Inclusive ou exclusive : que recouvre ces deux modèles d’IA

Par Florian Douetteau, CEO de Dataiku

Conscientes que l’IA devient incontournable, les entreprises s’interrogent néanmoins sur la meilleure façon de procéder pour adopter cette nouvelle technologie.  Doivent-elles opter pour un déploiement de l’IA à toutes les strates de l’entreprise et former l’ensemble des collaborateurs à son utilisation ou doivent-elles la restreindre à quelques initiés ? Avantages et inconvénients de ces deux stratégies.   

 

L’IA doit-elle être exclusive, soit réservée à quelques érudits, ou être inclusive, c’est-à-dire partagée par tous ? En d’autres termes doit-elle être confiée à des équipes d’experts chargées de travailler seuls dans leur coin sur des projets spécifiques, ou doit-elle inclure tous les collaborateurs, chacun apportant ses compétences pour oeuvrer à un but commun ?  Telle est la question qui anime aujourd’hui de nombreuses entreprises qui s’interrogent non seulement sur la meilleure façon de procéder mais aussi sur les conséquences de l’IA quant à l’organisation de l’entreprise et aux parcours professionnels des collaborateurs.

 

L’ IA inclusive : une transformation structurelle de l’entreprise

Le principe de l’IA inclusive consiste à inclure tous les collaborateurs, quelles que soient leurs compétences et les services auxquels ils appartiennent, autour d’un objectif commun d’IA. L’IA inclusive repose sur l’idée que plus la diversité des profils est importante, meilleurs sont les résultats. Le caractère inclusif se traduit aussi par une diffusion plus large des processus d’IA dans l’ensemble de l’organisation, et par une transformation dans la manière de travailler. La donnée est centralisée et partagée par tous. En faisant ce choix de l’inclusivité, les entreprises ne confient plus leur IA à quelques spécialistes déconnectés des problématiques opérationnelles, mais démocratisent l’exploitation de la donnée et dotent tout le personnel de l’entreprise de moyens nécessaires à leurs prises de décisions au quotidien. Les modèles sont conçus et se comportent de façon à répondre aux besoins des collaborateurs pas uniquement à ceux des statisticiens.

Autre élément important : l’intelligence artificielle inclusive ne se limite plus au seul aspect opérationnel des entreprises, mais traite de questions plus générales comme les préjugés, la responsabilité, l’interprétation ou encore l’équité.

 

L’IA exclusive : un process par projets   

Au regard des bénéfices apportés par l’IA inclusive, il est légitime de se poser la question de l’intérêt d’une IA exclusive. Ainsi quels bénéfices à restreindre l’IA à quelques scientifiques ? Si cette stratégie apparaît comme contre-productive pour l’évolutivité de l’entreprise, confier les projets d’IA à des professionnels de la data (data scientists, data analysts,) permet d’aller beaucoup plus vite dans le déploiement de projet. Inutile en effet d’évangéliser et de former tous les collaborateurs à l’utilisation de l’IA. En adoptant une stratégie d’exclusivité, les entreprises se mettent à l’IA beaucoup plus rapidement et développent plus vite de nouveaux produits et/ou services. A noter toutefois qu’en faisant le choix de confier l’IA à des spécialistes, les entreprises risquent fort, et cela s’est vérifié plus d’une fois, de se retrouver avec des solutions inexploitables par les métiers car décorrélées de leurs problématiques.

 

L’entreprise IA : une association inclusive et exclusive 

Avec leurs avantages respectifs, adopter les deux systèmes est sans doute la meilleure solution pour les entreprises. D’un côté l’IA exclusive limitée à quelques experts leur permet d’intégrer rapidement des projets d’IA, de l’autre l’IA inclusive emmène tous les collaborateurs dans l’aventure mais à un rythme plus lent. Toutefois dans un futur proche, la familiarisation à l’IA de l’ensemble des collaborateurs, portera naturellement les entreprises vers une IA inclusive.

En se positionnant au cœur de l’informatique d’entreprise, l’intelligence artificielle devrait devenir aussi omniprésente qu’Internet.

%d blogueurs aiment cette page :