Naviguer dans un effet secondaire pandémique surprenant : le coup de fouet de l'IA

Fourni par KPMG

Parmi les nombreuses perturbations commerciales causées par le covid-19, en voici une largement négligée : le coup du lapin de l'intelligence artificielle (IA).

Alors que la pandémie commençait à bouleverser le monde l'année dernière, les entreprises ont utilisé tous les outils à leur disposition, y compris l'IA, pour résoudre les problèmes et servir les clients de manière sûre et efficace. Dans une enquête KPMG 2021 des dirigeants d'entreprises américaines menée entre le 3 et le 16 janvier, la moitié des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation avait accéléré son utilisation de l'IA en réponse au covid-19, dont 72 % des fabricants industriels, 57 % des entreprises technologiques et 53 % des détaillants.

La plupart sont satisfaits des résultats. Quatre-vingt-deux pour cent des personnes interrogées conviennent que l'IA a été utile à leur organisation pendant la pandémie, et une majorité affirme qu'elle offre encore plus de valeur que prévu. Plus généralement, presque tous affirment qu'une utilisation plus large de l'IA permettrait à leur organisation de fonctionner plus efficacement. En fait, 85 % souhaitent que leur organisation accélère l'adoption de l'IA.

Pourtant, le sentiment n'est pas entièrement positif. Même s'ils cherchent à accélérer, 44 % des dirigeants pensent que leur secteur évolue plus rapidement qu'il ne le devrait en matière d'IA. Plus surprenant encore, 74 % affirment que l'utilisation de l'IA pour aider les entreprises reste plus à la mode que la réalité, en forte hausse dans les secteurs clés depuis notre enquête sur l'IA de septembre 2019. Dans les secteurs des services financiers et du commerce de détail, par exemple, 75 % des cadres estiment désormais que l'IA est surestimée, contre 42 % et 64 %, respectivement.

Comment concilier ces points de vue apparemment opposés sur ce que KPMG appelle AI whiplash ? Sur la base de notre travail d'aide aux organisations pour appliquer l'IA, nous voyons plusieurs explications au battage médiatique. L'un est la simple nouveauté de la technologie, qui a permis des perceptions erronées sur ce qu'elle peut et ne peut pas faire, combien de temps il faut pour obtenir des résultats à l'échelle de l'entreprise et quelles erreurs sont possibles lorsque les organisations expérimentent l'IA sans les bonnes bases.

Même si 79 % des personnes interrogées déclarent que l'IA est au moins modérément fonctionnelle dans leur organisation, seuls 43 % déclarent qu'elle est pleinement fonctionnelle à grande échelle. Il est encore courant de trouver des personnes qui considèrent l'IA comme quelque chose à acheter, comme une nouvelle machine, pour obtenir des résultats immédiats. Et bien qu'elles aient connu un certain succès avec l'IA (souvent de petites preuves de concept), de nombreuses organisations ont appris que leur mise à l'échelle au niveau de l'entreprise peut être plus difficile. Cela nécessite un accès à des données propres et bien organisées ; une infrastructure de stockage de données robuste ; des experts en la matière pour aider à créer des données de formation étiquetées ; compétences avancées en informatique; et l'adhésion de l'entreprise.

Bien sûr, il n'est pas non plus exagéré de croire que les partisans de l'IA ont peut-être exagéré son potentiel de temps à autre ou sous-estimé l'effort nécessaire pour réaliser sa pleine valeur.

Quant à savoir pourquoi les dirigeants sont en conflit sur la vitesse d'adoption de l'IA, nous voyons la nature humaine fondamentale en jeu. Pour commencer, il est toujours plus facile de croire que l'herbe est plus verte de l'autre côté. Nous soupçonnons également que beaucoup de gens craignent que leur industrie évolue trop rapidement, principalement parce que leur propre organisation ne correspond pas à cette vitesse. S'ils ont connu des ratés à un stade précoce avec l'IA - en particulier l'année dernière, lorsque le monde a été témoin de réalisations rendues possibles par l'IA comme le développement rapide de vaccins contre le Covid-19 - il aurait peut-être été facile de succomber à ces peurs.

Nous voyons un autre facteur susciter des sentiments mitigés quant au potentiel de l'IA : l'absence d'un cadre juridique et réglementaire établi pour guider son utilisation. De nombreux chefs d'entreprise n'ont pas une vision claire de ce que fait leur organisation pour régir l'IA, ou quelles nouvelles réglementations gouvernementales pourraient être à venir. Naturellement, ils s'inquiètent des risques associés, y compris le développement de cas d'utilisation aujourd'hui que les régulateurs pourraient écraser demain.

Cette incertitude aide à expliquer encore une autre conclusion apparemment contradictoire de notre enquête. Alors que les dirigeants d'entreprise sont généralement sceptiques à l'égard de la réglementation gouvernementale, 87 % affirment que le gouvernement devrait jouer un rôle dans la réglementation de la technologie de l'IA.

Passer du coup de fouet de l'IA

Bien que chaque organisation ait besoin de son propre manuel pour se remettre du coup de fouet de l'IA et optimiser son investissement dans la technologie, un plan complet doit comprendre cinq éléments :

• Un investissement stratégique dans les données. Les données sont la matière première de l'IA et le tissu conjonctif d'une organisation numérique. Les organisations ont besoin de données propres et assimilables par machine, étiquetées pour former des modèles d'IA, avec l'aide d'experts en la matière. Ils ont besoin d'une infrastructure de stockage de données qui transcende les silos fonctionnels au sein de l'entreprise et peut fournir des données rapidement et de manière fiable. Une fois les modèles déployés, une stratégie et une approche de collecte de données sont nécessaires pour les ajuster et les former en continu.
• Le bon talent. Les informaticiens experts en IA sont très demandés et difficiles à trouver, mais ils sont essentiels pour comprendre le paysage de l'IA et guider la stratégie. Les organisations incapables de constituer une équipe complète de scientifiques en interne auront besoin de partenaires externes capables de combler les lacunes et de les aider à faire le tri parmi la gamme sans cesse croissante de fournisseurs et d'offres d'IA.
• Une stratégie d'IA à long terme guidée par l'entreprise. Les organisations tirent le meilleur parti de l'IA en pensant à trouver des solutions aux problèmes, et non à acheter de la technologie et à chercher des moyens de l'utiliser. Ils laissent l'entreprise, et non le service informatique, diriger l'agenda. Lorsque les investissements dans l'IA liés à une stratégie dirigée par l'entreprise tournent mal, ils deviennent des opportunités d'échouer rapidement et d'apprendre, et non de brûler rapidement. Mais même si les entreprises itèrent rapidement, elles doivent le faire conformément à une stratégie d'IA à long terme, car les plus grands avantages sont réalisés à long terme.
• Culture et montée en compétences des salariés. Peu de programmes d'IA gagneront du terrain sans l'adhésion de la main-d'œuvre et une culture investie dans le succès de l'IA. Gagner l'engagement des employés nécessite de leur fournir au moins une compréhension rudimentaire de la technologie et des données, et une compréhension encore plus approfondie de la façon dont cela leur sera bénéfique, à eux et à l'entreprise. Il est également important de perfectionner la main-d'œuvre, en particulier lorsque l'IA prendra en charge ou complétera ses responsabilités existantes. Adopter un état d'esprit axé sur les données et inculquer une connaissance approfondie de l'IA dans l'ADN d'une organisation les aidera à évoluer et à réussir.
• Un engagement envers une utilisation éthique et impartiale de l'IA. L'IA est très prometteuse, mais elle présente également un potentiel de préjudice si les organisations l'utilisent d'une manière que les clients n'aiment pas ou qui discriminent certains segments de la population. Chaque organisation doit élaborer une politique d'éthique en matière d'IA avec des directives claires sur la manière dont la technologie sera déployée. Cette politique devrait imposer des mesures et faire partie du processus DevOps pour vérifier les problèmes et les déséquilibres dans les données, mesurer et quantifier les biais involontaires dans les algorithmes d'apprentissage automatique, suivre la provenance des données et identifier ceux qui forment les algorithmes. Les organisations doivent surveiller en permanence les modèles pour détecter les biais et les dérives, et s'assurer que l'explicabilité des décisions du modèle est en place.

Et après

Les objectifs des dirigeants en matière d'investissements dans l'IA au cours des deux prochaines années varient selon le secteur. Les dirigeants de la santé affirment qu'ils se concentreront sur la télémédecine, les tâches robotiques et la prestation de soins aux patients. Dans les sciences de la vie, ils disent qu'ils chercheront à déployer l'IA pour identifier de nouvelles opportunités de revenus, réduire les coûts administratifs et analyser les données des patients. Et les dirigeants du gouvernement affirment que leur objectif sera d'améliorer l'automatisation des processus et les capacités d'analyse, et de gérer les contrats et autres obligations.

Les résultats attendus varient également selon l'industrie. Les dirigeants du commerce de détail prévoient le plus grand impact dans les domaines de l'intelligence client, de la gestion des stocks et des chatbots du service client. Les fabricants industriels le voient dans la conception, le développement et l'ingénierie des produits ; les opérations d'entretien ; et les activités de production. Et les entreprises de services financiers s'attendent à s'améliorer en matière de détection et de prévention des fraudes, de gestion des risques et d'automatisation des processus.

À long terme, KPMG voit l'IA jouer un rôle essentiel dans la réduction de la fraude, du gaspillage et des abus, et aider les entreprises à affiner leurs opérations de vente, de marketing et de service client. En fin de compte, nous pensons que l'IA aidera à résoudre des défis humains fondamentaux dans des domaines aussi divers que l'identification et le traitement des maladies, l'agriculture et la faim dans le monde, et le changement climatique.

C'est un avenir qui vaut la peine d'être travaillé. Nous pensons que le gouvernement et l'industrie ont un rôle à jouer pour que cela se produise, en travaillant ensemble pour formuler des règles qui favorisent l'évolution éthique de l'IA sans étouffer l'innovation et l'élan déjà en cours.

Lire la suite dans le KPMG Rapport 'Prospérer dans un monde d'IA' .

Ce contenu a été produit par KPMG. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.

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