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Étiquette : humain

  • Numérique : le temps de l’augmentation est venu

    Numérique : le temps de l’augmentation est venu

    Par Bertrand Mabille, associé EPSA, cabinet de conseil spécialisé dans l’amélioration de la performance des entreprises.
    Vincent Champain, président de l’Observatoire du Long Terme, think tank dédié aux enjeux de long terme.

    C’est l’une des énigmes économiques des années 2010 : on ne parle que de disruption, mais la productivité ralentit. La révolution numérique n’accélère pas la création de richesses alors que nous la constatons quotidiennement dans nos usages individuels. C’est le fameux paradoxe de Solow, que partagent les investisseurs : la nouvelle vague des technologies de l’information crée des champions, mais peine parfois à répondre procurer les mêmes retours sur investissements aux entreprises. L’une des raisons est que si l’on parle beaucoup de numérique, du cloud, des méthodes agiles ou d’intelligence artificielle, leur intégration reste limitée.Les difficultés d’une telle intégration sont multiples : tendance à répliquer et optimiser les anciens processus alors que l’automatisation oblige à repenser plus profondément les organisations ; difficulté à formaliser les expertises humaines existantes pour en faire de la matière d’apprentissage pour des machines ; résistance des équipes face à la crainte de se voir marginalisées ; difficulté en haut de l’organisation à penser les nouveaux modèles rendus possibles par la technologie et en bas de l’organisation à réunir les compétences nécessaires pour déployer les nouveaux outils techniques.

    Or, comme le rappelle justement Luc Julia[1], il faudrait moins parler d’intelligence artificielle que d’intelligence (humaine) augmentée par le numérique. Autrement dit, ce n’est pas l’ordinateur qui va remplacer l’humain, c’est l’humain augmenté ! Et c’est là que réside le principal frein à l’utilisation de ces technologies : le temps nécessaire pour identifier où la technologie augmente réellement l’humain, et pour l’humain de comprendre là où il doit se méfier des suggestions de l’intelligence artificielle.

    Les technologies de « deep learning » ont ceci de particulier qu’elles ne suivent pas des règles explicites pour proposer des solutions aux problèmes posés. Elles intègrent les savoirs à la manière d’un enfant qui apprend à reconnaître les objets qui l’entourent. Mais là ou il suffit de trois exemples à un enfant pour apprendre à reconnaître un chat, il en faudra des milliers pour entraîner un réseau de neurones.

    Ce réseau reconnaîtra alors les chats comme le juge Potter avait déclaré reconnaître la pornographie (« Je ne sais pas la définir, mais je sais dire lorsque j’en vois. »), c’est-à-dire sans que le cheminement menant à un diagnostic ne soit explicité. Ce qui aura une conséquence directe : ne sachant pas comment la machine raisonne, les utilisateurs auront besoin de temps pour apprendre à pouvoir lui faire confiance. Nous savons juger d’un coup d’œil notre chauffeur, en détecter les comportements suspects ou nous mettre à sa place pour en imaginer les réactions.
    Nous mettrons du temps à atteindre le même niveau de confiance avec un véhicule autonome et à lui étendre le pacte implicite de confiance, qui mobilise des liens d’émotions en plus de la raison, que nous avons établi avec nos pairs. Par ailleurs, il faudra aussi définir un régime juridique qui clarifie de nouvelles responsabilités entre le fabricant de la machine et son utilisateur.
    C’est à ces deux conditions que l’ « intelligence artificielle » atteindra sa maturité, c’est-à-dire le point auquel les entreprises sauront à la fois ce qu’elles peuvent en attendre, et ne pas en attendre. L’enjeu principal ne sera pas de remplacer l’homme par la machine, mais par l’homme augmenté. Et la question qui devrait occuper nos décideurs devrait davantage être celle se savoir comment réaliser cette « augmentation ».

    C’est ce que l’on observe déjà dans certains secteurs en avance par rapport à la moyenne. Ainsi, les technologies de reconnaissance d’images médicales servent avant tout aux médecins à augmenter leur productivité et à consacrer plus de temps sur l’enjeu principal : passer de l’identification d’anomalie à la réalisation d’un diagnostic et à la prise en charge du patient. Un sondage auprès des radiologues[2] montre que leur grande majorité est plus enthousiaste face à ce potentiel qu’inquiète sur son métier. Ils font même parfois preuve d’impatience : ils attendent depuis des décennies que le numérique les débarrasse des tâches administratives – la première référence d’un dossier médical numérique datant de 1969.

    Pour prendre un autre exemple dans l’industrie, la détection de fissures dans les pipelines est une opération qui nécessite d’analyser l’équivalent de plusieurs fois la surface de Paris pour trouver des fissures de la taille d’un brin d’herbe. Impossible à réaliser à la main, cette opération est désormais effectuée par un logiciel qui identifie les zones pouvant poser des problèmes, puis par des équipes d’experts, qui confirment ou infirment le diagnostic et pilotent les opérations de maintenance. Sans le numérique ces emplois n’existeraient pas, mais sans les équipes humaines ce service ne suffirait pas à apporter une solution.

    Au final, une fois retombé le nuage de fumée qui entoure l’intelligence artificielle, c’est autour de trois questions très concrètes que se centre la transformation numérique. Trouver les tâches (complexes mais rarement intelligentes) pour lesquelles les technologies peuvent « augmenter » l’humain. Repenser nos produits et services pour que l’intelligence bien réelle de nos entreprises soit mieux utilisée. Et, enfin, réécrire le nouveau contrat de confiance qui nous reliera à ces machines.

    Bertrand Mabille est chef d’entreprise, associé EPSA , cabinet de conseil spécialisé dans l’amélioration de la performance des entreprises.
    Vincent Champain (twitter: @vchampain) est dirigeant d’entreprise technologique et président de l’Observatoire du Long Terme, think tank dédié aux enjeux de long terme.

    [1]https://livre.fnac.com/a12970716/Luc-Julia-L-intelligence-artificielle-n-existe-pas
    [2]http://futur-radiologie.champain.net

  • IA : comprendre les discours alarmistes et opportunistes  

     » Intelligence artificielle : serons-nous des collaborateurs augmentés ou… au chômage ? « 

    Par Saad Zniber, Co-fondateur de Yatedo

    Si pour une grande partie des pays de l’Union Européenne le taux de chômage baisse de manière significative, ce n’est pas le cas de la France (Eurostat). Dans ce contexte tendu, l’intelligence artificielle n’est pas toujours perçue de la meilleure façon, voire même, tend à devenir un bouc émissaire d’avenir. L’argument principal contre l’IA ? Son arrivée supprimerait de nombreux postes et augmenterait considérablement le taux de chômage. Mais qu’en est-il vraiment ? Quels métiers seraient menacés ? Quelle transformation pour l’Homme ? Et à quoi ressemblerait la collaboration Homme/IA ?

    Comprendre les discours alarmistes et opportunistes

    L’Intelligence Artificielle sera responsable de la suppression de nombreux emplois. C’est l’argument numéro 1 de ses opposants depuis des années. Une étude du cabinet Roland Berger (2014) annonçait une destruction de 1,5 millions d’emplois directs d’ici 2025 dans la zone Euro. En France, on parle de 225.000 emplois directs peu qualifiés menacés et presque autant d’emplois indirects. Plus largement et depuis toujours, les Hommes imaginent que des robots dotés d’une intelligence humaine prendront le pouvoir. Pour beaucoup c’est une légende. Pas pour Elon Musk qui tire la sonnette d’alarme : « […] jusqu’à ce que les gens voient vraiment des robots tuer des personnes, ils ne sauront pas comment réagir, tellement ça leur paraîtra irréel. Je travaille sur des formes très avancées d’intelligence artificielle, et je pense qu’on devrait tous s’inquiéter de ses progrès ».

    D’autres voient dans l’IA des opportunités. Les machines pourront remplacer les Hommes sur des tâches pénibles ou répétitives (sans valeur ajoutée) ou encore dangereuses. Elles n’ont pas de contraintes physiques (comme la faim, les effets du stress ou de la fatigue), et sont donc en activité optimale permanente. Aussi, concernant le coût horaire, celui des machines est de moins en moins élevé selon l’analyse de INSEE, IFR, Berger : s’il était de 116€ pour une machine il y a 30 ans (contre 9€ pour l’Homme), la courbe s’inverse et, en 2020, les rôles seront inversés (10€ pour la machine, 19€ pour l’Homme).

    Oui l’Intelligence Artificielle va détruire des millions d’emplois. Mais elle va aussi en créer! 21 millions d’après une étude de Cognizant Technology Solutions Corp.de 2017. Une autre étude de Accenture tend à prouver que l’IA va augmenter de 10% en moyenne les effectifs des entreprises ayant accès à cette technologie.

    Quels sont les métiers menacés par l’IA ?

    En 2017, les universités de Yale et d’Oxford se sont associées pour réaliser une étude sur l’IA. Le résultat est présenté sous la forme d’un calendrier précis sur l’évolution de l’IA. Elle serait capable de réaliser n’importe quelle tâche mieux que l’Homme d’ici 45 ans (2062) ! Entre temps, les traducteurs (2024), les chauffeurs de poids lourd (2027), les commerçants (2031), les écrivains (2049) ou encore les chirurgiens (2053) verraient leur emploi automatisé.
    En fait, toutes les catégories socio-professionnelles seraient touchées (47% des emplois seraient menacés, selon le rapport « The future of employment ». D’abord les emplois directs peu qualifiés, puis les emplois indirects. Une étude de McKinsey nous apprend que seulement 5% des actions humaines peuvent être automatisées à 100%. En effet, l’IA, c’est l’automatisation d’une partie des tâches, pas le remplacement radical des emplois. En réalité, si tous les métiers seront impactés par le développement de l’intelligence artificielle, ils vont surtout se transformer : 85% des emplois de 2030 n’existent pas encore !

    Comment l’homme doit évoluer et envisager sa transformation culturelle

    Il faut maintenant apprendre à considérer l’automatisation comme une opportunité, non comme un risque ! Le premier changement à adopter n’est pas technologique, mais culturel. En encourageant par exemple les formations professionnelles (trop peu mises en avant aujourd’hui) à ces nouvelles technologies. Prenons l’exemple de la révolution industrielle qui a imposé l’automatisation dans l’industrie automobile : la population d’ouvriers a diminué de 50% et celle des cadres augmenté de 45% (Etude Roland Berger). L’IA nous permet de nous concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.

    Cependant, pour assumer la mutation des postes à faible valeur ajoutée en postes à forte valeur ajoutée, il est nécessaire de former les employés aux nouvelles démarches méthodologiques, aux métiers de demain. Dans ce sens, le récent rapport de Cédric Villani, « Donner un sens à l’intelligence artificielle », prévoit de former des talents en IA. Objectif : multiplier par trois le nombre de personnes formées en IA d’ici à 3 ans, créer de nouveaux cursus et de nouvelles formations à l’IA.

    A quoi ressemblera la collaboration Homme/IA

    L’exemple parfait que je connais bien est celui de notre propre IA, Yatedo Talent, qui est une solution de sourcing capable d’identifier les meilleurs talents sur le web. Est-ce que cela signifie que notre IA va prendre la place des recruteurs ? Pas du tout. Elle automatise les tâches répétitives à faible valeur ajoutée (comme l’identification des profils) et permet aux recruteurs de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée « humaines » (mise en relation, entretien, décision). Elle recentre la fonction de recruteur sur l’humain, à qui la décision finale appartient et appartiendra toujours. Il faut imaginer l’automatisation comme l’opportunité d’une étroite collaboration Homme/IA. Les machines, si elles travaillent plus vite et sans se fatiguer, ont besoin de l’Homme qui est le seul à posséder des capacités d’adaptation.

    Nos métiers vont se transformer mais l’IA ne prendra pas la place de l’Homme. Techniquement, les IA que nous créons sont capables d’étudier, de lire, de traiter 100 millions de fois plus d’informations qu’un être humain. Elles sont capables de synthétiser ces informations pour nous fournir celles qui vont nous aider dans notre prise de décision. La peur générale suscitée par l’IA est aujourd’hui infondée car elle est très loin du niveau de l’intelligence humaine. Nous entrons dans la 4ème révolution industrielle, avec pour partenaire l’IA.

  • Pour une IA humaine et éthique…

    Pour une IA humaine…Pour une IA éthique…

    Le 29 mars au Collège de France, le Président de la République a présenté la stratégie française sur l’intelligence artificielleLors de la présentation officielle du rapport “Donner du sens à l’Intelligence Artificielle” par Cédric Villani au colloque “AI for Humanity” .

    L’ambition française : faire de l’écosystème IA français un pôle mondial.

    Définir l’intelligence artificielle (IA) n’est pas chose facile. Le champ est si vaste qu’il est impossible de la restreindre à un domaine de recherche spécifique; c’est plutôt un programme multidisciplinaire. Si son ambition initiale était d’imiter les processus cognitifs de l’être humain, ses objectifs actuels visent plutôt à mettre au point des automates qui résolvent certains problèmes bien mieux que les humains, par tous les moyens disponibles.

    Ainsi l’IA vient au carrefour de plusieurs disciplines : informatique, mathématique (logique, optimisation, analyse, probabilités, algèbre linéaire), sciences cognitives… sans oublier les connaissances spécialisées des domaines auxquelles on souhaite l’appliquer. Et les algorithmes qui la sous-tendent reposent sur des approches tout aussi variées : analyse sémantique, représentation symbolique, apprentissage statistique ou exploratoire, réseaux de neurones, etc.

    Les grands axes du rapport Villani

  • Votre intelligence artificielle est plus humaine que vous ne le pensez

    Votre intelligence artificielle est plus humaine que vous ne le pensez

    Par Karim Jouini, CEO et Fondateur d’Expensya

    Nombreuses sont les entreprises assurant confier les données de leurs clients à une intelligence artificielle. En réalité, ces entreprises ne font que sous-traiter ces données à des travailleurs ; ce qui soulève d’importants problèmes de confidentialité et d’éthique.

    L’Amazon Mechanical Turk est une plateforme de microtravail, lancée en 2005 par Amazon. Le principe est de faire effectuer des tâches simples et morcelées par des humains, comme de la traduction de fragments de textes, pour le compte d’entreprises qui externalisent ces services. Le nom de la plateforme vient d’un célèbre canular de la fin du 18e siècle, le Turc Mécanique[1], présenté aux Européens comme un automate capable de jouer aux échecs. En réalité, il ne s’agissait que d’un pantin de bois, à l’intérieur duquel se cachait un humain.

    La plateforme d’Amazon met en évidence l’ironie d’une situation où l’humain fait le travail de l’intelligence artificielle. En effet, contrairement à ce que laissent trop souvent entendre les start-up, l’intelligence artificielle n’est pas gratuite, au contraire. Dans les pays en développement — comme l’Inde ou les Philippines — le coût du travail humain est souvent plus compétitif que celui du recours à une intelligence artificielle.

    Madagascar, champion français de intelligence artificielle!
    Ainsi, parmi les nombreuses entreprises et start-up qui vendent à leurs clients une gestion des données faite par une intelligence artificielle, se cache en réalité un traitement de l’information « à l’ancienne » fait par des travailleurs à bas coût, dans des pays, comme Madagascar, où le prix de la main d’oeuvre est jusqu’à 30 fois inférieur à celui de la France[2].

    Une raison, autre qu’économique, à ce traitement manuel, est que l’intelligence artificielle n’est pas encore tout à fait capable d’imiter l’esprit humain. Lorsqu’il s’agit, par exemple, de scanner des livres anciens, l’IA ne sait pas toujours reconnaître les mots. Il faut donc l’intervention d’un être humain, bien réel, pour éviter les erreurs de transcription. Ainsi, pendant que l’IA se développe, ce qui, à moyen terme, fera baisser son coût et le rendra plus compétitif, il se met en place un système hybride, où on rencontre actuellement davantage de délocalisation d’emplois et de traitement manuel que de recours à des intelligences artificielles.

    La confidentialité des données mise à mal
    Cette sous-traitance des données par des travailleurs humains pose un problème de confiance, car les entreprises clientes, faute d’en être informées, n’y ont pas donné leur consentement. Une start-up pourra ainsi faire traiter les données d’une entreprise française par des travailleurs asiatiques ou africains, avec lesquels elle n’a par ailleurs aucun contact direct. Le recours à des travailleurs humains pose également un problème de confidentialité, car les données qui sont traitées par les travailleurs ne sont pas toujours anonymisées. Ceux-ci ont donc accès à des informations parfois sensibles sur l’activité des entreprises, comme des notes de frais ou des factures.

    Une promesse d’avenir
    Pour les nombreuses start-up qui ont recourt à l’intelligence humaine au lieu d’une intelligence artificielle, il s’agit avant tout d’un pari sur l’avenir. Toute intelligence artificielle fonctionne par analogie, à partir de ce que l’humain lui enseigne. Pour que leurs algorithmes apprennent, il faut les nourrir en données : ce sont ces fameuses données, qui sont pour le moment traitées par des travailleurs. En faisant traiter manuellement certaines tâches, les start-up accumulent les bases de données nécessaires à la création d’un algorithme efficace, qui sera plus tard capable d’exécuter efficacement ces tâches.

    Ces start-up vendent aujourd’hui ce qu’elles seront dans 5 ans. Un modèle ingénieux, même si, comme le Turc Mécanique, il ne peut fonctionner que tant que les entreprises ignorent que cette intelligence artificielle reste, pour le moment encore, bien humaine.

  • Transformation digitale des industries : quelle place pour l’humain ?

    Transformation digitale des industries : quelle place pour l’humain ?

     Par Jean-Frédéric Real, Directeur de l’Innovation de Scalian

    L’industrie 4.0 correspond à la 4ème génération industrielle et fait suite à la mécanisation, la production de masse et l’automatisation. Cette industrie du futur intègre au processus de production des systèmes cyber-physique, des solutions digitales, des robots, des objets connectés, du cloud computing ou encore de l’impression 3D.

    Dans cette nouvelle version de l’industrie dominée par le digital et l’autonomie des machines, l’humain a-t-il encore une place ?

    Une interaction croissante entre la machine et l’humain

    Pour répondre aux besoins croissants de production des industries, la supply chain n’a cessé de se moderniser, s’autonomiser, se digitaliser et surtout se complexifier. Face à ces mutations, la place de l’humain a évolué : il n’est plus celui qui produit mais celui qui permet au processus industriel de fonctionner. Pour cela, il intervient à toutes les étapes du process de production pour paramétrer, vérifier et contrôler les machines utilisées dans ce cadre.

    Ce nouveau rôle est, non seulement lié au perfectionnement et à l’autonomisation des outils de production, mais aussi à la capacité de l’humain à prendre en compte des paramètres subjectifs ne pouvant pas être intégrés par des algorithmes. Contrairement à la machine qui produit, l’humain bénéficie d’un recul, de sensations et d’intuitions lui permettant de prendre des décisions que le digital est incapable de prendre pour le moment – et probablement pour de nombreuses années encore.

    Vers un humain augmenté 2.0

    Avec la complexification des outils de production et la nécessité de les contrôler, le technicien doit aujourd’hui gérer un volume de données de plus en plus conséquent. Grâce aux outils digitaux, l’opérateur devenu alors augmenté, est capable d’identifier dans ce flux certains problèmes et de nouvelles fonctionnalités : la machine, désormais digitalisée et intelligente, guide l’humain dans ses tâches et lui apporte même une réelle valeur ajoutée.

    Souvent perçus comme des technologies productrices d’un résultat précis, les outils digitaux sont en fait des moyens d’atteindre un résultat visé. Il faut alors penser leur usage et prendre en compte le terrain, les conditions de leur utilisation, l’état physiologique de ses utilisateurs et le souci de maintenance. Si la technologie utilisée n’est pas au point ou pas adaptée, celle-ci peut être rejetée par l’utilisateur ou produire un effet contraire à celui attendu.

    Au-delà de l’aspect technologique, le digital participe également à l’évolution des modes de management dans les ateliers ou usines, et plus largement dans les entreprises, qui  tendent à devenir de plus en plus collaboratifs, interactifs et flexibles. Les outils digitaux permettent de répondre à ces nouveaux besoins managériaux et se trouvent être, dans ce cadre, des facilitateurs des relations humaines au sein de l’entreprise.

    L’intelligence artificielle, un système centré sur l’humain

    Ces évolutions s’intègrent dans une démarche progressive, qui permet à l’humain d’appréhender la digitalisation de son métier et de devenir acteur de sa propre transformation digitale. Contrairement à une machine, il détient une complexité qu’il faut prendre en compte pour introduire une technologie adaptée. Le paradigme doit ainsi être changé : l’humain ne doit plus être considéré comme un objet dans l’IoT à connecter au système d’informations. Au contraire, il faut que le système d’informations soit véritablement construit autour de lui sans que celui-ci ne lui soit imposé.

    Cela est d’autant plus vrai qu’être « techno-push » peut vite freiner la transformation digitale. Il est donc nécessaire d’apporter de vraies solutions permettant de mener à bien les missions. Par exemple, apporter un casque de réalité virtuelle ou une tablette pour résoudre un problème terrain est loin d’être suffisant. Le système utilisé doit être adapté à l’opérateur, à la situation et à son besoin. C’est pourquoi le décisionnaire doit être l’utilisateur de la technologie, c’est-à-dire l’opérateur, qui a une réelle connaissance des difficultés du terrain et des vrais besoins « d’augmentation ».

    En conclusion, l’évolution de l’industrie et la digitalisation des machines de production ont permis à l’humain de se perfectionner et de faciliter sa prise de décision, son mode de production et ses méthodes managériales. Même si la machine occupe une place de plus en plus importante, la décision finale, le contrôle et le paramétrage restent des actions humaines. L’industrie 4.0 est en fait marquée par une interactivité et une interdépendance accrue entre l’humain et la machine. D’un côté, l’humain a besoin de la machine pour décoder et gérer toutes les informations captées par le digital. De l’autre, la machine a besoin de l’humain pour lui apporter la subjectivité et la flexibilité nécessaires à une bonne prise de décision.

    Se pose alors la question du financement. Ces technologies coûtent chères, ce qui freine leur déploiement massif tant qu’un R.O.I. n’est pas démontré. Comment les entreprises pourront-elles continuer d’optimiser leurs coûts de production sans augmenter les capacités des opérateurs ? La réponse se trouve probablement dans la mutualisation des investissements à travers des solutions digitales ouvertes, standardisées et collaboratives.

     

  • Huit bonnes pratiques pour mettre en place une IA privilégiant l’être humain

    L’Intelligence Artificielle pourrait accroître de près de 38% la rentabilité des entreprises d’ici 2035, d’après une nouvelle étude d’Accenture

    Les entreprises qui tirent parti des atouts de l’intelligence artificielle (IA) pourraient accroître leur rentabilité de 38 pour cent en moyenne d’ici 2035, selon un nouveau rapport publié par Accenture. Introduire l’IA représenterait une croissance économique de 14 000 milliards de dollars en valeur ajoutée brute dans 16 secteurs d’activités et 12 pays.

    Le rapport a identifié huit bonnes pratiques permettant de mettre en place une IA privilégiant une approche orientée sur l’être humain et de prendre des mesures audacieuses et responsables pour appliquer la technologie dans les entreprises.

    « L’intelligence artificielle va révolutionner le mode de croissance des entreprises et l’arrivée de nouveaux compétiteurs, car elle représentera un facteur entièrement nouveau de production qui peut stimuler la rentabilité », explique Paul Daugherty, directeur de la technologie et de l’innovation d’Accenture. « Pour saisir cette occasion, il est essentiel que les entreprises développent dès à présent des stratégies autour de l’IA axées sur les collaborateurs. La mise en œuvre des systèmes d’IA conformes aux valeurs éthiques et morales génèrera des résultats positifs et permettra aux personnes de faire ce qu’elles font de mieux : imaginer, créer et innover. »

     Le rapport, élaboré par Accenture Research en collaboration avec Frontier Economics, mesure les conséquences économiques potentielles de l’IA sur la valeur ajoutée brute, une donnée proche du produit intérieur brut qui représente la valeur de l’ensemble des biens et services produits. Cette étude compare les taux de croissance économique de 16 secteurs d’activités en 2035 entre deux scénarios de référence, le premier montre la croissance économique attendue selon des hypothèses actuelles, le second un scénario d’intelligence artificielle représentant la croissance économique attendue lorsque l’on intègre l’impact de l’intelligence artificielle dans l’économie. Selon les résultats, l’IA pourrait augmenter ces taux d’une moyenne pondérée de 1,7 point.

     Parmi les domaines étudiés, l’information et la communication, l’industrie manufacturière et les services financiers sont les trois secteurs qui afficheront les taux de croissance annuelle de la valeur ajoutée brute les plus élevés, respectivement 4,8 %, 4,4 % et 4,3 % d’ici 2035. Ce qui se traduit par une hausse supplémentaire de 6 000 milliards de dollars de la valeur ajoutée brute en 2035, pour ces trois secteurs à eux seuls. Même les secteurs basés sur humain comme les services sociaux et l’enseignement (des secteurs où la croissance est généralement lente) connaitront respectivement une hausse importante de la valeur ajoutée brute de 109 et 216 milliards de dollars.

    L’impact de l’intelligence artificielle sur la croissance des secteurs d’activité

     

    Les taux de croissance annuels d’ici 2035 en valeur ajoutée brute (une valeur proche du PIB) : comparaison du scénario de croissance de base à celui intégrant l’IA

    L’étude plus approfondie de la rentabilité du secteur industriel a démontré que l’IA représentait des opportunités inédites. Dans des secteurs qui recrutent beaucoup de personnel, comme la vente, elle vient soutenir le travail humain et contribue à une augmentation des bénéfices de près de 60%. Dans d’autres secteurs comme l’industrie manufacturière, les machines dotées d’IA anticiperont les failles potentielles des systèmes et des équipements, générant des taux de croissance en hausse et une augmentation des bénéfices de 39% d’ici 2035.

    Quels que soient les secteurs, les entreprises ont l’opportunité d’appliquer l’IA et d’inventer de nouvelles capacités pour la croissance, la rentabilité et la durabilité. Afin de bien se préparer à un futur faisant la part belle à l’intelligence artificielle, les dirigeants des entreprises sont invités à tenir compte des huit stratégies suivantes : 

    • Définir une stratégie orientée IA – pour bénéficier de la rentabilité que génère l’IA, les décideurs au sein des entreprises doivent en reconnaître l’efficacité et agir de manière à concrétiser les bénéfices.
    • Réinventer les ressources humaines en intégrant l’IA – le rôle du directeur des ressources humaines ne consistera pas uniquement à s’occuper des employés mais à gérer également les interactions homme-machine associées à l’IA.
    • Apprendre avec les machines – afin d’adapter leurs activités à la nature changeante de l’apprentissage et de la formation des employés, les dirigeants doivent se concentrer sur les besoins de leur personnel en particulier en ce qui concerne le développement des compétences Agile.
    • Nommer un chef de la chaîne de production de données – il s’agit d’un poste nécessaire pour construire une chaîne d’approvisionnement intégrée complète.
    • Créer une culture de l’intelligence artificielle ouverte – confiance, ouverture et transparence sont essentielles au bon déroulement des relations homme-machine et les dirigeants sont invités à concevoir une culture d’entreprise et des directives afin de réduire les risques liés à un personnel panaché tout en optimisant les opportunités.
    • Optimiser les données utilisateurs dans le cloud – la phase suivante d’innovation associera les données enrichies par les usagers dans le cloud avec des fonctionnalités de l’IA pour créer de nouvelles occasions commerciales.
    • Un pas au-delà de l’automatisation – avec les progrès récents en IA, les entreprises doivent prendre d’autres mesures pour mettre en valeur l’intelligence de machines autonomes, dynamiques et en auto-apprentissage.
    • Mesurer le rendement en IA – À la différence des biens traditionnels qui perdent de la valeur avec le temps, les biens d’IA prennent eux de la valeur et les directions financières auront besoin de nouveaux paramètres financiers pour évaluer correctement le « retour sur l’IA » qui pourront inclure la valeur générée à partir de chaque algorithme ou une combinaison d’investissements initiaux et de dépenses courantes.

    « En explorant l’évolution macroéconomique de l’IA au cours des prochaines décennies, force est de constater que les entreprises de tous les secteurs ont des occasions incroyables d’en tirer parti », précise Laurent Stefani, directeur de l’intelligence artificielle au sein d’Accenture Technology en France. « En optimisant les processus avec l’automatisation intelligente, en augmentant l’humain et en stimulant de nouvelles innovations, l’IA peut garantir la rentabilité et la croissance économique sur le long terme. »

    Cette étude est élaborée d’après le rapport Why Artificial Intelligence is the Future of Growth (Pourquoi l’intelligence artificielle est le futur de la croissance) publié en 2016 qui a examiné les effets économiques de l’IA dans 12 pays développés. D’après ce rapport, l’IA pourrait doubler les taux de croissance économique annuelle d’ici 2035 et augmenter la productivité du travail jusqu’à 40 pour cent en modifiant les méthodes de travail.

     

     

     

  • Cybersécurité : le facteur humain au coeur des failles

    « Le Facteur Humain 2017 », sur les tendances en cybersécurité

    Proofpoint dévoile les résultats de son rapport annuel

    Ransomware, attaques de la messagerie d’entreprise, phishing, menaces mobiles… Les cyberattaques ciblées et personnalisées tentent de tirer profit des personnes et pas uniquement des failles technologiques. 

    Proofpoint, Inc., vient de publier les résultats de son rapport annuel « Le Facteur Humain 2017 », indiquant que les cybercriminels se reposent de plus en plus sur l’humain plutôt que sur les failles logicielles pour installer des programmes malveillants, dérober des informations confidentielles et transférer des fonds. Ce rapport, basé sur l’analyse de tentatives d’intrusions dans plus de 5000 entreprises en 2016, fournit de précieux indicateurs sur les attaques par le biais des emails, mobiles et réseaux sociaux, pour assurer la sécurité des entreprises et des utilisateurs.

    « Cette tendance d’exploitation du facteur humain, qui a vu le jour en 2015, s’accélère, et les cybercriminels multiplient désormais les attaques générées par les clics des utilisateurs plutôt que par des logiciels d’exploitation vulnérables, conduisant ainsi les victimes à exécuter elles-mêmes les attaques », a déclaré Kevin Epstein, Vice-Président du centre d’opération des menaces de Proofpoint. « Il est essentiel que les entreprises mettent en place une protection avancée pour arrêter les cybercriminels avant qu’ils puissent atteindre leurs potentielles victimes. La détection anticipée des contenus malveillants dans la chaîne d’attaques permettra de les bloquer, de les canaliser et de les supprimer plus facilement. »

    Principaux résultats 

    • Les messages d’attaques BEC (Business Email Compromise – attaques de la messagerie d’entreprise) relatifs aux emails contenant des chevaux de Troie bancaires sont passés de 1 % en 2015 à 42 % fin 2016.Les attaques BEC ont coûté plus de 5 milliards de dollars aux entreprises dans le monde. Elles utilisent des messages sans malware, incitant les destinataires à envoyer des informations confidentielles ou à transférer des fonds aux cybercriminels. Ce type d’attaque affiche la croissance la plus rapide.
    • Près de 90 % des clics sur des URL malveillantes ont lieu dans un délai de 24 heures après la remise de l’email.25 % de ces clics se produisent en seulement 10 minutes et près de 50 % en une heure. Le temps de clic moyen (le temps passé entre l’arrivée de l’email et le clic) est plus court pendant les heures de travail, soit entre 8h00 et 15h00.
    • Plus de 90 % des emails contenant des URL frauduleuses redirigent les utilisateurs vers des pages de phishing (hameçonnage). 99 % des attaques à la fraude financière par email sont provoquées par les clics humains plutôt que par des logiciels d’exploitation automatisés visant à infecter les systèmes. Les messages de phishing destinés à dérober les identifiants Apple ont été les plus envoyés, mais les liens de phishing Google Drive sont ceux ayant reçu le plus de clics.
    • La moitié des clics sur des URL malveillantes est effectuée à partir de terminaux ne relevant pas de la gestion des postes de travail de l’entreprise.42 % des clics sur des URL frauduleuses ont été effectués depuis des terminaux mobiles, doublant ainsi le taux, longtemps maintenu à 20 %. De plus, 8 % des clics sont effectués sur des versions potentiellement vulnérables de Windows, pour lesquelles les correctifs de sécurité ne sont plus disponibles.
    • Le phishing des comptes de réseaux sociaux a augmenté de 150 % en 2016.Au cours de ces attaques, les cybercriminels créent un compte sur un réseau social imitant celui d’un service client d’une marque de confiance. Lorsqu’une personne demande de l’aide à une entreprise par le biais d’un tweet par exemple, le cybercriminel intervient. 
    • Surveillez de près votre boîte de réception le jeudi. On observe un pic de croissance de plus de 38 % du nombre de pièces jointes frauduleuses le jeudi, par rapport au volume moyen en semaine. Les hackers utilisant des ransomwares(rançongiciels) privilégient l’envoi de messages malveillants entre le mardi et le jeudi. D’autre part, on observe un pic pour les chevaux de Troie bancaires le mercredi. Les campagnes sur les points de vente (PDV) sont envoyées presque exclusivement le jeudi et le vendredi, tandis que les keyloggers et les backdoors préfèrent le lundi.
    • En adéquation avec les habitudes des usagers, les cybercriminels envoient la plupart des emails dans un délai de 4 à 5 heures après le début de la journée de travail, provoquant ainsi un pic d’activité à l’heure du déjeuner.C’est au cours de cette période que les utilisateurs américains, canadiens et australiens ont tendance à cliquer, tandis que les clics français ont lieu aux alentours de 13 heures. Les utilisateurs suisses et allemands n’attendant pas l’heure du déjeuner pour cliquer; on observe un pic de clics dès les premières heures de travail. Le rythme des clics au Royaume-Uni est régulier au cours de la journée, avec une nette baisse après 14 heures.

    Pour télécharger le rapport « Le Facteur Humain2017 » de Proofpoint, rendez-vous sur le sitehttps://www.proofpoint.com/fr/resources/white-papers/human-factor-report

  • Transformation digitale ou comment passer d’une répartition des tâches à un modèle de responsabilisation

    A l’ère du digital, l’humain au centre de la transformation de l’entreprise

    Par Yohanna Emkies, Lead Operations Architect, VMware

    Les entreprises exigent toujours plus de mobilité, de sécurité, d’agilité : une technologie toujours plus performante.  Pourtant, lorsqu’un projet échoue, on constate 8 fois sur 10 que les causes sont liées à la gestion de l’humain et à l’organisation et non à la technologie. Tout changement, dans une organisation, porte son lot d’insécurités, notamment liée à la crainte de perdre sa place, qui peuvent entrainer des réticences individuelles. C’est un phénomène humain répandu. A l’ère du digital, où la technologie ne cesse de changer la donne, l’humain est plus que jamais porteur de l’innovation. Pour réussir face à cette révolution, les dirigeants doivent sans attendre initier le changement humain, et répondre aux véritables questions qui se posent : Que va-t-il arriver à l’organisation ? A qui revient la responsabilité ? Quels rôles et compétences déployer ? Comment instaurer une culture de l’innovation ?

    Chaque entreprise y répondra selon ses besoins, sa stratégie, ses moyens. Mais que peut-on apprendre de l’expérience en matière de transformation digitale et d’accompagnement humain ?

    Origine de la résistance « humaine »

    Avant d’être d’origine psychologique, la résistance a parfois des causes « organiques », c’est-à-dire liées à la manière dont l’organisation fonctionne. En effet, la dynamique et la culture de cette dernière influent fortement sur l’individu et son évolution.

    Dans un grand nombre d’organisations, une forte démarcation existe entre les différents départements, autrement appelés « silos ». Conflits de priorités, difficultés pratiques à mobiliser les ressources sur un sujet transverse… Ces pratiques ne pourront supporter l’activité digitale sans une refonte des processus et des responsabilités.

    Or la simple création d’une nouvelle équipe en charge des services digitaux est elle-même un défi. La répartition des tâches et la hiérarchie traditionnelles sont autant de freins « mécaniques » pour les individus. Même prêts professionnellement à porter le digital, il leur est difficile d’être en marge de l’organigramme, ou encore de risquer leurs projets de carrière dans l’entreprise.

    Souvent alourdies par les nombreuses années passées à stratifier et identifier les responsables en cas de problème, les organisations n’encouragent plus leurs collaborateurs à questionner le statu quo, ou à briser les silos.

    Pour tenter d’y pallier, certains les mettent à part et génèrent ainsi un élitisme entre les équipes en charge de l’innovation (sorte “d’équipe A”) et les équipes du legacy (“équipe B”) ayant pour effet de démotiver l’équipe B et d’isoler l’équipe A, tout en créant un nouveau silo.

    Il faut alors relever ces défis d’accompagnement humain. Il ne s’agit pas ici de révolutionner, ni brouiller l’organisation, mais au contraire, de clarifier, rationaliser, et garder le cap.

     Véhiculer un sens de l’opportunité, valoriser et responsabiliser les collaborateurs

    Les entreprises adoptent le plus souvent des technologies innovantes pour produire davantage avec autant de ressources, plutôt que réduire leurs effectifs. Confrontées à une montée en charge de nouvelles compétences, elles peuvent offrir de véritables opportunités d’évolutions de postes. Mais ces perspectives ne sont pas toujours perçues.  

    Manié avec soin par la Direction et communiqué positivement auprès des salariés, le spectre du changement peut s’avérer un vecteur de motivation. L’implication directe de l’équipe de direction dans ces sujets, sa capacité à articuler une vision claire de l’organisation à court, moyen, long terme sera déterminante pour la réussite de ces changements.

    Ces nouvelles équipes, cellules innovantes, devront insuffler un nouveau modèle de fonctionnement en phase avec la technologie, et, pour se faire, s’affranchir des silos traditionnels. Dans l’ère du Cloud tout va très vite, les métiers n’attendent plus. L’automatisation a un impact considérable sur la vitesse de déploiement des technologies, nécessitant des chemins décisionnels tout aussi réactifs. On quitte le modèle traditionnel de répartition des tâches, où les limites de chacun étaient définies. Les services digitaux sont gérés de bout-en-bout et chacun est missionné pour la réussite de l’ensemble.  Pour que cela soit possible, le mot clé est la responsabilisation des collaborateurs.

    Passer d’une répartition des tâches à un modèle de responsabilisation requiert une culture adéquate, qui valorise l’innovation.

     Instaurer la culture de l’innovation en s’entourant des bonnes personnes

    Pour restaurer cette culture de responsabilisation, on peut s’inspirer des jeunes start-ups : recherche d’innovation, mobilisation autour d’un projet commun, encouragement des initiatives, questionnement du statu quo. 

    En entreprise, stratifiée et complexe, quelques « champions » du changement, capables d’apprendre rapidement, de défendre une nouveauté, et de collaborer avec le reste de l’organisation, seront garants de cette culture, sorte d’incubateurs, et aideront les autres à adopter les bonnes pratiques. Parfois en rupture avec la culture hiérarchique ambiante, ces champions auront besoin du soutien de la Direction et d’un modèle d’évaluation adéquat.

    Recruter ces agents du changement est une tâche délicate. En plus des connaissances technologiques de pointe, le candidat doit avoir une attitude de pionnier et une aptitude au leadership. Ce candidat idéal n’existe pas : sur le marché, les compétences commencent, elles aussi, leur mutation. La majorité des organisations prennent la décision de miser sur les compétences déjà existantes dans l’entreprise. Repérer les bons profils, affecter les postes clé et les faire évoluer progressivement vers les rôles cibles, sont les préoccupations des organisations leaders du digital.

    L’histoire récente montre que l’on n’arrête pas une révolution technologique en marche. Résister au changement c’est risquer de perdre la partie. Définir les rôles, localiser les compétences, projeter une vision claire et construire la culture digitale, sont les gages d’une transformation viable et pérenne, d’une organisation toujours prête face à une technologie chaque jour plus performante. 

  • Quand le progrès technique améliore l’environnement, l’humain et l’éthique

    Cette révolution numérique qui nous rend plus humains

    Par Julien Fredonie, Consultant IoT chez Infosys

    Alors que les innovations s’accélèrent à un rythme jamais vu, il est devenu de plus en plus difficile de prédire l’avenir. Nous surestimons les changements qui auront lieu dans les cinquante prochaines années, mais nous sous-estimons assurément les changements des 5 cinq prochaines années !

    Plus que jamais, le progrès technique et économique doit aller de pair avec le progrès environnemental, humain et éthique. Il est fort probable que ces changements et ces révolutions numériques puissent avoir un impact positif et puissent même nous rendre plus humains.

    Le grand défi de nos sociétés est d’arriver à faire face à une demande croissante d’énergie propre.

    Au niveau individuel, ou au niveau des entreprises, le fait que les acteurs de l’énergie aient mis en place des compteurs intelligents permet aux consommateurs de bénéficier d’une plus grande visibilité sur leur consommation d’énergie et les coûts associés et d’en maîtriser les différents paramètres.

    Le concept de micro-grid permet à des millions d’individus de produire de l’électricité grâce aux énergies renouvelables et de réinjecter dans le réseau global ce qu’ils ne consomment pas.

    Les capteurs doivent être intelligents, les calculs prédisent la consommation des agents et orientent l’énergie de manière transparente. En combinant objets connectés, machine learning et blockchain pour permettre à chaque « transaction » d’être enregistrée ou monnayée, il est possible d’arriver à un fonctionnement optimisé et distribué qui permet de répondre aux besoins de développement des énergies propres.

    Les objets connectés sont également utilisés pour protéger différentes populations, parfois dans des contextes particuliers : par exemple, les personnes âgées ou les travailleurs exposés à des conditions difficiles ou dangereuses. L’utilisation des objets connectés permet également la protection de certains animaux en voie de disparition : un exemple récent est celui de l’utilisation d’objets connectés via Sigfox pour suivre et ainsi protéger les rhinocéros des braconniers.

    Un autre enjeu mondial est celui de la nourriture. Les systèmes de surveillance de surfaces agraires permettent aux exploitants d’avoir une vue d’ensemble très détaillée et en temps réel de leur récolte Cette vision d’ensemble fournit des indicateurs permettant aux exploitants connectés d’optimiser la dispensation des soins et l’utilisation d’engrais ou d’adapter l’arrosage de manière ultra précise.

    Un tiers de la production mondiale de nourriture n’est jamais consommée et les objets connectés peuvent permettre de réduire le gâchis alimentaire. L’une des principales raisons de ce gâchis est la chaîne logistique. Là encore, l’utilisation de capteurs permet de suivre de manière très granulaire différents paramètres (température, humidité, lumière, chocs etc.) qui réduisent le cycle de vie des denrées alimentaires.

    Avec une visibilité fine des espérances de vie des produits, les entreprises peuvent mettre en place des processus de gestion différenciés et réduire ainsi le gâchis alimentaire.

    Des entrepreneurs ont également créé des récepteurs de déchets connectés qui permettent le traitement des déchets alimentaires de magasins ou restaurants et la transformation de leur gaz de décomposition en énergie renouvelable.

    L’IoT permet aux appareils de se connecter et aux utilisateurs de bénéficier d’écosystèmes riches en données provenant de machines plus intelligentes, plus autonomes. Cela amplifie l’imagination des humains, en les libérant des taches banales et routinières qui sont automatisées et numérisées. Cela permet aux professionnels de poursuivre de nouvelles idées et de nouvelles façons de faire.

    Evidemment, une simple technologie n’a jamais résolu de problème. La généralisation de ces technologies passe en outre par la prise en compte de défis majeurs : formation, sécurité des systèmes et des données etc.

    En revanche, ces technologies sont une formidable opportunité d’avoir accès à des informations qui n’étaient pas disponibles dans le passé et donc de trouver de nouvelles réponses aux défis de nos sociétés. Il convient donc de former les professionnels qui sauront exploiter ces opportunités et d’accompagner ces chercheurs et entrepreneurs qui construisent un monde meilleur grâce aux nouvelles technologies et aux objets connectés.

     

     

     

     

  • Canaux digitaux et Big Data, pour une relation client plus humaine

    Les outils technologiques ne doivent pas supprimer l’interaction humaine,

     Par Pascal Lollioz, Directeur de la Relation client chez Ricoh

    La clé d’une bonne relation client doit permettre d’être en capacité d’allier technologies et relations humaines. Les outils technologiques ne doivent pas supprimer l’interaction humaine, ces derniers doivent avoir comme objectifs : l’amélioration de l’expérience client et la personnalisation de celle-ci.

    Chaque client, suivant le moment de la journée, de son âge, de ses habitudes, utilise le canal qui est le plus en adéquation avec son besoin et sa situation (Téléphone, internet, réseaux sociaux, mails, tchat…). Chacun à sa spécificité, rapidité d’action, flexibilité dans les horaires, simplicité du contact…, mais tous ces canaux ne doivent pas pour autant faire oublier la relation humaine.

    Les entreprises doivent proposer le maximum de canaux de contact possibles. Les demandes, quel que soit le canal utilisé par le client, doivent être traitées de manière identique et si possible centralisées. Ce point devant être transparent pour le client.

    Le premier objectif est « d’accuser réception » de la demande du client pour l’informer de la prise en charge de celle-ci ; si possible via le même canal. Par contre, une fois la demande traitée, il n’est pas nécessaire de répondre à travers le même canal que celui utilisé par le client lors de sa demande initiale. Pour un litige, par exemple, qui requiert souvent des informations réglementaires, le courrier postal peut être mieux adapté. De même, si cela concerne un sujet complexe, il vaut mieux appeler directement le client plutôt que lui répondre par email ; il est ainsi plus aisé de bien comprendre la demande du client. Certains traitements de requêtes sont automatisables via des scénarii et des processus pré-configurés ; d’autres méritent, voire nécessitent, l’intervention d’un conseiller d’où parfois un « mixe » digital et humain.

    Pour illustrer cela nous dirons que lorsqu’un client rencontre un problème technique et qu’il ne parvient pas à comprendre les explications de son conseiller, les technologies numériques peuvent être un bon relai pour maximiser l’accompagnement ; la prise en main du matériel à distance est un exemple. Certains logiciels permettent aussi d’utiliser la fonction caméra du téléphone du client ; le conseiller peut donc mieux l’aider dans les démarches techniques à effectuer. Ainsi l’entreprise s’adapte à la demande spécifique du client en utilisant les atouts des différentes technologies à sa portée tout gardant un fort contact humain avec son client.

    Les Big Data et les outils de CRM doivent supporter la fidélisation et la personnalisation de la relation client

    Les entreprises ont tendance à utiliser les données clients dans un but purement commercial et marketing. Il n’est pas rare qu’au lendemain d’une réclamation produit en magasin, une publicité nous soit envoyée pour un autre produit de la même marque ; il y a de quoi sourire ou être agacé !

    Comme toute relation, la relation client doit être basée sur la confiance. La marque doit apprendre à bien connaître son client en prenant en compte son historique d’achats, ses divers points de contact, son profil… tout ceci est possible grâce aux Big data et aux outils CRM. Encore faut-il que les données soient pertinentes, organisées et gérées pour être prêtes à être utilisées à bon escient. L’objectif est de créer un rapport d’étonnement car les effets de surprise sont également des ingrédients de la fidélisation client. Une chaîne hôtelière, par exemple, qui renseignerait sa base de données client dès la première visite de celui-ci sur ses habitudes en matière de petit déjeuner, de chambre, etc., et qui lors d’un second séjour dans le même hôtel ou un autre de la même chaîne, proposerait immédiatement le bon produit, aurait tout compris sur l’utilisation des données dans le cadre de la relation et de la fidélisation client.

    Pour être efficace, la marque doit attendre que tous les voyants soient au vert pour proposer à son client des campagnes marketing et donc de vente. Un client qui se sent écouté et considéré sera de fait plus attentif et recommandera la marque.

    Les technologies digitales sont in fine des outils « supports » qui ne représentent qu’une facette de l’expérience client. Cette dernière ne dépend pas d’un canal de contact particulier mais d’un mix intelligent entre numérique et intervention humaine.

    Personnaliser l’expérience client, c’est la rendre plus humaine et donc plus pérenne !