IA

1. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE,
UNE EXPRESSION AU SINGULIER POUR DES OPPORTUNITES ET DES IMPACTS AU PLURIEL
• Une Intelligence Artificielle aux différents aspects
À l’heure de la création d’un partenariat global sur l’Intelligence Artificielle (Partnership on AI), les plus
grosses entreprises technologiques semblent vouloir mutualiser leurs efforts et offrir une visibilité ainsi
qu’une compréhension de l’IA au public et aux professionnels, perdus dans une pluralité de termes et
de technologies.
Car l’Intelligence Artificielle regroupe aujourd’hui plusieurs disciplines qui, bien qu’elles se
rapprochent à travers une seule définition, se concrétisent par des applications parfois très différentes.
Comme l’a si bien rappelé Laurent Alexandre (fondateur de Doctissimo) lors de son intervention auprès
du Sénat le 19 Janvier dernier, il est important de dissocier dans l’Intelligence Artificielle deux
typologies de technologies considérées comme « FORTES » ou « FAIBLES ».
Intelligence Artificielle Forte
L’IA forte implique non seulement de la part de la machine un comportement intelligent, mais surtout
des émotions et une compréhension de son raisonnement.
Si nous en parlons autant, c’est aussi qu’elle est très médiatisée et que des entreprises comme IBM en
1997 avec Deep Blue ou plus récemment Google/DeepMind avec AlphaGo multiplient les succès sur
des territoires réputés inaccessibles pour un « être » artificiel. Cette IA forte fascine aujourd’hui le
public de la même manière que l’engouement populaire provoqué autour des poupées articulées il y
a 400 ans, poussant Descartes et La Mettrie à s’intéresser à la relation « être vivant-machine ».
Cependant les coûts de cette IA sont aujourd’hui encore beaucoup trop élevés (à l’image de la vente
envisagée un temps par Google de la société Boston Dynamics spécialisée en robotique humanoïde)
pour avoir un impact sur notre quotidien à court et moyen terme.
Intelligence Artificielle Faible
L’intelligence artificielle faible, pour sa part, cherche plus à reproduire l’intelligence à travers des
programmes et des algorithmes autonomes et efficaces, mais dépendants, et surtout agissant dans un
champ d’action limité, généralement défini au préalable par l’humain. Il leur est impossible d’évoluer
et se contentent de résoudre un problème donné (le meilleur exemple reste Siri d’Apple).
Si l’intelligence artificielle forte semble à long terme pouvoir modifier profondément nos vies et nos
professions, c’est bel et bien l’IA faible qui est aujourd’hui le sujet.
Car celle-ci offre un investissement en R&D beaucoup plus abordable et étant donné sa forte
croissance en comparaison avec l’IA forte, elle soulève un questionnement sur la création et/ou la
suppression d’emplois potentiels à court terme (d’une part des algorithmes prédictifs peuvent
désormais pratiquer des tâches effectuées par des Data Scientists ou des Business Analyst mais de
nombreux postes sont également crées d’autre part pour les ingénieurs dans l’ingénierie industrielle).

2. • Des entreprises impactées sur tous les fronts
Tandis que certains professionnels pensent comme Randy Dean (expert sur le sujet des technologies
et l’Intelligence Artificielle) que « tout ce qui a été inventé ces 150 dernières années sera réinventé à
travers la robotique dans les 15 ans à venir », d’autres s’interrogent sur la dangerosité d’une telle
technologie. Jugée pourtant « faible », cette dernière est déjà bel et bien présente dans notre
économie et nos entreprises depuis plusieurs années. Elle s’implémente de plus en plus rapidement
dans les organisations, à tous les niveaux :
Relation client : Le Natural Language Processing (Siri, Maluuba) et les chatbots (programmes
permettant de répondre quasi instantanément à une question d’un utilisateur ou de partager des
informations avec lui) améliorent la relation client à travers leurs algorithmes réactifs et réduisent
l’insatisfaction tout en permettant aux collaborateurs de l’entreprise de se concentrer sur des tâches
à plus fortes valeur ajouté.
Par exemple le Community Manager peut se concentrer sur l’établissement de la stratégie sur le
recrutement, l’animation et la fidélisation de la communauté plutôt que d’indiquer plusieurs dizaines
de fois à Donald via Messenger (ou Twitter) qu’il faut cliquer sur « Mon Panier » en haut à droite de la
page pour retrouver les perruques qu’il hésite à acheter pour le printemps.
Selfcare : La data analysée et qualifiée par les algorithmes peut permettre aux différentes interfaces
d’interagir entre elles et de connaitre au préalable les différentes informations sur les clients, leur
permettant d’effectuer un certain nombre d’opérations de leur propre chef sans interventions
extérieure.
Productivité : Pendant ce temps, les « autonomics » permettent aux fonctions back et front de réduire
le temps passé sur des tâches administratives et/ou répétitives (les collaborateurs du back passent en
moyenne 80% de leur temps sur des tâches de ce genre) en se faisant soutenir par des programmes
qui fonctionnent en deux phases :
Les gains sont très importants (les autonomics sont jusqu’à 65% moins coûteux que certains
collaborateurs humains très qualifiés) car ces programmes permettent de gérer d’importants volumes
et de réduire les risques d’erreurs, souvent constatés lorsqu’ils sont gérés de manière manuelle.

3. Ces deux exemples montrent à quel point ces technologies sont déjà ancrées dans nos organisations
et impactent nos processus, nos stratégies mais aussi et surtout nos collaborateurs.
Il est essentiel de prendre conscience qu’une intégration parfaite de l’Intelligence Artificielle ne pourra
se faire qu’en permettant un équilibre naturel de la balance homme/machine.
Car l’IA est un levier de croissance qu’il faut savoir utiliser intelligemment pour en tirer tous les
bénéfices.
Notre cabinet, TENZING, qui s’est forgé de fortes convictions sur ces technologies, vous propose
d’explorer les possibilités et les impacts de l’IA sur l’organisation à travers plusieurs articles publiés
mensuellement.
Prochains épisodes :