèle d'entreprise approprié pour soutenir les machines alimentées en données, les entreprises auront du mal à réussir.

Les chefs d'entreprise doivent choisir comment instrumentaliser tout ce qui nous entoure, comment collecter l'ensemble des données résultant de cette instrumentalisation, comment interroger efficacement les données, et comment « apprendre » aux systèmes dotés d'intelligence artificielle à chercher les informations pertinentes et à faire la distinction entre ce qui est utile et ce qui ne l'est pas.

Cinq clés pour tirer profit de l'intelligence artificielle

Pour aller de l'avant, il est indispensable de mettre en application chacun des trois M composant la recette du succès des entreprises d'aujourd'hui. Ce modèle de gestion définit cinq approches distinctes permettant non seulement de tirer profit de l'IA, mais également de subsister et prospérer pendant la période de transition. La prochaine phase du commerce mondial apportera compétitivité et réussite aux dirigeants qui se montreront capables d'améliorer la productivité, la connaissance des clients et l'innovation, et ce à travers les actions suivantes :

 1/ l'automatisation : Sous-traiter les tâches informatiques répétitives à la nouvelle machine. C'est ainsi que Uber automatise actuellement sa plateforme collaborative de transport.

2/ les halos : Instrumenter les produits et les individus et maximiser les données qu'ils génèrent - à travers leurs comportements connectés et sur Internet - afin de créer de nouvelles expériences client et de nouveaux modèles d'entreprise. General Electric et Nike sont en train d'instrumenter leurs produits en les enveloppant de halos de données et en créant de nouvelles propositions de valeur offrant une meilleure connaissance des clients.

3/ l'amélioration : Percevoir l'ordinateur comme un collègue capable d'aider à accroître le niveau de productivité et de satisfaction d'un poste. Par exemple, un système GPS améliore les performances d'un chauffeur de camion en facilitant la navigation, en fournissant des alertes en cas de dangers sur la route et en garantissant l'itinéraire le plus rapide pour un trajet donné.

4/ l'abondance : Se servir de la machine pour s'ouvrir à de vastes nouveaux marchés en faisant baisser le niveau de prix des offres existantes. Par exemple, Grisbee, coach financier en ligne, se sert de l'IA pour proposer des conseils financiers adaptés à la situation de chaque client, tout en garantissant la sécurité de leurs données.

5/ la découverte : Maximiser le recours à l'IA pour concevoir de nouveaux produits, de nouveaux services et de nouvelles industries. De même que l'ampoule de Thomas Edison a entraîné des découvertes dans les domaines de la radio, de la télévision et des transistors, les nouvelles machines d'aujourd'hui conduiront à la prochaine génération d'inventions.

Le monde n'a jamais évolué aussi vite qu'aujourd'hui. L'automatisation et l'émergence de l'intelligence artificielle représentent des forces profondes et imparables qui constituent le cœur de cette évolution effrénée. Le passage à la nouvelle machine et à l'IA, s'il est bien géré, finira par devenir un atout pour les entreprises, les individus et la société.

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