12 - Intelligence Artificielle, nous voilà !

"Enfin nous y voilà !", me direz-vous peut-être. Et bien oui, la fameuse Intelligence Artificielle dont tout le monde parle tant dernièrement n'arrive que dans le 12ème article de la méthodologie Business Flow. Et c'est bien volontaire !

Vouloir commencer par là sans avoir effleuré tous les autres sujets que nous avons évoqués, c'est comme vouloir recruter Léon Marchand, lui proposer du fast food comme base d'alimentation midi et soir, lui fournir une piscine en plastique ronde pour s'entrainer sans coach pendant 5 ans, puis espérer qu'il batte le record du monde du 400m 4 nages. Même si c'est un nageur exceptionnel, tout comme certains algorithmes ou modèles ont des potentiels de performance incroyables, s'il n'est pas bien nourri, peu ou mal entrainé et qu'il travaille dans des conditions qui ne sont pas fidèles au challenge qu'il doit relever alors il n'a aucune chance. Certes Léon pourra nager (et l'algorithme donnera une réponse), mais le résultat sera certainement très décevant.

Pire, si on n'a aucun benchmark ou aucune idée de ce qu'est un bon ou un mauvais résultat sur un sujet, parce qu'on ne s'est pas confronté au problème que l'on souhaite résoudre avant de le soumettre à une technologie qui fait le buzz (au hasard, l'IA générative ou le Deep Learning), alors on ne se rendra même pas compte que l'on fait de grosses bêtises ou que l'on prend de très mauvaises décisions business (en plus d'avoir payé 10 fois trop cher pour implémenter et déployer le projet).

Dans l'idéal donc, cette étape se déclenche une fois que l'on a repéré, dans le cadre d'un rituel de suivi de performance d'un domaine métier par exemple, une défaillance ou une opportunité d'amélioration de notre façon de réaliser nos gestes métiers. Si l'idée vient de l'extérieur sur un sujet qui n'a pas été travaillé rigoureusement auparavant alors on empile les risques d'échecs du projet : problèmes dans les données, pas de vision d'ensemble des processus métiers impliqués et manque de connaissance détaillée du périmètre que l'on veut faire évoluer, manque d'implication des équipes métiers, manque d'adoption par les utilisateurs finaux de la solution technologique construite, algorithme mal paramétré donnant des solutions de basse qualité.

Toutes les étapes précédentes du Business Flow construisent le cadre permettant à ces technologies d'exceller et d'apporter toute leur valeur dans les entreprises. Sensibiliser vos équipes aux cas d'applications couverts par les IA et les former à ces technologies n'est pas suffisant.

Ces précautions d'usage étant prises, nous pouvons dérouler le cas idéal de l'approche Business Flow ! A ce stade, dans chaque grand domaine métier de l'entreprise :

• nous disposons d'objectifs clairement explicités et de jalons que l'on souhaite atteindre ;

• les équipes sont capables de mesurer facilement l'atteinte (ou non) de chaque jalon et les indicateurs qui en découlent sont animés dans des rituels réguliers d'amélioration de la performance par des collaborateurs responsabilisés ;

• ces rituels mettent en avant des défaillances et donc des opportunités dans les processus métiers, déclenchant des actions rapides dans les cas simples, et des spécifications de projets lorsque les problèmes sont plus complexes, projets qui peuvent être priorisés dans des instances dédiées (par création de valeur attendue par exemple) ;

• chaque processus métier dispose également de prévision de son activité et d'outils de simulation dont il se sert pour évaluer des scénarios et prendre des décisions opérationnelles et stratégiques, de sorte que les équipes ont un haut niveau de maitrise des processus métiers de leur périmètre.

Nous avions pu voir dans l'article 9 que les alerteurs pouvaient être perçus comme un premier niveau de réflexes si on fait le parallèle fait avec le fonctionnement du corps humain (cf 09 - Mise en place d'alerteurs). Les systèmes de prévisions et les systèmes de simulation des articles 10 et 11 correspondent alors à notre capacité naturelle à nous projeter dans des futurs hypothétiques ou des situations alternatives afin d'ajuster nos comportements au présent. Par exemple pour certains s'imaginer en train de prendre la parole devant une assemblée peut faire sentir une forme de stress, et donc peut pousser à travailler tout de suite son élocution, sa posture, sa gestion des émotions. Tout comme un scénario d'entrepôt bloqué par une grève en entreprise peut mettre en avant la nécessité de préparer des plans d'urgence à activer en cas de problème (gestion RH, transfert du volume à produire aux autres entrepôts, etc.), ou une déviation prévue des taux de marge peut conduire à prendre des décisions de modification des ambitions des plans marketing tout de suite. Dès lors, tout ce que l'on regroupe sous la dénomination "Intelligence Artificielle" (que ce soit des techniques d'Optimisation, d'Apprentissage de tous types ou de pures automatisations) correspond, à l'échelle de l'individu, à notre capacité à réfléchir à un très grand nombre de "futurs possibles" ou de scénarios, puis choisir la meilleure trajectoire à chaque instant, pour chaque problème rencontré, de la manière la plus automatique possible. C'est de toute la force de notre cortex préfrontal dont on s'inspire quand on a recours aux techniques d'Intelligence Artificielle.

Maintenant, l'Intelligence Artificielle est un vaste territoire qui regroupe bien des outils, plus ou moins récents. Et bien sûr le choix de la méthode utilisée parmi ces outils pour résoudre un problème dans l'entreprise doit se faire en fonction du problème à résoudre. Ecrit comme ça, cela semble être une évidence... et pourtant ça ne l'est pas ! Pour différentes raisons sociétales, nous sommes de plus en plus sensibles à un biais cognitif qui fait des ravages : le marteau de Maslow. Sa forme originelle [1] pourrait être reformulée ces dernières années en : "puisqu'il faut absolument dire qu'on utilise l'IA pour être crédible et respecté alors utilisons en priorité toutes les techniques qui buzzent et appliquons-les à l'ensemble des problèmes que l'on rencontre même s'ils n'ont rien à voir les unes avec les autres". Ne tombez pas dans ce piège ! Et si vous avez investi dans l'implémentation d'un chatGPT local à votre entreprise comme projet phare et à la plus haute priorité, posez-vous les questions : pourquoi ce projet et pas un autre ? Etait-ce vraiment le plus urgent ou porteur de valeur ? Cela peut être effectivement ce qui vous apporte le plus de valeur ou qui permet de résoudre le problème le plus urgent auquel vous faites face. Ou pas.

Comment faire alors pour choisir la méthode adaptée afin de résoudre au mieux les problèmes métiers décrits dans les spécifications projets que vous avez à ce stade devant vous, pour chaque domaine de votre entreprise ?

Ecoutez vos data scientists, les experts externes avec lesquels vous travaillez et les experts métiers du domaine d'activité sur lequel porte le projet. Prenez leurs points de vue et leurs propositions, confrontez les opinions, puis posez leur des questions. Pourquoi cette approche plutôt qu'une autre ? D'ailleurs quelles autres approches avez-vous envisagé et sur quels critères les avez-vous mises de côté ? Comment est-ce que ça va marcher concrètement ce que vous proposez ? Comment on va savoir et mesurer que l'outil fournira des réponses de qualité ? Dans la boîte à outils de l'IA, il y a de la complexité dans beaucoup de méthodes de résolution, mais il n'y a rien que chacun devrait au moins pouvoir sentir et se représenter globalement. Et à partir de là... lancez-vous ! (tout en vous assurant de bien suivre chaque projet, comme évoqué dans l'article 08 - Suivre et animer vos projets)

Enfin, pour terminer cette étape finale décrivant l'approche Business Flow et apporter une dernière touche d'inspiration, voici une liste (non exhaustive naturellement) des grands sujets qui peuvent être couverts aujourd'hui par des techniques issues de la famille de l'Intelligence Artificielle, dans différents secteurs métiers :

• https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lzt87EsLQMj7CpitJCxY9szdPOa5-zLk

Et voilà ! Nous arrivons au bout du chemin ! (ou au début..!)

Vous connaissez les grandes étapes pour faire évoluer vos entreprises vers un état de Flow. Vous avez appris comment Connaître, Améliorer et Renforcer la structure dans laquelle vous travaillez, de sorte qu'elle progresse quasiment d'elle-même avec fluidité et efficacité. Vous savez qu'on ne peut progresser efficacement sans avoir défini précisément les objectifs qu'on se fixe ainsi que les jalons permettant de s'assurer qu'on avance dans la bonne direction, et que l'on sait mesurer sa progression avec des données structurées, validées et éprouvées grâce à des processus de suivi régulièrement tenus. Vous avez conscience que les dashboards ne sont qu'un outil pour l'animation de sa progression et non une fin, et vous avez déployé tous les mécanismes permettant à chaque collaborateur d'identifier des axes d'amélioration, de mettre en place des solutions eux-mêmes lorsqu'ils peuvent ou de soumettre des idées de projets quand ils ont besoin de ressources pour cela. Vous savez prioriser les projets et les conduire pour maximiser les succès. Enfin, vous avez déployé l'inconscient, les réflexes et les automatismes de vos entreprises : vous avez des outils permettant de lancer des alertes en cas de problème pour réagir au plus vite, d'autres outils pour prévoir puis simuler tous les pans de vos activités ce qui permet à tous de prendre les meilleures décisions à chaque instant, et un dernier ensemble d'outils issus de la famille de l'Intelligence Artificielle pour automatiser et optimiser dès que c'est pertinent tous les fonctionnements internes de l'entreprise.

Arrivé à ce stade : profitez, et laissez-vous surprendre par toutes les grandes choses que vos entreprises peuvent maintenant accomplir par elles-mêmes !

[1] Biais Cognitif de Maslow : "J'imagine qu'il est tentant, si le seul outil dont vous disposez est un marteau, de tout considérer comme un clou"