Repousser les limites de l'automatisation des processus métier

Les entreprises ne peuvent pas se permettre d'ignorer la richesse représentée par leur capital humain :ces créatures faillibles avec leur capacité unique à oser et rêver, pressentir et prendre des risques et, surtout, reconnaître quand ils se dirigent vers la catastrophe

L'été dernier a marqué un sombre jalon dans l'histoire de l'intelligence artificielle :le premier décès causé par un véhicule autonome. Une Tesla Model S, fonctionnant en pilote automatique complet, s'est écrasée à l'arrière d'un camion sur une autoroute de Floride, tuant le "conducteur" humain.

Selon le blog de l'entreprise, la cause de cet accident tragique était l'incapacité de l'IA à distinguer "le côté blanc de la semi-remorque contre un ciel très éclairé". Comme le souligne Tesla, il s'agissait du premier décès sur plus de 130 millions de kilomètres parcourus en pilote automatique, soit moins de la moitié du taux mondial de 60 millions de kilomètres par décès pour les conducteurs humains.

Si Tesla et d'autres constructeurs de voitures autonomes peuvent maintenir ce taux bas, cela représentera certainement une amélioration majeure de la sécurité. Pourtant, la nature de cet accident - qui aurait presque certainement été évité par un conducteur humain - soulève de sérieuses questions sur le degré d'action que les humains devraient céder aux machines.

>Voir aussi : 5 défis de l'automatisation intelligente à grande échelle

À mesure que la technologie deviendra plus intelligente, elle devra inévitablement prendre des décisions entraînant la mort de personnes. Les véhicules tels que les voitures et les camions autonomes devront être programmés pour prendre des décisions morales, comme répondre instantanément au "problème du chariot" qui déconcerte les éthiciens depuis de nombreuses années.

Toutes les questions sur l'IA et l'automatisation ne sont pas vraiment une question de vie ou de mort, mais il y a d'importantes questions pratiques et éthiques auxquelles il faut répondre avant de pouvoir être sûrs que ces technologies augmenteront plutôt que diminueront nos vies.

C'est un fait de plus en plus reconnu par les entreprises elles-mêmes. Une étude d'Infosys a révélé que plus de la moitié (53 %) des personnes interrogées estiment que les questions éthiques empêchent l'IA d'être aussi efficace qu'elle pourrait l'être, tandis que seulement un tiers (36 %) déclare avoir pleinement pris en compte les implications éthiques de ces nouvelles technologies. .

Ces préoccupations vont des effets de ces technologies sur la vie privée des employés et des clients à l'impact sur l'emploi (par exemple, en licenciant de larges pans de la main-d'œuvre humaine). Il y a aussi des questions - clairement mises en évidence dans l'histoire de Tesla ci-dessus - sur la mesure dans laquelle l'intelligence artificielle peut jamais remplacer les agents humains.

Il est aussi facile d'être séduit par la puissance promise de la technologie que de romancer les capacités uniques du cerveau humain. À moins que les entreprises ne parviennent à concilier ces deux intelligences très différentes, il est peu probable qu'elles débloquent tous les avantages qui peuvent être obtenus en faisant en sorte que les humains et la technologie se complètent.

>Voir aussi : 2018 sera l'année de l'automatisation en entreprise

L'un des principaux défis auxquels l'humanité est confrontée est le degré d'autonomie que nous décidons d'accorder aux machines et dans quelles situations l'intelligence artificielle est mieux appliquée que l'esprit humain.

À première vue, la capacité de la technologie à analyser d'énormes ensembles de données et à exploiter le traitement du langage naturel pour fournir des interactions réalistes avec les clients en fait le remplacement idéal pour les humains lents, coûteux et sujets aux erreurs.

Mais cela revient à ignorer les propres faillibilités innées de la technologie, du chatbot Tay de Microsoft, qui a rapidement appris à être raciste, à la voiture autonome qui ne peut pas faire la distinction entre le ciel et un morceau de métal de 20 tonnes en mouvement rapide.

Il n'en reste pas moins que les machines ne peuvent encore nous fournir que des informations, et que seules les personnes ont la sagesse d'appliquer ces informations de manière appropriée à un contexte professionnel ou personnel donné. Si la vie des gens était toujours régie par des considérations rationnelles et empiriques, alors il pourrait y avoir un argument pour que les machines remplacent les humains dans la mesure du possible.

Cependant, comme nous le savons tous, ce n'est tout simplement pas le cas. Infosys est une entreprise qui se heurte à ces questions tous les jours. Il aide un grand nombre d'entreprises dans leurs initiatives d'apprentissage automatique, et ce qui nous est rapidement apparu clairement, c'est l'importance de la contextualisation.

Dans la plupart des cas, faire des calculs n'est tout simplement pas suffisant; pour être efficace, elle doit s'accompagner d'une compréhension approfondie de la culture et du modèle commercial de l'entreprise, de ses défis uniques et de ses structures de données/rapports.

>Voir aussi : Plus d'appareils, plus de problèmes ? Pas avec l'automatisation informatique

Les humains continueront d'avoir un rôle vital à jouer pour poser les bonnes questions; interroger, interpréter et appliquer les données ; et formuler les bonnes hypothèses pour les machines.

Les évangélistes de la technologie oublient souvent de mentionner que la précision de tout algorithme d'apprentissage automatique est généralement de 60 à 70 % lors de la première passe - cela doit être suivi d'un réglage fin et d'autres travaux.

Jusqu'à présent, cela ressemble à un simple argument pour embaucher plus de scientifiques des données, plutôt qu'à un hymne à la capacité des travailleurs humains. Mais il ne faut pas faire un grand bond en avant pour examiner les limites de la technologie mentionnées ci-dessus et voir comment elles s'appliquent à d'autres domaines d'une organisation.

Celles-ci vont du sommet de l'arbre au travailleur le plus jeune. Demandez à n'importe quel propriétaire d'entreprise prospère et il vous dira l'importance de prendre des risques calculés basés, dans une certaine mesure, sur l'intuition. ils parleront de l'importance de la pensée latérale pour résoudre des problèmes commerciaux complexes ; ils peuvent insister sur la façon dont leurs meilleures idées et éclairs d'inspiration sont suscités par des schémas de pensée complètement inattendus.

Pour un employé des RH, les données donneront un aperçu important de la performance et de la productivité des individus ; cela ne leur dira probablement pas pourquoi ils ne sont pas performants, ni le moyen le plus empathique et le plus efficace de mener des conversations sur la façon dont ce travailleur peut s'améliorer.

De même, un agent du service client bénéficiera de l'accès à toutes les données dont il a besoin pour enquêter sur la plainte, mais il faudra toujours de la formation, de l'intuition et de l'humanité pour résoudre le problème d'une manière qui satisfasse le client.

>Voir aussi : Automatisation :une nécessité réseau 

La vérité est que les données ne sont qu'un outil que les gens peuvent utiliser pour améliorer leur façon de faire leur travail, qu'il s'agisse de créer un fonds spéculatif ou de traiter avec un client insatisfait.

Les entreprises ne peuvent pas se permettre d'ignorer les richesses représentées dans leur capital humain :ces créatures faillibles avec leur capacité unique à oser et à rêver, à intuitionner et à prendre des risques et, surtout, à reconnaître quand elles se dirigent vers la catastrophe.

Sourcé par Jonathan Ebsworth, responsable des technologies de rupture chez Infosys Consulting