Toute direction qui se lance dans l'IA se heurte tôt ou tard à cette question : quelle décision un système peut-il prendre, et quelle décision reste-t-elle du ressort d'un humain. La question paraît simple. La réponse ne l'est souvent pas, car la frontière ne se situe pas dans la décision elle-même, mais dans ce que l'organisation a mis en place autour d'elle.
Il n'existe pas de liste fixe de décisions qui doivent par définition rester humaines. Une décision de licenciement, un refus de crédit, une estimation médicale : ce sont des exemples souvent cités, mais la raison pour laquelle ils sont sensibles varie selon l'organisation. Pour l'une, il s'agit de responsabilité juridique, pour l'autre du caractère irréversible du résultat, pour une troisième de l'absence d'une marge d'erreur suffisante. Qui copie une liste d'une autre organisation copie une réponse sans avoir posé la question.
Ce qui fonctionne, c'est de décomposer la décision elle-même : quel est l'impact en cas d'échec, le résultat est-il réparable, et y a-t-il quelqu'un capable d'en rendre compte et d'en assumer la responsabilité. Ces trois questions sont à la base de ce qu'on appelle ailleurs les règles d'agent : des limites établies qui déterminent quand un système peut poursuivre son action et quand il doit s'arrêter et faire intervenir un humain.
La tentation est grande de confier cette question à l'informatique, comme s'il s'agissait d'un paramètre à configurer une fois pour toutes. Cela ne fonctionne pas, pour une raison simple : une règle d'agent n'est fiable que si l'organisation qui l'entoure est elle-même en ordre. Si personne ne sait qui est propriétaire d'un processus, personne ne peut déterminer qui constitue le point d'escalade. Si les données ne sont pas en ordre, un système ne sait pas quand il rencontre une exception qui requiert l'intervention d'un humain. Les dimensions fondamentales d'une organisation — gouvernance, infrastructure, gestion des données — priment donc sur la question de savoir quelles décisions peuvent être automatisées. Sans cette base, toute limite que vous tracez n'est qu'une limite sur papier.
C'est précisément la raison pour laquelle cette question ne se pose que rarement à un seul endroit de l'organisation. La direction voit le risque, le CIO voit la faisabilité technique, le propriétaire du processus voit la pratique quotidienne. La façon de réunir ces trois perspectives avant que le rythme de l'automatisation ne devienne une source de désaccord est décrite dans comment mener le dialogue sur le rythme entre le conseil d'administration et la direction. Qui ne pose cette question qu'une fois le premier projet pilote déjà lancé la pose trop tard.
La mesure de maturité de hybridresourcing établit si une organisation dispose de la base nécessaire pour tracer ce type de limites de manière significative. Sept dimensions, cinq niveaux allant de baseline à intelligence, et un tour de scores où plusieurs personnes évaluent indépendamment les unes des autres. Cette dispersion est souvent l'élément le plus utile : si un CHRO situe la maturité des données au niveau activation et le CIO au niveau baseline, vous savez qu'une discussion doit avoir lieu avant qu'une règle sur papier ne soit établie, une règle que personne ne pourra appliquer.
Ce que la mesure ne fait pas, c'est indiquer quelle décision peut être automatisée dans votre organisation. Elle mesure la préparation, pas l'adéquation d'une tâche spécifique. Elle vous indique si l'organisation peut supporter ce que l'IA est capable de faire, pas ce que l'IA reprendrait concrètement. Cette distinction entre supporter et reprendre est la différence entre supporter l'IA et transférer à l'IA, et c'est une distinction que cette page maintient délibérément : un score à la mesure n'est ni un permis ni une interdiction, c'est une photographie de l'état dans lequel se trouve l'organisation à ce moment précis.
Cette photographie devient obsolète. Une organisation qui obtient aujourd'hui le score foundation pour la gestion des données peut se situer au niveau activation dans un an, ou tout aussi bien être restée au même point. La fréquence à laquelle il est judicieux de mesurer à nouveau, et ce dont cela dépend, se trouve dans à quelle fréquence une mesure de maturité doit-elle être répétée. Une mesure unique qui finit dans un tiroir a peu de valeur ; une mesure qui relance le dialogue au sein de la direction, si.
La mesure ne résout pas le désaccord au sein de votre direction. Elle le rend visible, ce qui n'est pas la même chose. Si votre conseil d'administration et votre direction sont en désaccord depuis un moment sur le rythme d'adoption de l'IA, la cause est souvent plus profonde qu'un simple manque de faits : il s'agit de l'appétit pour le risque, de qui est tenu responsable de quoi, de ce qui se passe quand quelqu'un ouvre une fenêtre de chat et pense avoir ainsi intégré l'IA dans son entreprise. Ce que vous ne voyez pas si vous ne connaissez que la fenêtre de chat est précisément la partie de l'organisation dont il est question ici : l'infrastructure, les règles, les personnes qui savent quand un système doit s'arrêter. Les raisons pour lesquelles votre direction est en désaccord sur le rythme sont expliquées sur cette page, et il est souvent plus utile d'avoir cette conversation d'abord plutôt que d'attendre qu'un projet pilote s'enlise et que la question se retrouve de toute façon sur la table.
Cette page porte sur la limite que vous tracez au préalable : quelle décision reste du ressort d'un humain, indépendamment de ce qu'un système est techniquement capable de faire. Une fois cette limite établie approximativement, la question se déplace vers le travail lui-même : quelles tâches situées à l'intérieur de cette limite se prêtent à un transfert, et quelle partie d'une fonction reste, indépendamment de la préparation organisationnelle, un travail humain. La mesure de maturité ne répond pas à cette question. Le scan de travail de FTE TO AI calcule, tâche par tâche, quelle part du travail peut être reprise par l'IA, et rejoint ainsi le point où cette page s'arrête : non pas si votre organisation est prête, mais ce qui se trouve concrètement disponible à transférer une fois qu'elle l'est.
L'outil qui vous permettra de le cartographier vous-même est en cours de développement. Ceux qui souhaitent effectuer la mesure dès qu'elle sera disponible peuvent s'inscrire sur la liste d'attente.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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