Les organisations face à l'IA : les cadres en première ligne
Dans une interview accordée à HEC Paris Executive Education, François Cazals, expert français de l'IA et professeur adjoint à HEC Paris, a partagé sa vision sur l'essor rapide de l'Intelligence Artificielle au sein des organisations. Son approche, résolument orientée vers les besoins métiers, met en lumière des étapes clés pour une adoption réussie de l'IA. Une attention particulière est portée sur le rôle de l’encadrement : quelles sont les opportunités et les défis auxquels les cadres d'entreprise sont confrontés à l'ère de l'IA ?
Interrogations stratégiques et alignement métier
François Cazals insiste sur la nécessité pour les cadres de se poser les bonnes questions stratégiques face à l'essor de l'IA. L'angle de réflexion doit être axé sur les besoins métiers plutôt que sur la technologie.
l’IA, alliée ou ennemie des managers ?
Comment l'IA peut-elle servir les objectifs spécifiques de l'entreprise ? Comment l'IA peut-elle répondre aux besoins spécifiques de nos métiers ?
La première étape est la définition des sujets métiers, suivie d'une évaluation de leur alignement avec la stratégie de l'entreprise. Cette approche permet de construire une feuille de route IA & data, créatrice de valeur pour l’entreprise.
Cette étape préalable est indispensable avant de consulter des experts en IA pour une mise en œuvre opérationnelle.
L’acculturation pour dédramatiser l'IA dans les organisations
L’adoption de l’IA par les organisations doit commencer avec l'acculturation :
« Créer une culture de l'entreprise sur ces sujets pour dédramatiser et commencer par la tête et pas par les jambes ! »
François Cazals préconise donc de commencer par les dirigeants, en évangélisant sur les enjeux et en dédramatisant les aspects technologiques. Les cadres, en tant que décideurs clés, doivent comprendre les implications et inspirer une culture d'entreprise favorable à l'adoption de l'IA. Il s’agira ensuite de disposer « d’une infrastructure informatique ou en tout cas, d'une vision technologique qui permet d'attaquer ces sujets et de les concrétiser. »
L’anticipation des changements par la détection des cas d’usage
L'IA est-elle un allié qui offre des opportunités de détection proactive des cas d'usage, ou un adversaire qui suscite des craintes quant à l'avenir du travail ? Les cadres sont invités à collaborer avec leurs équipes pour identifier les opportunités transformationnelles.
Et ici, l'objet est d'observer attentivement les développements en cours. À l'heure actuelle, il est évident que plusieurs grandes entreprises s'engagent dans l'intégration et les investissements liés à l'intelligence artificielle générative au sein de leurs opérations métier.
Par exemple AXA, ainsi que des cabinets de conseil tels que EY! et McKinsey, consacrent des ressources pour expérimenter ces technologies.
Une fois qu'ils auront accumulé une expérience pratique, ils pourront tirer des enseignements sur l'évolution des méthodes de travail et sur les processus d'exécution propres à leurs secteurs d'activité.
La formation à l’IA : une nécessité à tous les niveaux des organisations
Il est important, en premier lieu, d’insister sur le fait que l'intelligence artificielle se résume à des logiciels, dépourvus d'intelligence au sens humain, mais dotés d'une puissante capacité de calcul permettant aux machines d'analyser et d'acquérir une forme d'apprentissage à partir des données, créant ainsi l'illusion d'intelligence. Le préalable est donc d'expliquer ce que sont l'IA et la data dans le but de dédramatiser ces concepts.
Ensuite, on peut dessiner 3 niveaux de formation selon les publics:
- un socle très technique, axé sur la data science, qui s'adresse à un public restreint en raison des prérequis éducatifs, mathématiques et technologiques nécessaires,
- un deuxième défi de formation concerne les gestionnaires et doit se focaliser sur l'utilisation de l'IA non pas pour créer des modèles, mais pour améliorer leurs performances professionnelles,
- le troisième volet de la formation, la ‘dédramatisation’ évoquée précédemment, concerne l'acculturation de l'ensemble du personnel dans un paysage professionnel remodelé par l'IA.
La Data Stratégie : transformer pour ne pas subir
L'IA est-elle une alliée qui offre des moyens innovants de transformer les modèles commerciaux, ou une adversaire qui peut rendre obsolètes les pratiques commerciales traditionnelles ? Les cadres sont encouragés à considérer la Data Stratégie comme une opportunité d'intelligence transformante plutôt que comme une menace.
On peut distinguer quatre objectifs stratégiques clés pour l'intégration de la data dans les organisations, chacun correspondant à une étape de maturité.
- La première étape consiste à améliorer le pilotage de l'organisation en utilisant les données pour mieux comprendre et anticiper les phénomènes.
- La deuxième vise à optimiser l'efficacité interne et la gestion des ressources en automatisant des processus, notamment par le recours à l'IA.
- La troisième étape se concentre sur la personnalisation des relations, expériences et transactions avec les clients, usagers ou citoyens en utilisant l'IA et les données.
- Enfin, la quatrième et dernière étape est la plus complexe, impliquant la transformation du business model de l'organisation grâce à l'IA, qui peut générer de nouveaux modèles économiques.
L'IA, loin d'être un adversaire redoutable, permet aux cadres de l’utiliser comme un levier stratégique pour anticiper les besoins du marché, créer des expériences client différenciées, et propulser leurs organisations vers de nouveaux sommets.
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