Automatisation ou augmentation ? Deux approches de l’IA dans une entreprise | IA en affaires #124

Qu’est-ce que l’automatisation et l’augmentation dans le contexte de l’IA dans une entreprise ?

L’automatisation et l’augmentation sont des forces opposées mais interdépendantes. En fait, les entreprises sont confrontées à un choix : doivent-elles réduire les coûts et automatiser les tâches, éliminant ainsi l’implication humaine dans le processus ? Ou, en se concentrant sur la qualité et la personnalisation, améliorer les capacités des employés et améliorer les résultats grâce à l’augmentation par l’IA, qui implique une collaboration étroite entre les humains et l’intelligence artificielle ? Leurs compétences complémentaires seraient alors combinées pour accomplir une tâche spécifique.

Le paradoxe de l’automatisation et de l’augmentation est un problème que les organisations modernes doivent affronter. Comprendre la différence et les synergies entre les deux concepts est crucial pour la mise en œuvre réussie de l’IA dans les affaires.

Automatisation

L’automatisation est le processus de remplacement des activités humaines répétitives par des logiciels. Avant l’ère du développement rapide de l’intelligence artificielle générative, l’automatisation n’était applicable qu’aux tâches routinières et bien structurées, telles que :

• remplir des factures,
• créer des rapports,
• résumer des dépenses,
• service client simple basé sur la sélection de la prochaine étape de la conversation en appuyant sur un bouton.

Les organisations étaient capables d’automatiser des processus basés sur des connaissances d’experts codées sous forme d’algorithmes qui définissent les relations entre les conditions (“si”) et les conséquences (“alors”). Une telle automatisation était basée sur un modèle de domaine explicitement défini, c’est-à-dire une représentation des connaissances du domaine qui optimise une fonction d’utilité choisie.

Cependant, le développement de l’intelligence artificielle générative a apporté des changements radicaux dans le domaine de l’automatisation. Non seulement les nouveaux modèles peuvent répondre de manière beaucoup plus flexible aux données d’entrée, mais ils peuvent également exécuter des commandes exprimées en langage naturel. En d’autres termes, au lieu d’exécuter des commandes basées sur des règles explicites, ils peuvent effectuer des tâches basées sur une compréhension contextuelle.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Cependant, les automatisations utilisant l’intelligence artificielle comportent des risques considérables.

Le premier est le danger d’automatiser la prise de décision – un problème auquel sont confrontés les développeurs de véhicules autonomes, entre autres. Par exemple, lorsqu’un véhicule doit effectuer une manœuvre en fractions de seconde car il n’y a pas moyen d’éviter une collision.

Le deuxième risque provient de la dépendance aux algorithmes prédictifs. Même si une entreprise souhaite mettre en œuvre une option automatisée pour suivre les recommandations de l’intelligence artificielle basée sur les données, un humain doit assumer la responsabilité des décisions prises.

Un troisième type de risque est l’utilisation de l’intelligence artificielle générative qui, avec des données insuffisantes, commence à halluciner, c’est-à-dire à fournir des réponses probables mais fausses. Par exemple, elle peut générer de fausses nouvelles ou donner aux clients de fausses réponses à des questions. Naviguer entre les avantages et les risques de l’automatisation nécessite donc une analyse et une préparation minutieuses.

Augmentation

L’augmentation est le processus d’utilisation de l’IA pour améliorer l’intelligence et les compétences humaines, plutôt que de les remplacer ou d’agir de manière indépendante. Avec l’importance croissante de l’augmentation dans des environnements nécessitant une prise de décision complexe, les organisations adoptent de plus en plus cette approche. Pour des tâches plus complexes où les règles et les modèles ne sont pas entièrement connus, l’augmentation permet à l’intelligence naturelle et artificielle de travailler en étroite collaboration.

Cela s’explique par le fait que l’augmentation est un processus itératif et coévolutif dans lequel les humains apprennent de l’IA et l’IA apprend des humains. Ce faisant, le rôle de l’intelligence artificielle doit être conçu pour permettre une supervision humaine à toutes les étapes d’un processus donné. Cela nécessite l’implication d’experts du domaine, dont l’expertise est souvent tacite, dérivée d’années d’expérience et d’intuition, rendant difficile ou impossible pour l’IA de les remplacer directement.

L’augmentation permet aux humains et à l’intelligence artificielle de se renforcer mutuellement, combinant la rationalité des machines avec l’intuition humaine, le bon sens et l’expérience professionnelle. Cette approche permet un traitement de l’information plus complet et une meilleure prise de décision.

Dans l’entreprise de parfumerie, Symrise, par exemple, les parfumeurs ont travaillé en étroite collaboration avec le système d’IA pour générer des idées pour de nouveaux parfums (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+artificial+intelligence+can+be…-a0578441404). Grâce à l’augmentation, les experts ont pu tirer parti de la capacité de la machine à traiter d’énormes quantités de données tout en appliquant leurs propres connaissances pour interpréter et contextualiser les résultats. Les résultats étaient des parfums innovants que les clients adoraient.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Transitions fluides – de l’automatisation à l’augmentation et vice versa

La relation entre l’automatisation et l’augmentation est dynamique. Elle permet des transitions fluides entre les deux approches. La collaboration étroite entre les humains et l’IA dans le cadre de l’augmentation aide à identifier des règles et des modèles qui peuvent ensuite être utilisés pour automatiser une tâche donnée, conduisant à des innovations et à des gains d’efficacité.

Les organisations devraient donc délibérément itérer entre les tâches séparées d’automatisation et d’augmentation, en s’engageant à long terme envers les deux.

Une autre étape qui renforcera le lien entre l’automatisation et l’augmentation est la création d’agents autonomes, c’est-à-dire d’intelligence artificielle qui peut non seulement automatiser des tâches, mais aussi planifier des processus et émettre des commandes à d’autres systèmes sans intervention humaine. Le développement de solutions d’IA de nouvelle génération permettra également dans un avenir proche de créer des prototypes et des services innovants basés sur l’analyse des besoins.

Résumé

L’automatisation et l’augmentation représentent deux applications opposées mais souvent interdépendantes de l’intelligence artificielle dans la gestion. Une approche équilibrée qui combine les forces des deux concepts est la clé pour atteindre une complémentarité qui bénéficie à la fois aux entreprises et à la société.

Pour gérer efficacement cette tension, les organisations devraient :

• se souvenir de la responsabilité de créer des systèmes transparents et sécurisés utilisant l’IA,
• garder à l’esprit la responsabilité des processus de gestion, en considérant l’IA comme un outil d’assistance plutôt que de remplacement des managers,
• intégrer les deux approches en itérant délibérément entre elles et en tirant parti des forces de chacune,
• mettre en œuvre des contrôles stricts et des mécanismes de transparence pour détecter et corriger les erreurs et les biais dans les systèmes d’IA.

Surtout, elles devraient également investir dans le développement des compétences et des compétences des employés afin qu’ils puissent travailler efficacement avec l’intelligence artificielle dans le cadre de l’augmentation.

Combiner avec succès ces deux forces de l’IA rendra non seulement les organisations plus efficaces et innovantes, mais aidera également à construire une société plus juste et durable. La clé est de comprendre que l’automatisation et l’augmentation doivent coexister en synergie harmonieuse, et non rivaliser comme des alternatives.

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