Une mauvaise mise en œuvre de l'IA pourrait entraîner des réductions d'effectifs

De nombreuses organisations sapent les piliers fondamentaux de l'activité économique : la productivité, la compétitivité et l'efficacité. Selon Datatonic, cabinet de conseil spécialisé dans le cloud computing et l'IA, cette érosion résulte d'une mise en œuvre défaillante de la collaboration entre l'homme et l'IA. Le cabinet affirme que dans la prochaine phase de l'IA d'entreprise, le succès reviendra à ceux qui déploieront des systèmes d'IA soigneusement régis et conçus pour fonctionner aux côtés des humains dans des cadres « human-in-the-loop » (HiTL).

Les recherches de Datatonic indiquent que les entreprises qui ne parviennent pas à intégrer l'IA dans les flux de travail humains perdent du terrain en raison de la stagnation de leur productivité. Selon le cabinet de conseil, une approche hybride associant l'humain et l'IA accélère la prise de décision et améliore les performances opérationnelles globales. Scott Eivers, PDG de Datatonic, note : « L'IA consiste à repenser la manière dont le travail est effectué. Le plus grand risque que nous observons est la perte de productivité lorsque l'IA fonctionne de manière isolée par rapport aux personnes qui dirigent réellement l'entreprise. »

Après des années d'investissement dans l'IA, les entreprises sont soumises à une pression croissante pour démontrer leur rentabilité. Cependant, des études montrent que de nombreuses initiatives restent bloquées en phase pilote en raison de la confiance limitée des utilisateurs. Par conséquent, les organisations passent à côté d'opportunités d'exploiter les informations fournies par l'IA pour influencer positivement les décisions et les flux de travail, laissant ainsi inexploitées des gains d'efficacité potentiels.

Datatonic souligne que les modèles HiTL sont essentiels pour assurer le succès futur, car ils combinent la rapidité de l'IA avec le jugement et la responsabilité humains. Cela est visible dans le développement de logiciels assistés par des agents, où les systèmes d'IA génèrent du code à partir de requêtes générales. Dans de telles configurations, des équipes humaines définissent les objectifs de développement, inspectent les exigences et examinent les plans avant l'exécution. Une fois la direction définie, les agents IA assemblent des composants modulaires.

L'adoption de l'IA sur le lieu de travail gagne du terrain dans les domaines de la finance et des opérations. Par exemple, le traitement des documents alimenté par l'IA dans les services administratifs et financiers permettrait de réduire les coûts de traitement des factures jusqu'à 70 %, même si les équipes financières conservent toujours le pouvoir d'approbation final.

« Il s'agit de partenariats », explique Andrew Harding, directeur technique de Datatonic. « Les humains conçoivent les systèmes d'évaluation, valident les plans, établissent des garde-fous et prennent les décisions clés. L'IA exécute avec rapidité et à grande échelle. La véritable valeur de l'entreprise résulte de cette combinaison. »

De nombreuses entreprises ont du mal à déployer en toute sécurité des agents IA entièrement autonomes, met en garde Datatonic, citant des lacunes dans les contrôles de sécurité et les cadres de gouvernance. L'autonomie ne peut être mise à l'échelle que lorsque les organisations mettent en place des points de contrôle d'approbation et des normes de performance de référence. Les systèmes d'évaluation doivent également évoluer parallèlement aux modèles d'IA afin de garantir un fonctionnement sûr et conforme, sans violation des règles de conformité.

M. Harding ajoute : « À mesure que la confiance s'installe, les entreprises peuvent déléguer davantage à l'IA de manière responsable. Mais contourner la gouvernance n'accélère pas les progrès, cela augmente les risques. »

Datatonic prévoit une accélération significative des charges de travail gérées par l'IA au cours des deux prochaines années, la préparation et la validation étant gérées par des agents IA. Les systèmes IA peuvent également être utilisés pour tester et remettre en question les décisions avant que les équipes n'engagent des ressources.

Scott Eivers envisage un avenir où « les départements spécialisés (finance, ressources humaines, marketing) seront gérés par des équipes plus petites et plus agiles, chacune étant assistée par l'IA. Les gagnants seront les entreprises qui apprendront à leurs employés à travailler avec l'IA, et non pas à la contourner », conclut-il.

(Source de l'image : « Waterfall » par PMillera4 est sous licence CC BY-NC-ND 2.0.)

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