« Oser l’IA, oser être acteur dans un monde qui bouge »

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« Osez l’IA, osez être acteur
dans un monde qui bouge »

 

Article rédigé par Aude Sibuet, Transformation Manager et Corporate Hacker, pour le webmagazine Octave

Le programme Octave repose sur trois notions clés : générations, digital et change management. Je rejoins Anne Thévenet-Abitbol, directrice prospective et nouveaux concepts chez Danone : contrairement aux idées reçues, les jeunes nés à la fin des années 80 n’expriment pas au travail des aspirations très différentes des générations précédentes.  Ce qui change radicalement, c’est leur usage intuitif des nouvelles technologies. C’est aussi leur manière d’exprimer leurs aspirations et leurs besoins, via les réseaux sociaux notamment. Et ce, même si certains d’entre eux les délaissent, à l’instar de ce quart d’Américains (1) qui a retiré l’application Facebook de son téléphone suite aux scandales tel que Cambridge Analytica.

Ce n’est pas en se coupant du monde qu’on peut l’empêcher de tourner. Les nouvelles technologies peuvent aussi être facteurs de progrès. A condition que nous soyons suffisamment nombreux à nous en servir dans ce sens.

Des titres pièges-à-clic prédisent la suppression de milliers d’emplois à cause des solutions de  « machine learning » (cf. encadré ci-dessous). Les internautes expriment un sentiment plus mesuré quand un choix leur est proposé sur l’impact que pourrait avoir l’intelligence artificielle (IA) sur l’emploi, entre suppression, création de poste ou modification de leur activité (2). Ils optent en effet à la majorité pour la troisième proposition.

Comment dès lors s’emparer des solutions de  « machine learning » pour réinventer notre activité ? Trois types d’actions sont à envisager, de plus en plus engageant : se familiariser avec les enjeux et la réalité que cela recouvre, l’expérimenter à petit pas et se former.

Se familiariser grâce à ses pairs et à des sources variées

L’intelligence artificielle, comme le Big Data, sont des notions généralistes et surtout marketing. Les médias et nombre de fournisseurs traitent de ce nouveau pétrole que seraient les données et l’IA. Ne fondons pas nos croyances sur des idées préconçues. Familiarisons-nous avec les notions de « machine learning » et de « deep learning ». En effet, comme à l’époque de la Ruée vers l’or, gardons en tête que ceux qui se faisaient le plus d’argent, ce n’était pas les chercheurs d’or… mais les vendeurs de pelles et de pioches. Consultons des sites internet comme par exemple « Future of life institute ». Parlons-en avec nos ados. Proposons à notre employeur d’organiser dans nos locaux des ateliers dédiés à ces thèmes, pour libérer la parole et partager les connaissances.

Le « machine learning » est une famille d’algorithme* capable de créer un modèle** statistique à partir de données d’entrées et des résultats fournis par des humains.
*Algorithme : exécution d’une séquence d’opérations simples
**Modèle : relation entre les données et les résultats.

Tester en faisant des petits pas

Nous sommes à présent plus à l’aise avec les possibilités offertes par le machine learning. Nous avons envie de nous lancer. Quel que soit notre poste et notre domaine d’activité, il est utile de réaliser une cartographie de notre parcours collaborateur ou de l’expérience offerte à notre client. Cette technique marketing permet d’identifier des points de frictions auquel il est souvent possible de répondre par une solution d’automatisation, ou une solution plus complexe de machine learning. L’idée n’est pas de développer une solution globale. Procédons petit pas par petit pas, grâce à des POC (proof of concept) ou des MVP (minimum viable product). Prenons soin de retenir une solution qui réponde à ces quatre critères : désirabilité, faisabilité, viabilité et éthique. A l’instar de certaines organisations interprofessionnelles, l’américaine « Partnership on AI » milite auprès des entreprises, comme les GAFA, pour une « IA responsable ».

Se former à développer un « état d’esprit digital »

Deux possibilités. Votre POC se révèle pertinent ? Vous découvrez de nouvelles manières de travailler avec le machine learning. Bravo pour votre audace, continuez sur ce chemin.

Au contraire : vous ne vous retrouvez pas dans ce virage que prend votre poste en travaillant avec le machine learning ? Par exemple, un acheteur d’espace dans la publicité qui adorait négocier avec les médias. Aujourd’hui, avec le marketing automation, ce qu’il aimait faire n’est plus vraiment utile dans ce poste-ci. Il peut sans doute le transposer ailleurs. Tenez-vous prêt à faire évoluer votre parcours professionnel. Nombre de personnes reprennent des cursus diplômants. Vous n’y êtes pas obligé. Vous avez pu développer des qualités, des compétences, une expérience unique dans les postes que vous avez occupé. Réfléchissez à un nouveau domaine pour lequel vous pouvez les transposer et capitaliser. Pour démarrer, pourquoi ne pas façonner votre Ikigai (3) par exemple ?

Soyons solidaires !

Il faut en être conscient. Les nouvelles technologies vont avoir un impact sur le marché de l’emploi en le bipolarisant. L’IA peut soulager des tâches réputées pénibles dans certains postes, comme ceux de conducteur de camion, radiologue, biologiste…. Il devrait y avoir de plus en plus besoin de postes sans qualification pour nourrir les machines, et de plus en plus besoin de postes très qualifiés pour compléter ce qu’elles ne savent pas faire : programmation, design technologique, pour les compétences techniques. Et aussi des besoins en compétences typiquement humaines, comme la créativité, l’empathie, la capacité à négocier, la capacité à penser la complexité…

Les besoins en formation sont énormes. Selon l’OCDE, nous passerons 10% de notre temps hebdomadaire à apprendre en 2060. En équivalent CPF, cela représente plus de 200 heures par an. Bien loin des 20 heures actuelles ! Autre fait, selon un rapport du World Economic Forum publié en septembre 2018 (4), 41 % des employeurs interrogés entendent focaliser la formation sur les salariés les plus qualifiés. Dans une moindre mesure, 33 % veulent privilégier les employés les plus « à risque » face aux évolutions du travail.

Agissons dès aujourd’hui pour la société que nous voulons demain. Encourageons, pratiquons et développons l’auto-formation et les échanges entre pairs. Permettons à nos employeurs de mettre en place des dispositifs pour les collaborateurs qui en ont le plus besoin. Aménageons ensemble les conditions d’une économie vertueuse pour le plus grand nombre : formons-nous à nous former.

(1)   Selon une étude de Pew Research

(2)   Selon un sondage réalisé via twitter le 14 août 2018 auprès de 145 répondants, 72% ont voté pour la modification de leur activité, 14% ex-aequo pour la suppression et la création de postes.

(3)   https://medium.com/corporate-hackers-france/votre-raison-d%C3%AAtre-source-de-hacking-positif-3145c19eaa87

(4)   Article paru dans Le Monde https://www.lemonde.fr/acces-restreint/emploi/article/2018/10/12/356832cf0b79da8aada23e5f631832aa_5368673_1698637.html

 


Aude Sibuet est Transformation Manager. Son expertise est à la croisée de trois domaines : change management, design et social networking. Elle est spécialisée dans l’accompagnement de la transformation culturelle des entreprises, notamment managériale, pour développer les pratiques coopératives dans les organisations. Contributrice pour Frenchweb, Aude Sibuet est aussi membre du mouvement des Corporate Hackers depuis son lancement en septembre 2016.


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