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Managers et dirigeants : vos défis face à l'I.A.

Publié le mercredi 22 novembre 2023 . 4 min. 23

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Une confusion inquiétante règne encore dans les Conseils d’Administration et les COMEX quant aux impacts de l’IA sur les modèles d’affaires et d’organisation, voire quant à ses définitions. Il n’y a pas qu’une seule IA, même si le singulier s’est imposé. Tous les essais actuels de réglementation tentent à juste titre de créer des distinctions. Les impacts sont en effet très différents selon qu’on parle de maintenance prédictive, de dépistage de maladies, de reconnaissance d’images, de traduction, d’armes létales ou encore des Large Language Models. Les niveaux de complexité, comme les implications éthiques, diffèrent largement.

Mais tous les systèmes d’IA, qui sont fondamentalement des aides à la décision, posent des questions de gouvernance, de stratégie et de management.

En gouvernance, il va falloir mettre en place de nouveaux systèmes d’audit et de vigilance, en particulier pour les algorithmes, les datas, les enjeux réputationnels et les risques divers impliqués par l’entrée de l’IA dans les processus décisionnels.

En stratégie, l’arrivée de cette machine à assister la décision va s’imposer comme une source d’avantages compétitifs. Elle va bouleverser certains modèles d’affaires et de nombreux modèles RH.  Le choix d’une IA, et la qualité de la collaboration personne-machine seront des avantages concurrentiels.

En management, l’IA va devenir de fait un agent décisionnel, seul ou en collaboration avec l’humain, il va donc falloir définir sa position : l’agent de qui ? Sur quels principes ? Avec quels biais ?

Le dirigeant, et en particulier le membre de CA ou de COMEX, est exposé en première ligne à ces révolutions. Des compétences nouvelles vont être nécessaires à sa fonction. Mais s’il faut de nouvelles compétences, ne nous trompons pas de cible. Il ne faut pas comprendre l’informatique pour se servir d’un PC. On peut se servir d’une auto sans comprendre la mécanique. De même l’IA n’a pas besoin qu’un dirigeant saisisse le fonctionnement d’un réseau de neurones. Comprendre ce que la technologie peut faire, les avantages qu’elle peut donner, ses biais et dangers, est suffisant. Mais avec l’IA c’est encore beaucoup demander à de nombreux dirigeants d’aujourd’hui.

Il va falloir pour le dirigeant comprendre comment sont créées et utilisées les données, ce que permettent les algorithmes et être vigilants quant à leurs biais. Surtout, parce que l’IA invente une nouvelle interface homme-machine, il lui faut saisir les implications de cette nouvelle relation en organisation du travail et en contrôle des enjeux éthiques et humains, à tous les niveaux de l’organisation. Aujourd’hui un dirigeant peut être responsable de la mort d’un ouvrier par électrocution sur un équipement mal protégé, il le sera demain sur une IA mal utilisée. Les questions éthiques, les risques de discrimination ou de décisions injustes, peuvent apparaître dans toutes les fonctions, du marketing aux RH en passant par la finance ou la production. Avec ce nouvel acteur s’insérant dans l’écosystème humain de l’entreprise la gestion du collectif demande une nouvelle approche. L’IA est d’abord un enjeu organisationnel.

Le dirigeant lui-même va être assisté par divers assistants personnels gorgés d’IA pour ses propres prises de décision. Cela pourrait dans certains cas altérer sa propre capacité à décider, son éthique ou son libre arbitre. Son hygiène de la décision est à surveiller.

Non seulement il faut développer le dirigeant pour qu’il apprivoise l’IA mais, paradoxe, l’IA pourra aussi servir à son évaluation et son développement. Des systèmes d’IA de sélection et d’évaluation des dirigeants apparaîtront très bientôt. Ils reposeront sur les données recueillies sur son passé, ses opinions, ses actions, ses impacts, ce que l’on pensera ou dira de lui, etc. Ils suggéreront des formations, des orientations de coaching, des modifications de ses attitudes, etc.

Les RH vont probablement se trouver au centre de cette évolution et devront se transformer en auditeurs quant à la fiabilité des données et des algorithmes et quant au bon usage par les humains des résultats de ces analyses.


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