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Pascal Bornet, Auteur de IRREPLACEABLE & Intelligent Automation – Série Interviews

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Pascal Bornet est un pionnier de l’automatisation intelligente (IA) et l’auteur du livre à succès «Automatisation intelligente.» Il est régulièrement classé parmi les 10 meilleurs experts mondiaux en intelligence artificielle et en automatisation. Il est membre du Forbes Technology Council.

Bornet est également un cadre supérieur avec plus de 20 ans d'expérience dans la direction de transformations numériques pour les entreprises. Il est le fondateur et ancien dirigeant des départements « IA et automatisation » chez McKinsey et Ernst & Young (EY). 

Il sort également un nouveau livre intitulé :  IRREPLACEABLE : L’art de se démarquer à l’ère de l’intelligence artificielle.

Quand avez-vous découvert l’IA pour la première fois et réalisé à quel point elle serait perturbatrice ?

Mon parcours avec l'IA a commencé il y a plus de 20 ans lorsque j'ai commencé à travailler sur des projets d'IA et d'automatisation dans des cabinets de conseil de premier plan. Même à ces débuts, je sentais l’immense potentiel de cette technologie pour transformer les entreprises et la société.

Cependant, le véritable tournant pour moi s’est produit vers 2015-2016, lorsque l’IA a commencé à faire la une des journaux avec des avancées telles qu’AlphaGo battant le champion du monde du jeu complexe de Go. C’était une démonstration puissante du chemin parcouru par l’IA et de la façon dont elle commençait à dépasser les capacités humaines dans certains domaines.

C’est également à ce moment-là que j’ai constaté une augmentation significative de l’intérêt des entreprises de divers secteurs souhaitant explorer l’IA. Ils se rendaient compte qu’il ne s’agissait plus d’un simple battage médiatique : l’IA était en train de changer véritablement la donne. Les entreprises qui étaient sceptiques ou hésitantes se démenaient désormais pour comprendre et adopter la technologie.

En voyant ce changement de mentalité et le rythme accéléré des progrès de l’IA, il m’est devenu clair que nous étions à l’aube d’une rupture majeure. L’IA n’allait pas seulement modifier quelques processus ici et là ; cela allait remodeler fondamentalement la façon dont nous travaillons, vivons et interagissons les uns avec les autres. Cette prise de conscience était à la fois passionnante et inquiétante, et elle m’a poussé à concentrer mes recherches et mon travail sur l’aide aux individus et aux organisations dans cette transformation.

Vous êtes connu pour souligner à quel point l’IA est puissante, mais la plupart des gens craignent de perdre leur emploi. Quelles sont les compétences que les humains doivent renforcer pour ne pas être remplacés par l’IA ?

Il est vrai que le spectre des pertes d’emploi dues à l’automatisation de l’IA constitue une réelle crainte pour beaucoup. Cependant, je crois fermement qu’en fin de compte, l’IA renforce, et non menace, le potentiel humain – si nous l’abordons de la bonne manière.

La clé est de se concentrer sur la culture et le renforcement des capacités qui sont uniquement humaines et difficiles à reproduire pour l’IA. Dans mon livre, je les appelle les « Humics » – une véritable créativité, une pensée critique et une authenticité sociale.

  • La véritable créativité consiste à générer des idées, des solutions et des expressions artistiques originales qui s'appuient sur nos expériences subjectives, nos émotions et notre intuition spécifiquement humaines. Même si l’IA peut recombiner des éléments existants de manière inédite, il lui manque l’authenticité de l’expérience humaine et l’étincelle humaine de l’imagination qui conduit à des innovations véritablement révolutionnaires.
  • La pensée critique implique d'analyser des informations, de remettre en question des hypothèses et de porter des jugements éthiques basés sur nos valeurs et notre compréhension du contexte. L’IA peut traiter des données et identifier des modèles, mais elle n’a pas la capacité humaine de discernement, de scepticisme et de raisonnement moral.
  • L'authenticité sociale englobe notre capacité à construire des relations profondes et fondées sur la confiance, à communiquer avec empathie, et à diriger et inspirer les autres. Ces compétences interpersonnelles sont ancrées dans notre intelligence émotionnelle et notre conscience de soi, que l’IA ne peut pas pleinement simuler.

En développant ces Humics et en apprenant à créer des synergies avec l’IA, les individus peuvent apporter une valeur distinctement humaine et très appréciée. Il s’agit d’exploiter l’IA pour automatiser les tâches de routine, tout en redoublant notre humanité pour un travail créatif et interpersonnel à grande valeur.

Devenir irremplaçable signifie également être prêt pour l’IA, maîtriser les compétences nécessaires pour travailler efficacement aux côtés de l’IA, et être « prêt au changement », développer la résilience et l’adaptabilité nécessaires pour prospérer dans un monde en évolution rapide. En cultivant ces trois compétences, les individus peuvent naviguer dans l’ère de l’IA en toute confiance et créer leur propre proposition de valeur irremplaçable.

Comment les organisations peuvent-elles garantir que les outils d’IA augmentent plutôt que remplacent les travailleurs humains ?

Pour que les organisations puissent garantir que l’IA augmente plutôt que remplace les travailleurs humains, elles doivent adopter une approche centrée sur l’humain dans la mise en œuvre de l’IA. Cela signifie placer les individus au cœur de leurs stratégies d’IA et se concentrer sur la manière dont la technologie peut responsabiliser et améliorer les capacités humaines.

Un aspect clé est la conception des tâches. À mesure que les organisations introduisent l’IA, elles doivent repenser les rôles et les responsabilités pour se concentrer sur les compétences spécifiquement humaines que l’IA ne peut remplacer. Cela pourrait impliquer de redéfinir les descriptions de poste pour mettre l’accent sur les tâches qui nécessitent de la créativité, une pensée critique, une intelligence émotionnelle et une résolution de problèmes complexes.

Par exemple, le rôle d'un représentant du service client pourrait évoluer de la gestion des demandes de routine (qui peuvent être automatisées) à la gestion de situations plus complexes et chargées d'émotion qui nécessitent de l'empathie et du jugement. Un comptable peut consacrer moins de temps à la saisie des données et davantage à l’interprétation des informations et à la fourniture de conseils stratégiques.

Les organisations doivent également investir dans le perfectionnement et la reconversion de leurs collaborateurs afin de les préparer à ces nouveaux rôles. Cela inclut la fourniture d’une formation non seulement sur la façon d’utiliser les outils d’IA, mais également sur la façon de développer et d’appliquer les « Humics » dans un contexte commercial.

Un autre facteur essentiel est d’impliquer les employés dans le processus de mise en œuvre de l’IA. Plutôt que d’imposer des solutions d’IA d’en haut, les organisations devraient impliquer leurs employés dans l’identification des domaines dans lesquels l’IA peut les aider et dans la conception de la collaboration homme-machine. Cela permet non seulement de garantir que l’IA se développe d’une manière qui profite aux employés, mais favorise également une culture d’apprentissage continu et d’adaptabilité.

Le leadership joue également un rôle crucial. Les dirigeants doivent définir une vision claire de la manière dont l’IA va augmenter et responsabiliser la main-d’œuvre, et communiquer et modéliser systématiquement cette perspective. Ils doivent également être proactifs en répondant aux préoccupations concernant la sécurité d'emploi et en créant un environnement psychologiquement sûr permettant aux employés d'expérimenter, d'apprendre et de s'adapter.

En fin de compte, l’objectif devrait être de créer une relation symbiotique entre les humains et l’IA, où chacun se concentrerait sur ce qu’il fait le mieux. En concevant les emplois et les organisations autour de ce principe, nous pouvons exploiter le pouvoir de l’IA pour améliorer plutôt que diminuer le potentiel et la valeur humaine.

Vous avez déjà déclaré que les industries de services sont les plus susceptibles de bénéficier de l'IA générative, pouvez-vous en donner quelques exemples ?

Les industries de services, qui s’appuient fortement sur l’interaction humaine et la résolution créative de problèmes, ont tout à gagner de l’IA générative. Cette technologie, qui peut créer de nouveaux contenus (texte, images, audio, etc.) basés sur des modèles appris à partir de données existantes, présente un immense potentiel pour augmenter et amplifier les capacités humaines dans les rôles de service.

Un bon exemple est celui du service client. L'IA générative peut être utilisée pour créer des réponses hautement personnalisées et adaptées au contexte aux demandes des clients, en s'appuyant sur une vaste base de connaissances. Cela pourrait permettre aux représentants du service client de fournir une assistance plus rapide, plus précise et plus personnalisée. Dans le même temps, l’IA pourrait gérer les requêtes de routine, permettant ainsi aux agents humains de se concentrer sur des situations plus complexes et émotionnellement sensibles qui nécessitent de l’empathie et du jugement.

Dans des domaines créatifs comme le design et la publicité, l’IA générative pourrait constituer un puissant outil d’idéation et de brainstorming. Par exemple, un graphiste pourrait utiliser l'IA pour générer une grande variété d'éléments de conception ou de mises en page basés sur un ensemble de paramètres, qu'il pourrait ensuite affiner et organiser en fonction de sa vision créative et de sa compréhension des besoins du client. Cette synergie d’idées générées par l’IA et de curation humaine pourrait conduire à des conceptions plus innovantes et plus percutantes.

Dans l'éducation et la formation, l'IA générative pourrait être utilisée pour créer des contenus d'apprentissage personnalisés et des évaluations adaptées aux besoins, aux objectifs et aux progrès de chaque apprenant. Les enseignants pourraient utiliser l’IA pour générer des problèmes pratiques ciblés, des explications et des commentaires, leur permettant ainsi de fournir un soutien plus individualisé à grande échelle. Dans le même temps, l’IA pourrait libérer les enseignants des tâches routinières telles que la notation, leur permettant ainsi de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée telles que le mentorat, le coaching et le développement de la pensée critique.

Dans le domaine de la santé, l’IA générative a des applications passionnantes dans des domaines tels que l’éducation et l’engagement des patients. Par exemple, l’IA pourrait générer des conseils de santé personnalisés, des rappels et du contenu de motivation en fonction de l’état spécifique, du mode de vie et des préférences d’un patient. Cela pourrait augmenter le travail des professionnels de la santé en renforçant les messages clés, en répondant aux questions courantes et en permettant aux patients de suivre leurs plans de traitement.

Le fil conducteur de ces exemples est que l’IA générative ne remplace pas le fournisseur de services humains, mais augmente plutôt ses capacités. Il s'agit d'assumer les aspects les plus routiniers et basés sur les données du rôle, permettant à l'humain de se concentrer sur les activités à forte valeur ajoutée et à forte sensibilité qui nécessitent de la créativité, une pensée critique et une intelligence émotionnelle.

En adoptant cet état d'esprit d'augmentation, les industries de services peuvent exploiter l'IA générative pour fournir des services plus personnalisés, réactifs et innovants, améliorant ainsi la valeur et l'impact de leur main-d'œuvre humaine.

Pourriez-vous partager quelques exemples spécifiques de la façon dont l’IA transforme des secteurs comme la finance ou la santé ?

L’IA est à l’origine de changements transformateurs dans divers secteurs, et la finance et la santé sont deux excellents exemples où l’impact est particulièrement profond.

Dans le domaine financier, l’IA révolutionne le fonctionnement des institutions financières, du service client en front-office à la gestion des risques en back-office. Par exemple, de nombreuses banques utilisent désormais des chatbots basés sur l’IA pour traiter les demandes des clients, fournissant ainsi une assistance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX et permettant aux agents humains de se concentrer sur des problèmes plus complexes. Ces chatbots peuvent comprendre le langage naturel, accéder aux informations de compte et même faire des recommandations personnalisées, améliorant considérablement l'expérience client.

L’IA transforme également la détection de la fraude et la gestion des risques dans le secteur financier. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données de transaction en temps réel, identifiant des modèles et des anomalies susceptibles d'indiquer une activité frauduleuse. Cela permet aux banques de détecter et de prévenir la fraude plus efficacement, réduisant ainsi les pertes et protégeant les clients.

Dans les domaines de l’investissement et du trading, l’IA est utilisée pour prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. Les algorithmes peuvent analyser les données du marché, le sentiment de l'actualité et les tendances des médias sociaux pour prédire les cours des actions et optimiser l'allocation du portefeuille. Certains hedge funds basés sur l’IA surpassent même les fonds traditionnels gérés par des traders humains.

Dans le domaine de la santé, l’IA fait des progrès significatifs dans des domaines tels que le diagnostic, la découverte de médicaments et la médecine personnalisée. Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent analyser des images médicales telles que les rayons X et les IRM pour détecter des signes de maladies telles que le cancer, souvent avec un niveau de précision qui égale ou dépasse celui des radiologues humains. Cela peut conduire à une détection plus précoce et à de meilleurs résultats pour les patients.

L’IA accélère également la découverte de médicaments en prédisant le comportement et l’interaction des molécules, réduisant ainsi le temps et le coût du développement de nouveaux médicaments. En 2020, le premier médicament conçu par l’IA est entré en essais cliniques, marquant une étape majeure dans ce domaine.

La médecine personnalisée est une autre frontière passionnante sur laquelle l’IA a un impact. En analysant les données génétiques d'un patient, les facteurs liés à son mode de vie et ses antécédents médicaux, l'IA peut prédire son risque de contracter certaines maladies et recommander des mesures préventives ou des traitements adaptés. Cette évolution vers des soins proactifs et individualisés a le potentiel d’améliorer considérablement les résultats pour les patients et de réduire les coûts des soins de santé.

L’IA est également utilisée pour améliorer la surveillance à distance et la télémédecine. Les appareils portables et les applications pour smartphone peuvent collecter des données de santé en temps réel, que l'IA peut ensuite analyser pour détecter les premiers signes de problèmes de santé et alerter les prestataires de soins de santé. Pendant la pandémie de COVID-19, les chatbots et les assistants virtuels basés sur l’IA ont joué un rôle crucial dans le tri des patients, la fourniture d’informations et la réduction du fardeau des systèmes de santé débordés.

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont l’IA transforme la finance et la santé. Ce qu’il est important de noter, c’est que dans chaque cas, l’IA ne remplace pas les professionnels humains mais augmente leurs capacités. Il s'agit de tâches plus routinières et gourmandes en données, permettant aux humains de se concentrer sur les aspects complexes et fondés sur le jugement de leurs rôles.

À mesure que ces secteurs continuent d’adopter et d’intégrer l’IA, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus innovantes qui améliorent l’efficacité, la précision et la personnalisation, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour les entreprises et les consommateurs. La clé sera de gérer cette transformation de manière à responsabiliser les travailleurs humains plutôt qu’à les déplacer, en exploitant la puissance de la collaboration homme-machine.

Avec l’utilisation croissante de l’IA dans les entreprises, la sécurité des données, la confidentialité et la gouvernance sont devenues des problèmes critiques. Comment les entreprises doivent-elles répondre à ces préoccupations pour maintenir la confiance avec leurs clients ?

Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’IA et la prise de décision basée sur les données, les questions de sécurité, de confidentialité et de gouvernance des données sont effectivement devenues au premier plan. Il ne s’agit pas seulement de défis techniques, mais aussi de questions fondamentales de confiance entre les entreprises et leurs clients. Comme j'en ai discuté dans un récent en direct hébergé par la société de protection des données Clumio, avec la montée des deepfakes, les inquiétudes croissantes concernant les préjugés de l'IA et, bien sûr, le problème colossal des violations de données, les entreprises doivent plus que jamais se concentrer sur la confiance.

Pour répondre à ces préoccupations et maintenir la confiance, les entreprises doivent adopter une approche proactive, transparente et éthique de la gestion des données et de la gouvernance de l’IA. Voici quelques étapes clés à prendre en compte :

Premièrement, les entreprises doivent donner la priorité à la sécurité des données à chaque étape de leur cycle de vie. Cela signifie mettre en œuvre des mesures de cybersécurité robustes pour se protéger contre les violations de données, les piratages et les accès non autorisés. Il inclut des techniques telles que le cryptage des données, des protocoles d'authentification sécurisés et des audits de sécurité réguliers. Les entreprises doivent également mettre en place des politiques et des procédures claires pour gérer et signaler tout incident de sécurité.

Deuxièmement, les entreprises doivent être transparentes sur leurs pratiques de collecte et d’utilisation des données. Ils doivent fournir des politiques de confidentialité claires et faciles à comprendre qui informent les clients sur les données collectées, comment elles seront utilisées et avec qui elles peuvent être partagées. Les clients doivent avoir le contrôle de leurs données, avec la possibilité d'accéder, de mettre à jour ou de supprimer leurs informations selon leurs besoins.

Dans le contexte de l'IA en particulier, les entreprises doivent faire preuve de transparence quant au lieu et à la manière dont l'IA est utilisée, ainsi qu'à l'impact qu'elle peut avoir sur les expériences ou les décisions des clients. Si un système d’IA prend des décisions importantes qui affectent les clients, comme l’approbation d’un prêt ou la détermination des primes d’assurance, les entreprises devraient être en mesure d’expliquer comment ces décisions sont prises et offrir aux clients des possibilités de faire appel ou de demander un examen humain.

Troisièmement, les entreprises doivent établir des cadres solides de gouvernance des données. Cela implique de définir des politiques et des procédures claires sur la manière dont les données sont collectées, stockées, consultées et utilisées au sein de l'organisation. Il devrait inclure des lignes directrices sur la qualité des données, l'intégration des données et la sécurité des données, ainsi que définir les rôles et responsabilités en matière de gestion des données.

Dans le contexte de l’IA, la gouvernance des données s’étend également à la gouvernance des modèles. Les entreprises doivent mettre en place des mécanismes pour garantir que leurs modèles d’IA sont équitables, impartiaux et alignés sur les principes éthiques. Cela peut impliquer des techniques telles que « l’explicabilité du modèle » et les tests d’équité, ainsi qu’une surveillance humaine et une responsabilité pour les décisions basées sur l’IA.

Quatrièmement, les entreprises devraient donner à leurs clients davantage de contrôle sur leurs données. Cela inclut de fournir aux clients des moyens simples de se désinscrire de la collecte de données ou de spécifier comment leurs données peuvent être utilisées. Certaines entreprises explorent également des concepts tels que les « fiducies de données » ou les « coopératives de données », où les clients peuvent volontairement mettre en commun leurs données à des fins spécifiques, de manière sécurisée et transparente.

Enfin, instaurer la confiance à l’ère de l’IA nécessite un changement fondamental dans la culture et le leadership de l’entreprise. Les entreprises doivent intégrer les principes d’une IA responsable et d’une éthique des données dans leurs valeurs fondamentales et leurs processus décisionnels. Ils doivent éduquer et former tous les employés sur ces principes, et tenir les dirigeants responsables de leur respect.

En prenant ces mesures – donner la priorité à la sécurité, être transparente, gouverner les données de manière responsable, responsabiliser les clients et favoriser une culture éthique – les entreprises peuvent bâtir et maintenir la confiance à l’ère de l’IA. Il ne s'agit pas seulement de conformité; il s'agit de démontrer activement aux clients que leurs données et leur confiance sont valorisées et protégées.

À une époque où les données sont le nouveau pétrole et l’IA le nouveau moteur de croissance, la confiance est la monnaie ultime. Comme je l'ai observé lors du Clumio en direct, les gagnants dans un monde axé sur l'IA ne seront pas les entreprises disposant des ensembles de données les plus complexes ou les plus volumineux, mais celles qui sont capables de construire une base de confiance inébranlable qui sous-tend leurs écosystèmes numériques.

Les biais dans les modèles d’IA constituent une préoccupation importante. Quelles bonnes pratiques recommandez-vous aux organisations pour identifier et atténuer les biais dans leurs systèmes d’IA ?

Les préjugés dans l’IA constituent en effet un problème crucial. Les systèmes d'IA apprennent des données sur lesquelles ils sont formés, et si ces données reflètent des biais historiques ou des représentations biaisées, ces biais peuvent s'amplifier et se perpétuer dans les décisions et les résultats de l'IA. Cela peut conduire à des résultats injustes, discriminatoires, voire préjudiciables, érodant la confiance dans l’IA et causant un préjudice réel aux individus et à la société.

Pour identifier et atténuer ces biais, je recommande aux organisations d'adopter les meilleures pratiques suivantes :

Tout d’abord, soyez conscient des différents types de biais qui peuvent s’infiltrer dans les systèmes d’IA. Tout le monde devrait lire sur les 188 biais cognitifs que possède tout être humain. Allez sur Wikipédia et recherchez « biais cognitifs ». Comme vous le remarquerez, les plus courants incluent :

  • Biais de sélection : lorsque les données utilisées pour entraîner l'IA ne sont pas représentatives de la population réelle à laquelle elle sera appliquée.
  • Biais historique : lorsque les données reflètent des préjugés sociétaux historiques, tels que la discrimination raciale ou sexuelle.
  • Biais de mesure : lorsque la manière dont les données sont collectées ou étiquetées introduit un biais, comme l'utilisation de critères subjectifs ou incohérents.
  • Biais algorithmique : lorsque le modèle d'IA lui-même introduit des biais, tels que le surajustement de certaines fonctionnalités ou l'amplification de petites différences.

En comprenant ces différents types de préjugés, les organisations peuvent être plus proactives dans leur détection et leur résolution.

Deuxièmement, créez des équipes diversifiées et inclusives pour travailler sur des projets d’IA. Le fait d’avoir dans l’équipe des membres d’horizons, de perspectives et d’expériences différents peut aider à identifier des préjugés qui autrement pourraient passer inaperçus. Il est également important d'impliquer des experts du domaine et des parties prenantes qui comprennent le contexte dans lequel l'IA sera utilisée.

Troisièmement, effectuez des audits rigoureux des données. Avant de former un modèle d'IA, examinez attentivement les données pour détecter d'éventuels biais ou asymétries. Vérifiez la représentativité, l’exactitude et l’exhaustivité. Envisagez des techniques telles que l’échantillonnage stratifié pour garantir une représentation équitable des différents groupes.

Quatrièmement, utilisez des techniques telles que le débiais contradictoire pendant le processus de formation du modèle. Cela implique d’essayer intentionnellement de « tromper » le modèle avec des données biaisées, puis d’ajuster le modèle pour qu’il soit plus résistant à ces biais. Il existe également diverses techniques algorithmiques pour la réduction des biais, telles que la régularisation, l'optimisation des contraintes et les ajustements post-traitement.

Cinquièmement, testez de manière approfondie l’équité et la partialité. Cela devrait impliquer de tester le modèle sur divers ensembles de données et scénarios du monde réel, et pas seulement sur les données de formation. Utilisez des mesures quantitatives pour évaluer l'équité, telles que la parité démographique (garantissant que les décisions du modèle sont indépendantes des attributs sensibles comme la race ou le sexe) et l'égalité des chances (garantissant que le modèle fonctionne également bien pour différents groupes).

Sixièmement, assurer la transparence et l’explicabilité des décisions en matière d’IA. Utilisez des techniques telles que les valeurs SHAP ou LIME pour expliquer comment le modèle prend ses décisions et mettez ces explications à la disposition des utilisateurs ou des parties prenantes. Cette transparence peut aider à identifier les préjugés et à instaurer la confiance.

Septièmement, établir des structures claires de responsabilisation et de gouvernance. Désignez des rôles et des responsabilités pour gérer les préjugés et l’équité dans l’IA, et établissez des processus d’audit, de reporting et d’atténuation réguliers. Assurez-vous qu’il existe des canaux permettant aux utilisateurs ou aux parties prenantes de faire part de leurs préoccupations ou de demander un recours s’ils estiment avoir été injustement touchés par un système d’IA.

Enfin, favoriser une culture organisationnelle d’IA responsable et éthique. Former et éduquer régulièrement tout le personnel sur l’éthique de l’IA et l’atténuation des préjugés. Encouragez les discussions ouvertes et le signalement des problèmes de partialité. Faites de l’IA éthique une valeur fondamentale et un indicateur de performance clé pour l’organisation.

En adoptant ces bonnes pratiques, les organisations peuvent identifier et atténuer de manière proactive les biais dans leurs systèmes d’IA. Cependant, il est important de reconnaître que l’élimination des préjugés est un processus continu et non une solution ponctuelle. À mesure que les systèmes d’IA évoluent et sont appliqués dans de nouveaux contextes, de nouveaux préjugés peuvent apparaître. Les organisations doivent s’engager à assurer une surveillance, un apprentissage et une amélioration continus.

En fin de compte, lutter contre les préjugés liés à l’IA n’est pas seulement un défi technique, mais aussi un impératif social et éthique. Il s’agit de garantir que, alors que nous comptons de plus en plus sur l’IA pour prendre des décisions qui affectent la vie des gens, nous le faisons d’une manière juste et transparente.

Pour l’avenir, quel sera selon vous le rôle futur de l’IA sur le lieu de travail ?

Pour l’avenir, je vois l’IA transformer fondamentalement la nature du travail, non pas en remplaçant les humains, mais en augmentant et en élevant les capacités humaines.

Les tâches routinières et répétitives seront de plus en plus automatisées, ce qui permettra aux humains de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée nécessitant créativité, pensée critique, intelligence émotionnelle et résolution de problèmes complexes. L’IA servira d’outil puissant d’idéation, d’analyse et d’aide à la décision, améliorant ainsi le jugement et l’expertise humaine.

Nous verrons davantage de collaboration entre l’homme et l’IA, l’IA gérant les aspects gourmands en données tandis que les humains fourniront une compréhension nuancée et une surveillance éthique. Les emplois seront repensés autour de cette synergie, en mettant l’accent sur les compétences spécifiquement humaines.

L’IA permettra également des services plus personnalisés, réactifs et prédictifs, du support client à la prestation de soins de santé. Cela stimulera l’innovation, découvrira de nouvelles perspectives et créera de nouvelles formes de valeur.

Toutefois, cette transition nécessitera une reconversion et un perfectionnement considérables de la main-d’œuvre. Le rôle de l’éducation et de la formation sera crucial pour préparer les individus à travailler efficacement aux côtés de l’IA.

En fin de compte, l’avenir de l’IA sur le lieu de travail est une question d’augmentation et non de remplacement. Il s’agit de créer une relation symbiotique dans laquelle les humains et les machines exploitent chacun leurs atouts, améliorant ainsi l’efficacité, l’innovation et le potentiel humain. Les organisations qui maîtriseront cet équilibre seront celles qui prospéreront.

Comment les entreprises peuvent-elles se préparer dès maintenant aux changements que l’IA est susceptible d’apporter dans les cinq à dix prochaines années ?

Pour se préparer aux changements induits par l’IA au cours de la prochaine décennie, les entreprises doivent :

  • Développez une stratégie d’IA alignée sur les objectifs commerciaux, en identifiant les domaines clés pour l’application et l’investissement de l’IA.
  • Développez les connaissances en IA dans toute l’organisation, en vous assurant que tous les employés comprennent les bases de l’IA et les implications pour leurs rôles.
  • Investissez dans l’infrastructure et la gouvernance des données, en garantissant la qualité, la sécurité et la gestion éthique des données.
  • Expérimentez l’IA dans des environnements contrôlés, en commençant par des succès modestes et à grande échelle.
  • Repensez les tâches et les processus autour de la collaboration homme-IA, en vous concentrant sur l’augmentation plutôt que sur le remplacement des capacités humaines.
  • Investissez massivement dans la reconversion et le perfectionnement des employés, en vous concentrant sur le développement des « Humics » – la créativité, la pensée critique et l’intelligence émotionnelle.
  • Établir des structures de gouvernance interfonctionnelles de l’IA pour gérer les préjugés, l’équité, la transparence et la responsabilité.
  • Participez à la planification de scénarios pour anticiper et vous adapter aux impacts perturbateurs de l'IA sur les marchés, les modèles économiques et la main-d'œuvre.
  • Collaborez avec vos pairs du secteur, le monde universitaire et les décideurs politiques pour façonner le développement et le déploiement responsables de l’IA.
  • Cultivez une culture agile et axée sur l’apprentissage qui embrasse le changement et l’expérimentation.

L’essentiel est d’aborder l’IA non pas comme un projet ponctuel, mais comme un parcours continu d’apprentissage, d’adaptation et de transformation. Les entreprises qui démarrent dès maintenant, en investissant à la fois dans les capacités technologiques et humaines, seront les mieux placées pour exploiter le potentiel de l’IA et relever ses défis dans les années à venir.

En septembre 2024, vous publiez votre deuxième livre, IRREPLACEABLE : L’art de se démarquer à l’ère de l’intelligence artificielle, pouvez-vous nous en dire plus sur ce prochain livre et ce que nous devrions en attendre ?

Dans mon prochain livre, IRREPLACEABLE : The Art of Standing Out in the Age of Artificial Intelligence, j’examine en profondeur ce que signifie prospérer à une époque de plus en plus façonnée par l’IA.

Dans un monde de plus en plus porté par l’IA, comment pouvons-nous garantir que nous restons indispensables ? Comment protégez-vous votre emploi, votre entreprise et vos enfants des défis posés par cette technologie transformatrice ? Et collectivement, comment protéger notre humanité ?

Dans IRREPLACEABLE, j'offre un cadre pour non seulement survivre, mais aussi prospérer à l'ère de l'IA.

S'appuyant sur plus de 20 ans de recherche pionnière sur l'IA et d'expérience pratique, je révèle les secrets pour vivre en harmonie avec l'IA et cultiver les qualités humaines uniques qu'aucune machine ne peut reproduire. Je guide le lecteur dans un voyage pour maîtriser les trois compétences du futur : devenir prêt pour l'IA, prêt pour l'humain et prêt pour le changement.

Grâce à des histoires captivantes, des stratégies pratiques et des idées qui suscitent la réflexion, IRREPLACEABLE vous permet de :

  • Exploitez la puissance de l’IA pour améliorer votre vie, votre travail et votre entreprise
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  • Transformez votre entreprise en une entreprise IRREPLACEABLE
  • Élever des enfants qui peuvent s’épanouir aux côtés de l’IA
  • Découvrez votre objectif unique dans un monde redéfini par la technologie

Que vous soyez une personne cherchant à pérenniser sa carrière, un parent cherchant à élever des enfants prêts à utiliser l'IA ou un chef d'entreprise s'efforçant de faire face aux perturbations technologiques, IRREPLACEABLE est votre guide essentiel. Il ne s’agit pas seulement de s’adapter au changement ; il s'agit d'exploiter la puissance de l'IA pour devenir la meilleure version de vous-même.

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Merci pour cette superbe interview, j'ai hâte de lire IRREMPLAÇABLE qui est actuellement disponible en précommande, les lecteurs voudront peut-être également lire Automatisation intelligente qui est disponible aujourd'hui.

Les lecteurs peuvent également visiter le Site de Pascal Bornet pour en savoir plus.

Partenaire fondateur d'unite.AI et membre du Conseil technologique de Forbes, Antoine est un futuriste qui est passionné par l'avenir de l'IA et de la robotique.

Il est également le fondateur de Titres.io, un site Web axé sur l'investissement dans les technologies de rupture.