intelligence artificielle? Ce n’est pas seulement un outil, c’est une fonctionnalité. Et tout comme un super-héros découvrant ses pouvoirs pour la première fois, vous ne pouvez pas vous attendre à ce que vos employés ou organisations maîtrisent leurs nouvelles capacités sans tout repenser et créer une certaine confusion en cours de route.
Lors du dîner technologique annuel Fortune Brainstorming organisé lors du CES à Las Vegas, un panel de cadres supérieurs en technologie a discuté des nuances de la gestion du changement basée sur l’IA, en particulier de la nécessité pour les humains de rester « au courant » alors que l’IA basée sur les agents prend le contrôle du monde de l’entreprise.
« Lorsque vous introduisez une technologie, il est tentant de prendre ce que vous avez toujours fait et de réfléchir à la façon dont vous pouvez le faire un peu différemment et un peu mieux », a déclaré Bill Briggs, directeur technique de Deloitte. « Ce que nous avons découvert avec l’IA, c’est que c’est un piège. »
En effet, l’influence et la valeur se manifestent dans des endroits plus « confinés » au sein d’une organisation, a ajouté Briggs. Mais « nous ne pouvons pas utiliser la façon dont nous avons toujours pensé le monde » pour définir cette approche, dit-il. « Nous devons fondamentalement remettre en question les résultats que nous recherchons et travailler à rebours à partir de là. »
Vous devez également être réaliste et concevoir vos systèmes en cas d’échec, a déclaré Hari Bhalla, directeur technique des systèmes d’information sur la santé chez Solventum, le nom de l’entreprise de soins de santé issue de 3M en 2024. Veuillez franchir le T.
« Comment savez-vous que vous disposez d’un kill switch ? Comment savez-vous que vous disposez d’une auditabilité ? » il a demandé. « Comment pouvons-nous automatiser cela tout en injectant de l’IA à travers les couches d’inférence et d’orchestration ? »
Et vous ne voulez certainement pas créer un gâchis encore plus important que celui que vous essayez de nettoyer. Plusieurs dirigeants du panel, animé par Allie Garfinkle de Fortune, ont convenu qu’il existe une frontière ténue entre l’adoption d’une vision révolutionnaire du changement futur et l’évaluation critique de l’efficacité des opérations actuelles.
« Nous avons été témoins d’une prolifération[de la technologie]dans le passé », a déclaré Lauri Palmieri, vice-président senior de l’ingénierie des solutions chez Salesforce, citant deux modèles de développement logiciel qui promettent une meilleure façon de construire : l’architecture orientée services et les microservices. « Si cela devient incontrôlable, vous finissez littéralement par créer encore plus de dégâts et vous devrez ensuite revenir en arrière et nettoyer plus tard. »
Susan Doniz, responsable de l’information et des données de Disney, est d’accord.
« La mentalité axée sur l’IA consiste d’abord à simplifier », a-t-elle déclaré. « Si vous automatisez simplement ce que vous avez, vous pourriez simplement industrialiser le gaspillage dans tout ce que vous essayez de faire. »
« C’est une ‘industrialisation des déchets’ ou une ‘militarisation de l’inefficacité' », intervint Briggs en riant. « Les deux sont terribles. »
Alors quelle est la solution ?
Tout d’abord, bâtissez une équipe de direction audacieuse. « Il y a quelque chose à dire sur le fait d’avoir un leadership fort au sommet qui dit : « Allez-y », a déclaré M. Palmieri de Salesforce.
Ensuite, triez les données. « Les données sont le carburant et le fondement », a déclaré Doniz de Disney. « Sans données correctement alignées, intégrées, sûres et sécurisées, vous ne pouvez rien exploiter pour réellement améliorer vos processus. »
Et ne laissez pas le parfait être l’ennemi du bien, a déclaré Briggs de Deloitte. « Ma citation préférée de tous les temps est celle de Lorne Michaels dans Saturday Night Live : « Vous n’avancez pas parce que vous êtes prêt, vous avancez parce qu’il est 23h30. » Alors, comment faire respecter l’urgence ? »
Pour plus d’informations sur le dîner technologique Fortune Brainstorm 2026 à Las Vegas, lisez « De l’usine au bureau : l’IA physique « va grand » » par Sheryl Estrada.
