Nous sommes entrés dans un nouveau modèle de transformation. Nous pouvons maintenant entraîner la technologie à entrer en relation avec les gens, autant que nous formons les gens à utiliser la technologie. À l’avenir, la réussite ou l’échec des transformations induites par l’intelligence artificielle (IA ) dépendra en grande partie de centrer la conception des systèmes autour de l’humain et des usages.
Alors que de plus en plus de systèmes d’IA sont testés sur des périmètres restreints un peu partout dans le monde, les entreprises, les consultants et les entreprises technologiques doivent repenser leur approche de la transformation. Pour mettre en œuvre avec succès des projets d’IA qui ont un impact à grande échelle, il ne suffit pas de concevoir des modèles et algorithmes d’IA performants. Un des facteurs de succès les plus importants consiste à développer une approche de la conduite du changement visant à faire le pont entre les nouvelles capacités de l’IA et la façon dont nous humains préfèrons utiliser ces outils. Cet aspect clé n’est pas encore adressé par les nombreuses entreprises s’essayant au « tourisme de l’IA ». Comme de nombreux programmes se concentrent principalement sur la conception d’algorithmes d’apprentissage machine, de modèles d’IA avancés et autour de l’optimisation des ensembles de données de formation, ils n’abordent pas les facteurs de succès les plus importants, soit :
- la conception des interactions et des flux de traitement
- et les transformations des processus, des technologies et des humains
Les entreprises ont du mal à mettre à l’échelle les applications d’IA pour réaliser les bénéfices espérés, malgré les nombreuses expérimentations en cours dans toutes les industries.
En tant qu’humains, la plupart des décisions que nous prenons sont basées sur la façon dont l’information nous est présentée, et non sur ce qui nous est montré. Nous nous considérons comme des individus rationnels ayant un libre arbitre. Pourtant, la science démontre que nous prenons des décisions fondées sur nos préjugés et le contexte plutôt que sur l’analyse et le contenu. L’intelligence émotionnelle est une compétence difficile à enseigner. Elle n’était pas » programmable » … jusqu’à maintenant. Parallèlement aux progrès de l’IA réalisés au cours des deux dernières décennies, l’intelligence émotionnelle (IE) s’est également développée de manière significative au gré des progrès réalisés dans les neurosciences et les outils (comme l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle).
Les chercheurs apprennent à « désosser » nos propres règles de perception humaine. De nombreuses branches sont en cours d’élaboration. Il a été démontré que combiner la connaissance de la personnalité avec des données démographiques traditionnelles permettait d’améliorer la précision des prévisions en fonction des préférences des consommateurs. Les analyseurs de tonalité peuvent maintenant lire des documents tels que les courriels et les tweets, et déterminer si la personne est en colère, frustrée ou ravie, puis adapter l’interaction de façon dynamique pour mieux satisfaire les clients.
