CM – L’avenir de l’IA repose sur la « distinction entre l’automatisation et l’augmentation », déclare le directeur technique d’Accenture

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« Nous sommes à un moment de vérité maintenant, où vous devez vraiment réussir la transformation numérique pour assurer le bon avenir », déclare Paul Daugherty, directeur technique et directeur général du groupe Accenture en charge de la technologie et co-auteur de Human Plus Machine : Reimagining Work à l’ère de l’IA, dans le dernier épisode du podcast Thomas Industry Update.

Lors d’une conversation avec le président et chef de la direction de Thomas, Tony Uphoff, Daugherty offre ses conseils sur la façon dont les chefs d’entreprise peuvent surmonter les deux principaux obstacles à la transformation numérique, partage ses prédictions sur la croissance de l’IA et l’impact des mégadonnées par rapport aux petites données, et décrit les les trois principaux changements fondamentaux qui déterminent l’avenir du travail dans le monde post-COVID-19.

Dans l’ensemble du secteur industriel – et plus largement encore, dans plusieurs industries de premier plan aux États-Unis – « il existe un écart de réussite numérique, et combler cet écart est l’endroit où vous libérez la valeur », explique Daugherty. Accenture, une société mondiale de services professionnels dotée de capacités de pointe dans les domaines du numérique, du cloud et de la sécurité, a souligné cette lacune dans un rapport de recherche publié plus tôt cette année. Le rapport a révélé que les organisations prêtes pour l’avenir qui utilisent des solutions numériques pour travailler plus rapidement et plus efficacement pourraient débloquer cinq mille milliards de dollars de croissance économique.

« L’écart de réussite numérique », explique Daugherty, souligne « le fait que [avant COVID-19,] les 10 % des organisations les plus importantes ont entraîné deux fois la croissance des autres organisations, les retardataires du groupe. Donc top 10 %, deux fois la performance. Puis, après COVID, l’équipe d’Accenture a revu les données pour voir ce qui avait changé, car la pandémie a accéléré un certain nombre de facteurs commerciaux et a changé les règles du jeu pour les entreprises du monde entier.

« La mise à jour de cette recherche », note Daugherty, « a montré que l’écart s’est creusé. Les 10 % supérieurs ont creusé leur écart de 2x surperformance à 5x dans COVID. C’est intuitivement logique. Si vous aviez [déjà] le commerce numérique, si vous aviez le ramassage en bordure de rue, si vous aviez des capacités plus numériques, vous faisiez mieux.

Grâce à ses recherches, Accenture a identifié un nouveau groupe d’entreprises qu’ils appellent « leap froggers », qui ont utilisé les défis et les circonstances uniques de la pandémie pour accélérer leur adoption des ressources numériques – et à leur tour, ont accéléré leur succès. « Environ 20 % des entreprises l’ont fait, et les facteurs étaient en grande partie la maturité technologique, puis la maturité numérique qui sous-tendent leurs entreprises », explique Daugherty.

Interrogé sur les points de friction qu’il voit le plus souvent mettre les chefs d’entreprise au défi dans leur poursuite de la transformation numérique, Daugherty explique que la culture et les données ont tendance à être les obstacles les plus répandus. La clé pour relever ces défis, note-t-il, dépend d’une « concentration stratégique très descendante sur le tri des données et l’alignement de l’organisation en dessous avec la bonne gouvernance, la bonne technologie et les outils pour le faire » avec succès.

Alors que certains dans l’industrie sont préoccupés par l’adoption généralisée de l’intelligence artificielle et le remplacement possible des travailleurs humains par des alternatives de machines, Daugherty ne considère pas cela comme un risque.

« Pensez aux endroits où vous avez des gens qui font des choses semblables à des machines. Les gens ne sont pas doués pour [ces choses] », explique-t-il. « Nous ne sommes pas doués pour la mémorisation, [and] nous ne sommes pas doués pour extraire des éléments d’une base de données. Nous sommes vraiment bons, cependant, dans beaucoup d’autres choses – extrapolation à travers les domaines problématiques, interférence, réponse socio-émotionnelle.

L’adoption et la mise en œuvre appropriées de l’IA reposent sur « la séparation de ces éléments et l’examen de la distinction entre l’automatisation et l’augmentation », explique Daugherty.

Tout comme elles posent des défis avec les transformations numériques, les données peuvent également être un point d’achoppement pour la mise en œuvre efficace de l’IA. « Tout le monde parle de big data avec l’IA, [but] nous avons en fait avancé l’argument que les petites données vont être plus importantes », poursuit Daugherty. « Les données spécifiques et étroitement définies qui sont vraiment stratégiques pour votre entreprise se présentent souvent dans des facteurs de forme plus petits, et [mon co-auteur, H. James R. Wilson, et moi] pensons que cela va être plus important à l’avenir. »

Découvrez les idées de Daugherty sur la transformation numérique et l’avenir de l’IA en écoutant l’épisode complet, désormais disponible sur les plateformes de streaming suivantes :

Pour entendre l’interview complète de Daugherty, consultez la coupe vidéo prolongée de cet épisode de podcast sur YouTube.

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