Aujourd’hui, 29 % des tâches réalisées sur le lieu de travail le sont par des machines ou des algorithmes. Une étude, réalisée par Hub Institute, estime que, d’ici 2025, l’IA concernera plus de la moitié des actions menées par les salariés.
L’intelligence artificielle va considérablement redéfinir les process de travail, mais également les profils et les compétences recherchés par les entreprises.
Cette nouvelle typologie place les entreprises face à un grand changement. Très vite, elles ont pris conscience du besoin grandissant de nouveaux profils, sans pour autant comprendre vers quelles compétences s’orienter. Hier, les entreprises recrutaient des compétences correspondant à des postes bien déterminés, inscrits dans la durée. Aujourd’hui, cela ne suffit plus : alors que les métiers évoluent extrêmement vite, elles doivent appréhender les qualités sous-jacentes des profils pour projeter leur évolution. Elles se tournent alors vers de nouveaux profils académiques, des profils hybrides, pluridisciplinaires, où le savoir-être est primordial.
L’IA est une intelligence mécanique, inhumaine, capable de ne réaliser qu’une seule action de manière obsessionnelle et parfaitement exacte. C’est la partie gauche du cerveau. En revanche, la créativité, l’imaginaire, la prise de risque et de décision, l’innovation sont des vertus propres à la partie droite du cerveau, liée à l’émotionnel. Inaccessibles à l’IA, les Soft Skills sont le terrain de jeu de l’humain, et seront indispensables aux entreprises qui implémenteront l’intelligence artificielle dans leurs process et leur culture d’entreprise.
À l’horizon 2022, les compétences les plus sollicitées seront d’ailleurs la pensée analytique, l’innovation, l’apprentissage, la créativité, l’originalité, l’initiative, la conception et programmation de technologies et la capacité à adopter un esprit à la fois critique et analytique. Des compétences qui s’éloignent progressivement des Hard Skills et qui privilégient des qualités psychologiques, telles que la capacité d’adaptation ou l’appétence à l’apprentissage, indispensables pour les collaborateurs de demain qui devront composer avec des outils exigeant souplesse et inventivité.
Pour se préparer au raz-de-marée IA, les entreprises doivent prendre en compte trois éléments clés. En premier lieu, et contrairement à ce qui a été fait parfois avec l’apparition d’Internet, avant même de chercher à l’implémenter, il faut auditer. Qu’est-ce que l’IA peut apporter à l’entreprise. Comment peut-elle contribuer à faciliter, accélérer ou repenser les tâches quotidiennes ? L’intelligence artificielle doit se mettre au service des besoins de l’entreprise et non le contraire.
Ensuite, il faut effectuer un bilan des compétences en place : quelle est la culture d’entreprise ? Quelle est la politique managériale ? Cela permettra d’anticiper les freins et d’éviter les blocages face à une équipe qui peut avoir du mal à adopter de nouveaux outils. Avant de bouleverser les process, il vaut mieux s’assurer que le terrain est fertile.
Enfin, et surtout, les entreprises doivent éduquer, rassurer leurs collaborateurs pour mieux évangéliser sur les questions d’intelligence artificielle. Il ne faut plus opposer intelligence artificielle et humaine. La machine a besoin de l’homme, mais l’homme a également besoin de la machine : ce nouveau paradigme, catalysé par la démocratisation annoncée de l’IA, va pousser les entreprises à passer de l’éducation à l’apprentissage et à réinventer leur manière de travailler… Jusqu’à la prochaine révolution technologique.
Cet article a été écrit par Bertrand Jouvenot, consultant chez Colibee.
Les dix risques de l’intelligence artificielle
- Les risques opérationnels (indisponibilité des applications).
- Les risques financiers (résoudre les dysfonctionnements coûte cher à l’entreprise).
- Les risques informationnels (la mauvaise qualité de données se propage dans l’organisation).
- Les risques pour les partenaires au sein d’écosystèmes.
- Les risques sur la vie privée en cas de piratage de données clients par exemple.
- Les risques juridiques, en fonction des lois existantes et à venir.
- Les risques sur l’image de marque et la réputation.
- Les risques géopolitiques, en fonction de l’évolution des structures sociales, économiques et politiques.
- Les risques commerciaux, en cas de perte de parts de marché.
- Les risques de communication, du fait de la méfiance des consommateurs à l’égard de l’IA.
Source : Scaling AI from POC to production, Symposium Gartner 2019.