L'IA, ce sera encore la grande affaire de 2024, dans le prolongement de 2023. C'est un défi pour le management de toutes les organisations. Et comme toujours, à chaque irruption d'une innovation générique, la même question inquiète : quel impact pour l'emploi ? Or l'histoire nous le montre, c'est l'abord le plus fallacieux de l'enjeu. La première question, c'est pour quoi faire ? Pour dire les choses de façon lapidaire, l'IA permet de reconnaître et de produire du signe (image, textes, son), et de résoudre de mieux en mieux, par apprentissage, des problèmes complexes en traitant des données de masse. Comme toute automatisation elle tend d'abord à massifier l'offre, là où régnait l'artisanat, à l'instar des chaines de production du fordisme. [...]
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00:09 L'IA, ce sera encore la grande affaire de 2024, dans le prolongement de 2023.
00:14 C'est un défi pour le management de toutes les organisations.
00:18 Et comme toujours, à chaque irruption d'une innovation générique, la même question inquiète.
00:24 Quel impact pour l'emploi ?
00:26 Or, l'histoire nous le montre, c'est d'abord le plus fallacieux de l'enjeu.
00:30 La première question, c'est pourquoi faire ?
00:33 Pour dire les choses de façon lapidaire, l'IA permet de reconnaître et de produire du signe,
00:38 images, textes, sons, et de résoudre de mieux en mieux, par apprentissage,
00:43 des problèmes complexes en traitant des données de masse.
00:46 Comme toute automatisation, elle tend d'abord à massifier l'offre,
00:50 là où régnait l'artisanat, à l'instar des chaînes de production du fordisme.
00:55 Avant de remplacer l'homme, elle permet donc de faire beaucoup plus et mieux,
01:00 augmentant les capacités du cerveau humain.
01:03 Comme souvent, le progrès règle les problèmes du progrès, se greffant sur un dysfonctionnement.
01:08 Et ici, il s'agit d'abord d'augmenter nos capacités de lecture et de traitement face à un volume de data qui nous submerge.
01:16 L'adoption de l'IA est donc impérative, au risque d'être dépassée par les autres.
01:22 Ce potentiel de massification productive concerne directement les organisations qui fournissent de la connaissance,
01:30 expertise, conseils, ingénierie, R&D, design, architecture, médias, etc.
01:36 avec en première ligne les services d'informatique eux-mêmes, les plus immédiatement challengés.
01:42 Mais son pendant est la banalisation, l'homogénisation et donc la perte de valeur de l'offre.
01:49 Ce qui était rare, ne l'est plus.
01:51 Ainsi, le corollaire de l'irruption de l'IA et question de survie pour les entreprises, c'est la différenciation,
01:58 la singularité et l'ardente obligation d'apporter un plus, une intelligence augmentée, identifiable par l'utilisateur.
02:08 C'est le défi numéro un du management aujourd'hui, avec tout ce qui en découle en termes de besoins en ressources humaines rares pour challenger la masse.
02:18 Ce potentiel de massification productive ne concerne pas seulement les outputs, mais aussi les process internes à toute organisation.
02:27 Tout l'enjeu est de produire plus d'intelligence, de fluidité et surtout de remédier à notre sous-utilisation vertigineuse de la data.
02:38 Mais à rebours, le gros danger, c'est d'épaissir le métabolisme interne des organisations, de l'enquiloser sans gagner en efficacité.
02:47 C'est la perversion possible d'une innovation qui s'adresse d'abord au management, comme toute la transformation numérique d'ailleurs.
02:56 Contrairement aux innovations mécaniques du passé, il ne s'agit plus pour les managers de penser l'efficacité des autres, des subordonnés, mais aussi et surtout la leur.
03:06 Détenteur d'une arme de production massive, étant juge épartie, la tentation est de détourner l'innovation pour venir épaissir encore un peu plus
03:17 ce que l'anthropologue Graeber dénommait la « bureaucratie d'entreprise », laquelle tente à auto-justifier son rôle par l'inflation des process intermédiaires à finalité douteuse.
03:29 En un mot, le défi de l'IA c'est bien de produire de l'intelligence organisationnelle et non d'obésifier davantage le management par des bullshit jobs.
03:40 La seconde question majeure, c'est celle du comment.
03:44 Car le risque principal de l'automatisation, c'est l'appauvrissement des tâches, la perte d'autonomie, d'initiative, la subordination à l'outil, à l'instar une fois encore de l'ouvrier à la chaîne.
03:57 Celui des temps modernes, broyés par la machine, hébétés, déshumanisés et perdant l'ingéniosité de l'artisan.
04:04 L'IA est un assistant et non un suppléant à l'intelligence.
04:08 Ce risque de déqualification de l'utilisateur menace l'IA elle-même, qui doit se ressourcer sur la créativité humaine si elle ne veut pas se transformer en boîte noire auto-référentielle.
04:21 Cela veut dire de penser le partenariat avec l'IA, redéfinir les tâches attenantes aux différents métiers et les moyens nécessaires pour superformer l'IA.
04:32 Cela veut dire aussi de prévenir les risques de conflictualité et de fracture des organisations, autour d'un usage désarmonieux de l'IA où s'opposeraient les partisans et les résistants au mouvement.
04:45 De prendre la mesure des risques de dérive paranoïaque face à une innovation suspectée de remplacer l'homme.
04:52 Tout cela signifie un impératif de dialogue et de co-construction.
04:58 Il existe bien sûr beaucoup d'autres défis attenant à l'IA.
05:01 Les questions de propriété intellectuelle, de référencement sur le net, de redéfinition des interfaces d'accès à l'information via l'IA générative, etc.
05:10 Mais au centre de la stratégie, une question de mine. Comment produire de l'intelligence véritable par des chemins artificiels ?
05:19 (Générique)