Le 20 octobre 1984, le New York Times publiait un article intitulé « Les usines GM du futur seront gérées par des robots ». Dans ce document, Roger Smith, alors PDG de GM, affirmait que l’automatisation sauverait l’entreprise de concurrents asiatiques de plus en plus redoutables.
Mais cela ne s’est pas produit. L’usine de robots de Smith avait du mal à égaler la productivité des usines de robots gérées par des humains. Les robots se peignaient parfois les uns les autres à la place des voitures et fermaient les portes soudées. Et ils ont coûté beaucoup plus cher.
Aujourd’hui, l’assemblage des voitures et d’innombrables autres produits est principalement réalisé par des robots. Smith a eu la bonne idée. Il l’a simplement mal fait. L’intelligence artificielle est confrontée à des défis similaires.
Un récent rapport de nos collègues du MIT révèle que malgré les 30 à 40 milliards de dollars actuellement investis dans l’IA d’entreprise, 95 % des pilotes n’obtiennent aucun retour. Tout comme l’automatisation a finalement transformé le secteur manufacturier, l’IA va sans aucun doute remodeler le mode de fonctionnement des entreprises. Mais l’expérience de GM met en lumière les pièges qu’il y a à ne pas réfléchir soigneusement à sa mise en œuvre. Utiliser la technologie pour résoudre un problème sans comprendre comment le travail est effectué chaque jour est un moyen infaillible de gaspiller de l’argent et de créer du cynisme.
Inspirez-vous des paroles de l’ingénieur Taiichi Ohno, connu comme le père du système de production Toyota. Il préconisait « l’automatisation », ou l’automatisation avec une touche humaine. Voici comment les dirigeants peuvent mettre ses idées en pratique grâce à l’IA.
Étape 1 : Comprendre comment le travail est réellement effectué
Comme aime à le dire l’un de nos étudiants de la MIT Sloan School of Management : « Il existe peu de moyens de perdre de l’argent plus rapidement que d’automatiser des processus que vous ne comprenez pas. » Ce fut la première erreur de Smith.
Les usines d’assemblage automobile sont des environnements complexes. Tous les processus combinent des procédures formelles avec d’innombrables améliorations locales pour accomplir le travail. La plupart de ces ajustements, bien que nécessaires, sont invisibles pour les personnes au niveau supérieur, sans parler du PDG.
Le travail du savoir est encore plus difficile à cartographier et est souvent façonné par des milliers d’ajustements. Tenez compte de tous les courriels et conversations de couloir nécessaires pour faire avancer la décision. Pour tirer parti de l’automatisation, vous devez comprendre à la fois comment le travail est censé être effectué et comment il se produit réellement.
Une utilisation réussie de l’IA nécessite une approche similaire. Il faut comprendre le travail. Sinon, vous risquez de créer des outils « … fragiles, sur-conçus ou en décalage avec les flux de travail du monde réel », comme le conclut un rapport du MIT sur les applications actuelles de l’IA.
Ensuite, lancez un essai ciblé
La deuxième erreur de M. Smith a été d’aller trop loin, trop tôt. Au lieu de réaliser de petites expériences ciblées, étape par étape, ils ont essayé de remplacer l’ensemble du système du jour au lendemain.
Toyota a identifié des emplois dans lesquels les robots peuvent améliorer les tâches, comme l’élimination des activités dangereuses ou des tâches physiquement exigeantes. Ensuite, ils ont mené une expérience. Nous avons appris à concevoir des tâches que les robots peuvent effectuer de manière répétée, améliorant ainsi la sécurité et la productivité sans perturber l’ensemble du système. Avec cette connaissance, utiliser le robot lors du prochain cycle de modifications sera plus facile et moins déroutant.
L’analogie avec l’IA est évidente. Les tâches répétitives sont ennuyeuses et provoquent des dommages mentaux comparables aux traumatismes liés au stress répétitif. Recherchez des processus prévisibles et reproductibles. Commencez par un ennui élevé et une faible variabilité et utilisez ces simples succès d’automatisation comme expériences d’apprentissage pour automatiser des tâches plus avancées et complexes.
L’IA ne peut pas comprendre pleinement le contexte d’une organisation ou les dynamiques sociales et politiques qui l’entourent. L’IA ne sait que ce qu’elle a appris de l’expérience. Pour garantir que l’apprentissage de l’IA soit sur la bonne voie, il faut toujours des employés qui comprennent le travail et l’organisation qui supervisent l’IA.
Ensuite, non seulement réduire, mais réorganiser.
Il ne fait aucun doute que l’IA finira par éliminer des emplois, mais elle doit être choisie en dernier recours si votre entreprise veut croître et prospérer. Smith ne pensait pas de cette façon. Son mandat a été marqué par des fermetures d’usines et du chômage. Comme il l’a dit aux travailleurs de l’automobile : « Chaque fois que vous demandez un dollar de plus en salaire, vous faites paraître 1 000 robots supplémentaires plus pratiques. »
C’est une erreur. La dynamique machine/humain alimente les tensions sociales, ralentit l’adoption des technologies et a un impact négatif sur les performances organisationnelles depuis plus d’un siècle. C’est aussi une mauvaise affaire. La technologie doit non seulement réduire les coûts, mais également accroître la productivité et favoriser la croissance.
L’IA libère de la capacité. Utilisez cette bande passante nouvellement disponible pour dépoussiérer les idées qui traînaient sur votre étagère : de nouveaux services à offrir, de nouveaux marchés à pénétrer, des problèmes épineux à enfin résoudre. Placez les employés là où leurs compétences sont les meilleures. Vous les connaissez et ils connaissent les affaires.
Notre approche nécessite un estomac solide, du moins au début. Au début, cela semblera trop petit, trop lent, surtout lorsque les concurrents se vantent de « faire fonctionner l’IA partout ». Mais à mesure que vous éliminez les tâches qui peuvent facilement être automatisées, tout en développant vos compétences et en récoltant les bénéfices de vos investissements en IA, des défis plus complexes apparaissent. En nettoyant et en répétant la prochaine fois, l’IA peut certainement vous aider non seulement à réduire les coûts, mais également à repenser et à développer votre entreprise.
Tout comme les robots sont désormais omniprésents dans les usines, l’IA trouvera un foyer permanent dans la plupart des organisations. En comprenant votre façon de travailler, en commençant par de petites expériences et en privilégiant la croissance plutôt que les réductions, votre entreprise atteindra ses objectifs plus rapidement et avec moins de chagrin.
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