Intelligence artificielle : ne reproduisez pas les erreurs de la transformation digitale

@Xavier De Mazenod
31 octobre 2019

La transformation digitale n’est pas de tout repos, on l’a vu récemment avec le témoignage de Guillaume Pépy, PDG de la SNCF, invité par l’institut G9+ : erreurs d’alignement de l’objectif du projet technologique à celui de l’entreprise ; problèmes répétitifs de gouvernance ; ralentissement des initiatives par le management (la petite phrase du grand patron : « on se rêve en groupe agile et on s’aperçoit qu’on est les premiers freins à ce changement » était en soi emblématique) ; résistance au changement ; travail en silo des équipes digitales ; sentiment d’abandon des équipes existantes… Ces échecs sont courants dans les projets digitaux comme l’explique le PDG de la SNCF. Voyons comment ne pas les reproduire avec les projets consacrés à l’intelligence artificielle.

Digérer les échecs des projets digitaux

Nous voici donc dans une situation où nous tentons encore de digérer la transformation digitale d’hier (on pourrait dire qu’elle a déjà presque 10 ans) et cette digestion semble assez délicate si l’on en croit Guillaume Pépy.

Avec l’intelligence artificielle, on entre dans la cour des grands. La transformation digitale semblait difficile ? Alors respirez un grand coup, voici venir l’intelligence artificielle avec son lot de particularismes plus forts les uns que les autres pour les pauvres entreprises déjà accablées de difficultés.

L’IA fait passer l’informatique à une autre échelle

D’abord, l’IA fait passer l’informatique à une autre échelle, celle des « Big data ». Mais attention, pas les Big data « à la papa », tel qu’on les imaginait il y a sept ans. Il s’agit non de prototypes, mais de vrais projets avec des millions de données, souvent issues de la collecte des systèmes d’information ou de l’Internet des objets (IOT : dont on croit à tort qu’il s’agit d’un sujet grand public alors qu’en fait c’est un sujet industriel).

C’est en substance ce que The Augmented Company fait avec des produits comme Star 5, où des millions de données sont recueillies pour permettre des classements et des benchmarks des produits de grande consommation sous tous les angles. Ce genre de technologie est à la portée des grandes entreprises aujourd’hui. Plus besoin de construire des usines à gaz, la technologie est faite d’assemblages comme a expliqué Grégory Pallière dans cette vidéo tournée lors d’un événement qui s’est tenu le 2 juillet 2019 sur le sujet de l’intelligence artificielle.

Attention, experts dangereux

Ensuite, il s’agit d’un sujet dans lequel il est difficile de s’y retrouver, d’autant plus que les experts du sujet brouillent pas mal les cartes.

Certains, de vrais experts, viennent nous dire que l’intelligence artificielle n’existe pas, ce qui est bien entendu une (fausse) bêtise, car elle existe bel et bien (en fait c’est plus une argutie de spécialiste qui vient nous expliquer que le terme est mal choisi pour décrire une réalité plus complexe que celle qu’il peut couvrir).

De l’autre côté des experts de leur domaine (Steven Hawking dans le domaine de l’astrophysique), mais de faux experts en IA et complètement déconnectés de la réalité comme cela a été fort bien démontré par Jean Gabriel Ganascia dans son livre « le mythe de la singularité ».

En conséquence, la résonnance engendrée par l’intelligence artificielle est sans précédent. Si vous trouviez qu’on avait fait beaucoup de bruit autour de la transformation digitale, alors mettez à nouveau vos ceintures, car dans l’intelligence artificielle le bla-bla ne connaît pas de limites (c’est d’ailleurs ce que disait en substance Jean-Philippe Desbiolles d’IBM lors d’une interview).

Ne pas reproduire les mêmes erreurs avec l’intelligence artificielle

Il est donc important de tenter d’analyser les causes des échecs de cette révolution digitale pour ne pas les reproduire. Et de rester attentif à trois grandes erreurs qui engendrent les échecs.

Erreur n° 1 : la manie des POCs

Le premier danger c’est celui de la POC mania, la manie du Proof of concept. C’est la capacité à lancer des projets, des prototypes, dans toutes les directions. Chaque service va lancer ses projets dans le digital. On se retrouve alors au niveau d’une filiale-pays avec au moins 30 ou 40 initiatives digitales. À l’aune du groupe, cela se chiffre en centaines de projets sans aucun doute. Cela bouillonne dans tous les sens et donc les gens sont fiers d’avoir mis en place autant de projets. Mais, constate Grégory Pallière, quand on regarde attentivement ce qu’il est sorti de ce bouillonnement, ce qui est réellement sorti sur le marché, on est souvent déçu par les résultats.

Erreur n° 2 : les usines à gaz

Deuxième danger qui guette les entreprises se lançant dans des projets d’intelligence artificielle, celui du gros projet miracle. L’entreprise lance un énorme projet qui va coûter très cher. Et comme il est très cher, on est certain qu’il va réussir. Donc on place tous les œufs dans ce panier-là. Et comme on a mis des moyens monstrueux dans le projet, le résultat ne peut être qu’exceptionnel. Et il n’est pas rare de voir des projets qui coûtent de 3 à 4 millions d’euros. Parfois même plusieurs dizaines de millions investis en pure perte.

Erreur n° 3 : la peur du risque

Le troisième danger qui guette les entreprises se lançant dans l’intelligence artificielle c’est l’attitude défensive. On ne prend aucun risque et on attend que les modes passent. Ou, tout au moins, ce que l’on pense être des modes. Peut-être parce qu’on a été échaudé dans le passé avec des projets digitaux ratés. Peut-être aussi parce qu’on ne comprend pas réellement les enjeux de l’intelligence artificielle.

Comme l’entreprise ne veut pas prendre de risque, elle cherche à tout verrouiller quand elle lance son projet. Or, quand on veut innover, tout verrouiller ne fonctionne pas. Donc on s’empresse de ne rien faire.

En conclusion, les écueils de l’IA ne sont pas éloignés des erreurs classiques des projets de transformation digitale. Mais l’IA magnifie encore ces dangers du fait de sa complexité, des tailles de données traitées et de la difficulté à maîtriser ces nouveaux sujets sur le terrain au-delà des déclarations d’intention.


L’avis de l’expert : Grégory Pallière

Pour Grégory Pallière, Co-founder & Chief Development Officer chez TheAugmentedCompany.ai (iRevolutionZiwigStar5.ai), il ne faut pas succomber à la tentation de devenir un spécialiste de l’intelligence artificielle plutôt que de la mettre au service de son activité :

 

 

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