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 a commencé 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 réalisée en 2021 auprès de chefs d’entreprise américains 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 à covid-19, dont 72% des fabricants industriels, 57% des entreprises technologiques et 53 % de 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 disent qu’elle offre encore plus de valeur que prévu. Plus généralement, presque tous disent qu’une utilisation plus large de l’IA rendrait leur organisation plus efficace. 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 appuyer sur le gaz, 44% des dirigeants pensent que leur industrie évolue plus rapidement qu’elle ne le devrait sur l’IA. Plus surprenant, 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 de la vente au détail, par exemple, 75 % des dirigeants 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 le coup du lapin de l’IA ? Sur la base de notre travail aidant les organisations à 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 la bonne base.

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 les faire évoluer au niveau de l’entreprise peut être plus difficile. Il nécessite l’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 informatiques sophistiquées; et l’adhésion de l’entreprise.

Bien sûr, il n’est pas non plus exagéré de croire que les partisans de l’IA peuvent avoir exagéré son potentiel de temps en temps ou réduit l’effort requis 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 vite, principalement parce que leur propre organisation ne suit pas cette vitesse. S’ils ont connu des hoquets à un stade précoce avec l’IA, en particulier l’année dernière, lorsque le monde a été témoin de réalisations grâce à l’IA, comme le développement record de vaccins contre le covid-19, il a peut-être été facile de succomber à ces craintes.

Nous voyons un autre facteur qui suscite 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 des nouvelles réglementations gouvernementales 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 contribue à expliquer un autre résultat apparemment contradictoire de notre enquête. Alors que les dirigeants d’entreprise sont généralement sceptiques à l’égard de la réglementation gouvernementale, 87 % déclarent que le gouvernement devrait jouer un rôle dans la réglementation de la technologie de l’IA.

Passer du coup du lapin à l’IA

Bien que chaque organisation ait besoin de son propre manuel pour se remettre du coup du lapin de l’IA et optimiser son investissement dans la technologie, un plan complet doit inclure 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 digestibles par machine étiquetées pour former des modèles d’IA, avec l’aide d’experts en la matière. Ils nécessitent 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 entraîner en permanence.
  • Le bon talent. Les informaticiens ayant une expertise en IA sont très demandés et difficiles à trouver, mais ils sont cruciaux pour comprendre le paysage de l’IA et orienter 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 trier le nombre toujours croissant 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 la recherche de solutions aux problèmes, sans acheter de technologie et en cherchant des moyens de l’utiliser. Ils laissent l’entreprise, et non le service informatique, diriger l’agenda. Lorsque les investissements en IA liés à une stratégie dirigée par l’entreprise tournent mal, ils deviennent des occasions d’échouer rapidement et d’apprendre, pas rapidement et de brûler. 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 sur le long terme.
  • Culture et montée en compétences des collaborateurs. 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, ainsi qu’à l’entreprise. Il est également important de perfectionner les compétences de la main-d’œuvre, en particulier lorsque l’IA reprendra ou complétera leurs 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 aussi potentiellement dommageable 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 développer une politique d’éthique de l’IA avec des directives claires sur la façon dont la technologie sera déployée. Cette politique doit 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 relatives aux modèles est en place.

Et après

Les objectifs des dirigeants en matière d’investissements en IA au cours des deux prochaines années varient selon le secteur. Les dirigeants du secteur 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 qu’ils se concentreront sur l’amélioration des capacités d’automatisation et d’analyse des processus, et sur la gestion des contrats et autres obligations.

Les résultats attendus varient également selon l’industrie. Les responsables de la vente au détail prédisent l’impact le plus important 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 ; opérations d’entretien; et les activités de production. Et les sociétés de services financiers s’attendent à s’améliorer dans la détection et la prévention de la fraude, la gestion des risques et l’automatisation des processus.

À long terme, KPMG considère que l’IA joue un rôle essentiel dans la réduction de la fraude, du gaspillage et des abus, et pour 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 les 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 mérite d’être travaillé. Nous pensons que le gouvernement et l’industrie ont un rôle à jouer pour y parvenir – 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.

En savoir plus dans le rapport KPMG « Thriving in an AI World ».

Ce contenu a été produit par KPMG. Il n’a pas été écrit par l’équipe éditoriale du MIT Technology Review.