Dans quelle mesure l’utilisation de l’IA augmente-t-elle la productivité de votre équipe ? | IA en affaires #71

Comment l’IA assiste-t-elle les professionnels ?

Y a-t-il des preuves que l’utilisation de l’IA au travail augmente la productivité ? En effet ! La plus grande étude confirmant cette hypothèse a été réalisée par un groupe de scientifiques d’écoles de commerce américaines, y compris la Harvard Business School et le MIT Sloan School of Management. Les chercheurs ont examiné le travail de 758 consultants, représentant environ 7 % de tous les consultants employés au Boston Consulting Group.

Leur tâche était de développer des concepts pour de nouveaux produits, en tenant compte d’aspects tels que :

• la créativité,
• la pensée analytique, ou
• les compétences de persuasion.

Dans le cadre d’une expérience testant si l’IA augmente la productivité, ils ont comparé leur performance sans soutien de l’IA et avec l’utilisation de GPT-4, le modèle de langage sur lequel la dernière version de ChatGPT Plus est basée. L’étude visait à examiner comment l’incorporation de l’IA dans le travail quotidien modifierait le flux de travail typique des consultants.

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

L’IA augmente-t-elle la productivité au travail ?

Les résultats au BCG étaient étonnamment clairs. Tous les consultants bénéficiant d’un soutien de l’IA ont amélioré la qualité de leur travail. En fait, sa qualité a augmenté jusqu’à 40 %. Mais comment l’étude a-t-elle été menée ?

Dans l’expérience, les participants ont été répartis au hasard en trois groupes :

• un groupe de contrôle — ses membres n’ont pas utilisé l’IA au travail,
• un groupe avec accès à GPT-4 – cependant, sans instruction préalable sur la meilleure façon d’utiliser l’intelligence artificielle,
• un groupe avec accès à GPT-4 et des matériaux d’instruction.

L’étude a été divisée en trois phases :

1. Tout d’abord, les consultants ont rempli un questionnaire concernant leurs données démographiques et leurs prédispositions.
2. Ensuite, ils sont passés à la partie principale, où ils ont effectué des tâches liées au développement de concepts de produits. Ces tâches ressemblaient étroitement à leur travail quotidien, impliquant des études de cas réalistes, telles que la création de chaussures pour des groupes cibles étroits et des athlètes. Les tâches nécessitaient créativité, pensée analytique, ainsi que la rédaction de textes persuasifs.
3. La troisième phase a impliqué des entretiens résumant les expériences des consultants avec le travail avec l’IA.

Il s’est avéré que les consultants utilisant GPT-4 étaient 12,5 % plus productifs et 25 % plus rapides. Les plus grands bénéfices ont été observés parmi les professionnels moins qualifiés qui ont reçu une formation supplémentaire sur les moyens efficaces d’utiliser GPT. Dans ce groupe, les chercheurs ont noté une augmentation remarquable de 43 % de la productivité !

Façons de collaborer avec l’intelligence artificielle

Est-ce que tous les employés interagissaient avec l’IA de la même manière ? Il semblerait que non. Les chercheurs ont donc décidé d’identifier les deux manières les plus courantes par lesquelles l’IA augmente la productivité. Ils les ont appelées les personas “Cyborg” et “Centaur”.

Cyborg

Le modèle Cyborg représente une approche collaborative où les humains et l’IA travaillent en étroite collaboration pour accomplir des tâches. Des exemples de collaboration Cyborg incluent :

• un programmeur commence à coder, et l’IA complète et affine le code, tout comme lorsqu’on utilise Github Copilot,
• un consultant commence à tirer des conclusions de l’analyse, et l’IA contribue des données et des visualisations supplémentaires, en utilisant des outils comme ChatGPT Plus,
• un rédacteur publicitaire commence à rédiger un texte publicitaire à partir d’un concept, et l’IA suggère des idées et des segments prêts à l’emploi. Le rédacteur affine ensuite le concept,
• un ingénieur esquisse un projet, et l’IA produit une visualisation basée sur celui-ci.

Dans le modèle Cyborg, la clé est l’intégration transparente des efforts humains et machines pour obtenir des résultats optimaux—c’est ainsi que l’IA augmente considérablement la productivité.

Source : HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Centaur

Le modèle Centaur implique la délégation de tâches, où certaines tâches sont effectuées par des humains, et d’autres sont déléguées à l’IA en fonction d’une évaluation individuelle des forces et des faiblesses de chaque entité. Des exemples de stratégies Centaur incluent :

• l’IA diagnostiquant, et le médecin adaptant les thérapies possibles,
• un consultant identifiant un problème commercial, et l’IA générant des analyses et des recommandations,
• un avocat rédigeant une plainte légale, et l’IA vérifiant la justesse et l’exhaustivité du document,
• un rédacteur créant un plan de texte, et l’IA apportant des corrections stylistiques et grammaticales.

La clé est de diviser stratégiquement les tâches et de tirer parti des forces des humains et des machines. Cependant, l’approche Centaur présente un défi : comment distinguer les tâches mieux adaptées à l’IA, augmentant la productivité, de celles mieux gérées par les humains ?

Frontières fragmentées de la technologie

Les chercheurs ont qualifié le défi de définir la “compétence” de l’intelligence artificielle de “frontières fragmentées de la technologie”. Ce terme concerne les capacités diverses et fluctuantes de l’intelligence artificielle.

Les capacités de l’IA progressent rapidement, souvent de manière inattendue. C’est pourquoi des tâches qui peuvent sembler également difficiles pour les humains peuvent se situer de part et d’autre de cette “frontière” – certaines peuvent être facilement résolues avec l’aide de l’IA, tandis que d’autres restent au-delà de la portée actuelle de ses capacités.

Par exemple, comme l’étude l’a montré, GPT a facilement :

• généré des idées créatives pour de nouveaux produits,
• a aidé à rédiger des textes persuasifs, ou
• a effectué des analyses de données détaillées.

D’un autre côté, il a fait des erreurs dans des calculs mathématiques simples. Cette “frontière fragmentée” pose un défi tant pour les concepteurs d’IA que pour les utilisateurs – il est difficile de prédire quelles tâches apparemment similaires seront faciles ou difficiles pour les algorithmes. Il est donc crucial d’explorer et de tester les capacités de l’IA étape par étape. Plus nous comprenons les “frontières fragmentées” de ces capacités, plus nous pouvons intégrer efficacement le travail des humains et des machines.

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

Comment augmenter la productivité dans votre entreprise avec l’IA ?

Dans votre entreprise, vous pouvez mener une expérience similaire pour évaluer dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut améliorer les résultats du travail. Il est utile de commencer par assigner des tâches aux employés, telles que la préparation de présentations, de rapports, de propositions commerciales, ou la résolution d’études de cas, tant avec qu’en l’absence de l’assistance de l’IA. Cela vous permettra de mesurer l’impact réel sur la productivité et la qualité du travail.

Néanmoins, il est essentiel de préparer adéquatement les employés. Pour observer une augmentation de 40 % de la productivité avec l’IA, similaire au succès observé au Boston Consulting Group, des initiatives de formation et la création de matériaux d’instruction seront nécessaires.

L’effort va presque certainement porter ses fruits. Par exemple, les agences de publicité peuvent générer des idées de campagne plus rapidement, les banques peuvent analyser les données clients plus efficacement, et les cabinets juridiques peuvent créer des documents plus efficacement. Partout où la créativité, l’analyse d’informations ou la rédaction de textes sont nécessaires—l’IA aidera les employés à être plus productifs.

L’avenir du travail avec l’IA

Le développement de l’intelligence artificielle suscite à la fois de grands espoirs et des inquiétudes, en particulier parmi les personnes ayant des difficultés à apprendre de nouveaux outils et à adapter leurs méthodes de travail aux possibilités changeantes de la technologie.

Il ne fait aucun doute que l’IA augmente la productivité en soulageant les équipes des tâches les plus simples et répétitives. De plus en plus de ces tâches seront automatisables. De nouveaux rôles combinant compétences humaines et machines émergeront également, tels que formateurs en IA ou courtiers en connaissances. Le développement continu des compétences et l’apprentissage d’une collaboration efficace avec l’IA seront essentiels.

En même temps, il est crucial d’être conscient des menaces. L’automatisation peut priver d’emplois les personnes moins qualifiées. Il existe également un risque que l’entreprise devienne trop dépendante des fournisseurs de technologie. Par conséquent, maintenir une distance saine et évaluer de manière critique les informations fournies par l’IA est essentiel.

L’avenir du travail avec l’IA semble fascinant mais aussi quelque peu troublant, tout comme dans une science-fiction bien écrite. D’un côté, il y a des possibilités incroyables, mais de l’autre, avons-nous vraiment le contrôle sur tout ?

Résumé

Les résultats de l’expérience montrent que l’IA augmente la productivité aujourd’hui. Pour certaines tâches créatives et analytiques, elle accélère le travail jusqu’à 40 %. Les travailleurs moins qualifiés en bénéficient le plus, mais les meilleurs professionnels sont également plus rapides et plus efficaces.

Il est crucial de comprendre quelles tâches peuvent être automatisées par l’IA et lesquelles nécessitent l’implication humaine. Des changements dans la façon dont le travail est organisé seront également nécessaires pour tirer le meilleur parti des capacités de l’IA. Et l’avenir du travail promet d’être intéressant – il ne sera certainement pas ennuyeux. Si vous êtes curieux d’une description encore plus détaillée de cette étude, lisez le rapport complet (lien).

Si vous aimez notre contenu, rejoignez notre communauté de abeilles occupées sur Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.