Qu'attendre de l'Intelligence Artificielle, pendant et après une crise comme Covid-19 ? [Avril 2020]

Et si créativité et culture d'innovation ne suffisaient pas pour innover dans la durée et à grande échelle ? [Novembre 2018]
 

Dès que la pandémie coronavirus s'est développée, plusieurs start-ups et laboratoires dans le monde ont annoncé la découverte de sources de traitement potentiels, grace à l'IA (Intelligence Artificielle) (¹).

L'IA va-t-elle ici aussi 'changer la donne', comme déjà proclamé dans de nombreuses industries?

S'il est encore trop tôt pour se prononcer (²), prenons l'occasion pour essayer de comprendre précisement l'impact de l'IA sur les entreprises, en situation 'normale' ou de crise, et ce que cela implique pour les Dirigeants.

Rappelons tout d'abord que le mot IA, très médiatisé, est parfois un terme 'fourre tout' qui recouvre des réalités diverses, de la digitalisation des processus à la robotique en passant par les plateformes en ligne ou de marché.

Ce qui fait aujourd'hui la spécificité de l'IA est en fait l'Apprentissage Automatique/ Profond - en Anglais Machine Learning/Deep Learning (ML/DL) -, à savoir la capacité pour des ordinateurs à effectuer des taches et résoudre des problèmes sans être explicitement programmés pour chacun d'entre eux, mais en 'apprenant' de façon autonome par des approches mathématiques et statistiques (³).

Telle qu'ainsi définie, l'IA est à aujourd'hui utilisée dans des cas d'usage divers, au stade encore souvent de pilote, et dans de nombreuses industries, qui vont, sans vouloir être exhaustif, de la finance (gestion de portefeuille, détection de fraudes, cybersécurité) à la santé (prévention avancée, assistance chirurgicale, détection radiologique) en passant par l'éducation (enseignement personnalisé) ou l'automobile (véhicule autonome).

Essayons de repérer dans ce foisonnement médiatique quelques fondamentaux.
Pour cela, deux exemples de situations de crises potentielles

24 Aout 2012: le jour où Amazon nous a promis de nous livrer avant même que nous y pensions

Cette utilisation de l'IA n'est pas que de l'ordre de la science fiction, puisque Amazon a déjà déposé un brevet relatif à l'achat prédictif (⁴). La proposition de valeur du commerçant changerait ainsi radicalement, de la traditionnelle Commande/Livraison à une pré Livraison/Achat.

Ce cas d'usage repose sur l'apport clé du ML/DL, à savoir la capacité à reconnaitre objets et formes (par exemple visages sur une surveillance video) et plus largement correlations entre données numérisées. Ceci permet alors de repérer des 'patterns' (en Anglais), des 'patrons' (en Français) - au sens de la couture, à savoir une ligne directrice réutilisable. Dans le cas d'Amazon, le besoin de produits en fonction d'un historique d'achat, de charactéristiques de produits et d'autres variables identifiées à partir de la base client d'Amazon.
Les capacités avancées de reconnaissance de 'patterns' du ML/DL permettent à la fois le diagnostic (quelle est la probabilité que cette série de taches sur une radio soit un mélanome?), la prédiction de futures actions (qu'elle serait l'action du conducteur humain dans les circonstances particulières où se trouve la voiture?) ou de futurs états (quel est le planning optimal du personnel volant et des avions pour les jours à venir ?)

Cette capacité nouvelle à générer de la prédiction fiable est en fait le changement clé qu'apporte le ML/DL aux entreprises.

IA et prédiction fiable : Quelles conséquences pour les Dirigeants?

D'un côté, mieux prédire aide à mieux prendre les décisions.

De l'autre, toute activité basée sur la prédiction, que cette activité soit elle même très prédictible ou basée sur un 'savoir faire' technique, implicite ou explicite, est susceptible d'être remplacée par un algorithme prédictif d'IA, pour une partie plus ou moins significative.

A commencer par les travaux physiques en environnement 'stable', avec des robots ayant 'appris' à répéter les actions d'un travailleur humain (⁵). Puis les activités centrées sur l'acquisition et le traitement d'informations - qu'il s'agisse du montage de dossiers de crédit dans une institution financière, des réponses en ligne d'un site Internet ou de la phase de diagnostic d'un artisan (⁶).

De nouveaux entrants utilisant nativement l'IA ou des concurrents la déployant massivement sont alors de réelles menaces pour l'entreprise.
Le Dirigeant doit donc effectuer un travail de réflexion stratégique classique:

• Où est ce que la prédiction fiable est-elle un avantage compétitif dans mes activités (ou un handicap si elle n'est pas utilisée)?
• Où dois je mettre en place dans mes processus métiers et fonctions support des capacités de prédiction fiable?

La question suivante, soulevée par certains, est de savoir si l'IA va décider à la place de l'homme (⁷) ?
Une deuxième mise en situation pour aider à nuancer le propos.
 

26 Septembre 1983: le jour où des missiles nucléaires Américains ont été lancés sur l'URSS

Une date où donc l'humanité est potentiellement passée très prêt d'une guerre nucléaire.
En effet le centre de défense stratégique antimissiles soviétique a reçu ce jour là d'un satellite de surveillance avancée au dessus des USA une alerte, confirmée à 100%, relative au lancement de missiles intercontinentaux. Les tensions étaient alors très fortes entre les USA et l'URSS (⁸) et une telle menace d'attaque imminente aurait dù entrainer la riposte quasi automatique de l'URSS.
Mais le Colonel de garde Stanislav Petrov a jugé qu'il ne fallait rien transmettre à sa hiérarchie, car, d'après lui, il s'agissait d'une erreur technique. Ce qui a été effectivement confirmé ultérieurement.

Que nous révèle cette crise?
Que prédiction n'équivaut pas à discernement et jugement.

Ceci vaut aussi dans le cas de l'IA. En effet, l'apprentissage ML/DL est dépendant de la qualité et de la profondeur des données avec lesquelles il s'effectue (⁹).

De plus les données digitales ne reflètent pas facilement les informations qualitatives et subjectives, notamment celles liées à la culture de l'organisation et de ses valeurs

A titre d'exemple, le GPS du taxi, même de dernière génération, ne peut pas encore répondre à la demande: 'Emmenez moi à la boite de nuit Parisienne préférée de Neymar' (¹⁰), alors que le chauffeur le peut probablement.
Enfin, et plus fondamentalement, l'IA reconnait des 'patterns' et prédit uniquement en fonction d'un objectif clair qui lui est donné. Les objectifs multiples, difficiles à décrire ou sujets à interprétation, ne sont pas atteignables par l'IA aujourd'hui (¹¹).

Au total le jugement humain reste nécessaire vis à vis des prédictions de l'IA.
Notamment dans les situations sans précédent certain - par exemple d'émergence de l'nnovation- ou les situations demandant de l'intelligence émotionnelle et contextuelle, en face d'un client ou d'un usager - un cas classique étant la finalisation et la communication d'un diagnositic médical à un patient.

IA et jugement humain: Quelles conséquences pour les Dirigeants ?

D'un côté, les activités avec une forte composante relationnelle, comme gérer et développer des collaborateurs ou gérer les parties prenantes - équipiers, clients, usagers -, ne seront pas prise en charge par l'IA, tant qu'elle n'intégrera pas le non-dit, le culturel et l'affectif dans sa prédiction. De même pour les travaux physiques et manuels en environnement 'ouvert' - non prédéfini et changeant (¹²)

De l'autre, l'IA rend la prédiction plus accessible à de nombreuses fonctions dans l'entreprise et la décentralise.

Les besoins en capacités de discernement et de jugement vont alors se trouver renforcés à tous les niveaux de l'entreprise. L'enjeu est de pouvoir définir les bons objectifs pour l'IA, de savoir en interpréter les résultats et d'en contrôler la pertinence.
Enfin un outil d'IA peut se retrouver hors des conditions d'utilisation pour lesquelles il a été initialisé.

Dans ce cas, il faut pouvoir 'reprendre la main'. De ce point de vue, déléguer entièrement à l'outil les décisions au quotidien risque une perte de compétences dangereuse en cas de crise (¹³)

Deux questions clés se posent donc au Dirigeant quand il veut déployer l'IA au sein de son entreprise:
 

• Quel niveau de décentralisation des décisions accepter? (¹⁴)

• Comment faire monter en compétences les équipes en matière de discernement et de jugement ?

“Il faut que tout change pour que rien ne change”

Pourquoi terminer cet article par cette citation extraite du livre 'Le guépard' de Giuseppe di Lampedusa?

Parce que l'arrivée du ML/DL ne change pas les fondamentaux de la gestion de crise et de l'après crise.

Il y a les Connus Connus – notre savoir, pour faire face.

Il y a les Inconnus qui sont Connus – ce à quoi nous ne savons pas encore répondre, alors que la question est identifiée – par exemple quelle substance va permettre un vaccin contre le Coronavirus?
L'IA peut dans ce cas jouer un rôle important.

Il y a aussi les Inconnus Inconnus – les circonstances non prédictibles – par exemple, lors de la construction de deux gratte ciels dans une ville américaine, prendre en compte la possibilité d'une collision quasi simultanée de deux avions avec ces tours.

A question non posée, l'IA ne peut apporter une réponse.

Ill y a enfin les Connus Inconnus – les faits qui sont connus mais dont la signification n'est pas correctement appréciée. Une pandémie avec un fort taux de contagion et une léthalité faible, comme Covid-19, a peut être bien fait partie, pour une certaine période et dans certains pays, des Connus Inconnus.

Dans ces conditions, il est probable qu'aucun outil IA n'aurait pu, au delà d'une possible prédiction sur l'évolution ultérieure de la pandémie, 'emporter la décision' en matière de politique publique.

Au total, le déploiement de l'IA aura bien un impact majeur pour toute activité basée sur la prédiction, y compris en situation de crise.

Cela étant, la capacité de discernement et de jugement du décideur restera clé, pour 'peser' la décision et, si nécessaire, 'reprendre la main'.

Philippe Ginier-Gillet
Avril 2020

L'innovation s'est imposée ces dernières années comme un enjeu majeur pour le Dirigeant. Et des mots d'ordre sont régulièrement lancés à son sujet, parfois radieux ('faire naître l'envie de créer'), parfois anxiogènes (survivre lorsque 'les barbares attaquent'), souvent volontaristes ('oser l'innovation'). Mais il faut constater qu'innover dans la durée et à large échelle n'est jamais facile.

L'innovation se réduit même dans certaines entreprises à des actions de communication ('le 'selfie' avec le fondateur de Start-up que l'on héberge') ou à des projets éphémères (suite au dernier séminaire à la mode sur 'comment innover différemment'). Dans ces conditions, il n'est pas étonnant que le terme 'innovation' puisse parfois créer cynisme ('un impératif de Direction Générale, parmi d'autres impératifs...') ou frustrations ('après le la preuve de concept ? rien de bien significatif...')

Alors comment réussir l'innovation?

La tentation est de rechercher la démarche miracle. Mais si elle existait, cela se saurait ! En fait, l'expérience montre qu'il y a plusieurs facteurs clés de succès dans l'innovation. Essayons de les parcourir ensemble.

« C'est en tombant qu'on apprend à marcher » (ou la culture d'innovation)

Souvent l'entreprise commence à innover quand elle fait face à la disparition de certains de ses marchés traditionnels ou à l'arrivée de nouveaux concurrents agressifs. Le challenge qu'elle rencontre alors régulièrement ? 'Il n'y a pas de culture d'innovation en interne, pas de prise de risques'.

La solution passe par des 'workshops', voire du coaching d'équipe, pour favoriser une 'posture d'innovateur' et le soutien à des initiatives de collaborateurs. L'objectif est de 'transformer' les comportements en interne.

Mais reconnaissons que le changement de croyances et de comportements est souvent long et incertain, avec des phases de résistances et de démotivation. Pour réussir, il faut 'sponsors' et 'avocats au quotidien ' de l'innovation, et agir à la fois de façon participative et (pour partie) de façon directive, dans la durée et à grande échelle. Ce qui n'est pas toujours compatible avec les cycles de renouvellement des équipes de Direction.

« Le marteau ne connaît que des problèmes de clou » (ou l'idéation)

Toute entreprise qui innove réalise très vite que le passage de l'idée à la réussite commerciale est très incertain. Il faut donc alimenter en amont le 'pipeline' d'innovation, pour espérer réussir en aval. Trouver la bonne idée devient un objectif majeur pour l'entreprise. L'impératif est alors d''être créatif', de 'sortir du cadre'.

La bonne nouvelle est qu'il existe au moins une cinquantaine de méthodes de créativité, donc que le séminaire off site de brainstorming va générer un certain nombre d'idées. La moins bonne nouvelle est que les résultats d'après séminaire sont souvent mitigés.

« Nul n'a jamais joué à lui tout seul une symphonie » (ou les processus transverses d'innovation )

L'entreprise innovante fait face à deux freins classiques.
Tout d'abord les silos internes (les unités dans l'entreprise uniquement centrées sur leurs zones de responsabilités et de pouvoir, au détriment des autres unités). Or, pour être déployée, l'innovation doit impliquer de nombreuses fonctions de l'entreprise. Puis le ''Non Invented Here' (la décision de maîtriser en interne tous les développements), qui limite less possibilités d'exploration de nouveaux concepts.

La solution est de décloisonner l'innovation, par des projets transversaux en interne et par l'appel à l'extérieur, en 'Open Innovation', avec des Start-ups et des Académiques. Le challenge est qu'un Hackathon (un week-end dédié à l'émergence rapide de solutions à un problème posé à des équipes extérieures à l'entreprise ) ou un 'Open Lab' (une installation de tests utilisateurs) - pour ne citer que deux méthodes- ne débouchent pas toujours sur un déploiement industriel significatif.

D'autres facteurs, décrits ci après, sont à prendre en compte pour réussir l'innovation.

« Il n'y a pas de vent favorable pour celui qui ne sait pas dans quel port se rendre » (ou la stratégie d'innovation)

Aujourd'hui, dans certaines entreprises, la Direction Générale dit vouloir innover, et chaque Département ou fonction mène des actions d'innovation. Mais ces actions contribuent-elles réellement à la stratégie d'entreprise ? Ainsi ce fabriquant de produits grand public pour le nettoyage de la maison, qui lance un projet d'observation des usages, débouchant sur le design de nouveaux instruments de lavage des sols. Le seul hic ? L'offre sera copiable dans les six mois par les fabricants asiatiques auxquels la production est sous traitée...

En termes stratégiques, où est l'avantage compétitif dans la durée ?

L'expérience prouve que l'alignement stratégique, un challenge classique en management, n'est pas toujours réalisé dans le cas de l'innovation. Or sans mise en cohérence et sans direction claire, les projets innovants ne peuvent pas se déployer de façon significative.

«  Le diable est dans les détails » (ou l'adaptation des processus managériaux classiques)

Les processus classiques de management de l'entreprise sont définis et optimisés pour des activités maîtrisées et des marchés relativement prévisibles. Ils deviennent souvent des points bloquants lorsqu'il faut passer de la phase d'exploration du potentiel de l'innovation à la phase de déploiement à grande échelle.

Citons quelques uns de ces processus et les challenges qu'ils créent pour l'innovation

• La planification budgétaire:

La définition d'objectifs précis et relativement certains (de type ROI) n'est possible que pour des marchés déjà établis. L'investissement dans un portefeuille de projets, sans certitude de réussite par projet, n'est justifiable que pour un Capital Risqueur (se couvrant par la diversification des risques).
Mais quel processus pour le déploiement de l'innovation? Notons que des processus spécifiques existent (du type Discovery Driven Planning) mais sont encore peu connus et déployés en France

• Les processus RH :

Quelle place donner dans une carrière, notamment d'un 'haut potentiel', à un projet d'innovation radicale, à hauts risques d'échec? Mieux vaut un projet d'innovation incrémentale !
Mais alors où est la culture de la prise de risques ?

• Le reporting par entité:

Comment justifier une nouvelle offre, quand elle ne va représenter qu'une fraction des résultats de la BU?

• Les processus Achats 

Quels processus pour gérer des Start-ups, avec l'incertitude des volumes initiaux et l'enjeu du partage des futurs profits ?

L'innovation se heurte bien à des barrières moins visibles que la frilosité des acteurs ou le manque d'idées, mais tout aussi influentes, et qu'il faut savoir lever.

Les facteurs clés de succès pour innover
 

En conclusion, chaque entreprise fait face à des challenges d'innovation spécifiques.

Le Dirigeant et son équipe doivent donc prendre le recul nécessaire pour repérer où en est leur entreprise, pour repenser leur action et pour se focaliser sur les facteurs clés de succès encore imparfaitement mis en place.

Philippe Ginier-Gillet
Novembre 2018