Scepticisme et réticences, fascination et anticipation : quelle que soit votre opinion sur l'IA, vous n'êtes certainement pas seul. Ce n'est pas étonnant, selon Mario Trapp. Après tout, l'IA est une technologie d'avant-garde. Elle déclenche des changements sensibles. Et elle provoque. Des mythes aussi : « Nous sommes ici dans la classe moyenne. L'IA est trop éloignée de ce que nous faisons au fond », c'est une des hypothèses. Une erreur, selon Trapp. En tant que partenaire dans le domaine Restructuring & Transformation et responsable de la stratégie numérique, il observe les développements technologiques de l'IA depuis un certain temps déjà. Son univers ? Le big data et l'analyse de données. Ses secteurs d'activité ? De nombreuses entreprises, principalement des entreprises gérées par leurs propriétaires. Comment applique-t-il lui-même l'IA dans son entreprise ? Les entreprises devraient-elles déjà engager des Chief AI Officers ? Et quelles sont les évolutions de l'IA qui le mettent mal à l'aise ? Faites connaissance avec notre nouveau partenaire. Et mieux encore, faîtes un prompt sur ChatGPT.
Vous souvenez-vous de votre premier prompt, Monsieur Trapp ?
Oui, "Comment utiliser au mieux les huit heures à Singapour ? J’avais une correspondance. Au lieu de lire un blog de voyage, j'ai interrogé ChatGPT. Étonnamment, il a fourni de très bons conseils dès le premier tour. J'ai donc continué à affiner : « Je m'intéresse à la cuisine et aux quartiers animés. J'aimerais si possible visiter quelques curiosités. Le tout, s'il vous plaît, en optimisant le temps et l'itinéraire et en utilisant les transports en commun ».
Et alors ?
Cela a fonctionné à merveille. On m'a même recommandé des créneaux horaires concrets pour l'immigration. Par mesure de sécurité, j'ai validé les résultats : tout était plausible. Depuis, je ne planifie plus mes voyages sans IA. Un cas d'utilisation passionnant.
En effet. Mais pour cela, il faut aussi savoir maîtriser le prompt. Quelles sont les caractéristiques essentielles d'un prompt efficace ?
Un prompt efficace est clair, précis et contextuel. Il contient une demande d'action spécifique, sans digression, sans phrases alambiquées. La tâche est clairement formulée, par exemple : « J'ai un problème X dans le domaine Y. Il existe depuis la période Z et se caractérise par les symptômes suivants. Veuillez expliquer les solutions possibles au problème X en tenant compte du facteur Y ». Cela guide le destinataire pour qu'il réponde de manière ciblée et probante. Il est également possible d’ajouter une hypothèse. Un bon prompt contribue à une meilleure classification et fournit finalement aussi des réponses plus précises.
C'est tout ?
Loin de là. Il existe de très nombreuses stratégies différentes. Il est parfois utile de concevoir les prompts de telle sorte que les réponses générées esquissent des solutions compréhensibles. C'est ce qu'on appelle le « Chain of Thought Prompting ». L'objectif est de comprendre pourquoi l'IA propose précisément telle solution ou tel résultat. Très intéressant dans le contexte des formules et des codes. De manière générale, le domaine du « prompt engineering » est toute une science. Et elle prend actuellement de l'ampleur.
Si tout cela fonctionne si bien, utilisez-vous également l'IA dans votre pratique professionnelle ?
Oui, même si le défi commercial réside dans le fait que nous devons être très prudents quant au modèle d'IA et aux données que nous mettons à disposition. Néanmoins, il existe de nombreux cas dans lesquels l'IA peut être utilisée. Et je ne parle pas ici de textes - chacun d'entre nous l'a déjà essayé et constaté : les résultats sont certes bons, mais aussi assez génériques. Ce que je trouve beaucoup plus passionnant - du point de vue d'un consultant et d'un analyste de données - c'est que certains problèmes, par exemple la création de formules ou de codes compliqués pour analyser un ensemble de données, peuvent être résolus sans problème par l'IA. Ainsi, au lieu de plonger dans les profondeurs du web, de chercher des contenus dans des documentations, des dépôts et des forums - ce qui peut prendre beaucoup de temps - j'expose le problème à l'IA, je demande une solution, une formule, un extrait de code et je constate : j'obtiens des réponses étonnamment bonnes. C'est le point 1.
Point 2 ?
Le point 2 est exactement l'inverse et tout aussi passionnant : je regarde l’extrait de code ou une formule, mais je ne comprends peut-être pas, ou pas complètement, la pensée de l'auteur. Dans ce cas, mon prompt est le suivant : « Explique-moi la construction et la logique de ce code ou de cette formule. Comment la construction fonctionne-t-elle en détail ? Pourquoi est-ce une bonne méthode ? En existe-t-il une meilleure ? » Et j'obtiens en « reverse engineering » - processus inverse - une explication de l'IA que j'aurais autrement mis beaucoup de temps à trouver. De plus, l'IA fournit parfois un message sur des questions de performance. Sur cette base, je peux ensuite optimiser la formule ou le code.
Cela semble fascinant. Vous avez étudié l'économie d'entreprise et l'informatique de gestion, avec une spécialisation en big data et en analyse de données. Votre cheval de bataille est l'analyse avancée des données.
C'est vrai. Les données jouent un rôle important dans mon parcours professionnel. C'est là où Excel s'arrête que cela devient intéressant pour moi.
Qu'est-ce qui vous passionne dans ce domaine ? Pourquoi vous concentrez-vous sur les données ?
Pour moi, la question du pourquoi a toujours été primordiale. Pénétrer les choses en profondeur et développer une compréhension de leurs interactions. Cela a certainement contribué au choix de cette voie professionnelle. En fin de compte, le conseil consiste toujours à résoudre des problèmes et à travailler de manière préventive. Mais pour cela, il faut d'abord clarifier les faits. Toutes les informations pertinentes, qui peuvent souvent être de nature qualitative, sont utiles à cet égard. Elles ne permettent toutefois pas toujours d'analyser le problème en profondeur.
Mais les données, oui ?
La plupart du temps. Car des données sont générées partout où des systèmes enregistrent des mouvements et des statuts. C'est désormais le cas presque partout. Les données permettent de comprendre, à un niveau très granulaire, ce qui s'est réellement passé et où cela a mené. Les données permettent d'identifier des modèles. De plus, je trouve cela très fascinant : au niveau des données, tous les experts - quelles que soient leur spécialisation et leur expérience, quel que soit leur secteur - se rencontrent de manière purement factuelle.
Si la consultation est votre première maison, quelle serait la deuxième ?
Je pense à la médecine. J'aurais été médecin.
Quelles sont les questions concrètes qui vous guident encore dans votre travail - à part le pourquoi ?
Comment la valeur circule-t-elle dans une entreprise ? Où et comment la valeur est-elle créée - mais aussi détruite ? Sur quoi puis-je exercer une influence positive ? Et quel est le meilleur résultat possible au bout du compte ?
Vous êtes maintenant depuis dix ans chez enomyc, partenaire dans le domaine Restructuring & Transformation et Head of Digital Strategy. Depuis quand l'IA est-elle dans votre collimateur ? Et avez-vous tout de suite compris qu'elle allait également jouer un rôle important dans le consulting ?
Je suis les développements depuis longtemps, en partie grâce à des moniteurs de tendances, comme le Gartner Hype Cycle. On voyait depuis longtemps que diverses technologies d'IA étaient dans les tuyaux. Et oui, je voyais aussi le potentiel de conseil dans ce domaine. Mais je me suis longtemps posé la question : quel est le cas d'utilisation concret de telle ou telle IA ? Et où peut-on utiliser ces formes exactement ? C'était parfois encore très loin. Jusqu'à ce que, au cours des deux ou trois dernières années - je pense que tout le monde l'a remarqué -, le grand changement se produise : l'IA est désormais là. On ne pourra plus s'en passer. Et elle apporte, au-delà du conseil en entreprise, des avantages très concrets.
Quelle est la question la plus fréquemment posée par les entreprises à propos de l'IA ?
Je trouve l'analogie très bonne, car les missions sont des invites. Un prompt classique est : « Jusqu'où devrions-nous laisser l'IA s'immiscer dans les processus de notre modèle d'entreprise ? » ou « Quelle compétence décisionnelle devrions-nous placer dans l'IA ? »
Conseillez-vous déjà à certaines entreprises de créer des postes tels que « Chief AI Officer » ?
Sous condition. Je ne pense pas qu'il soit absolument nécessaire d'installer des emplois d'IA directement au niveau C. Je trouve beaucoup plus important que les compétences fassent leur entrée dans les entreprises en général. Et que les entreprises occupent le champ thématique de l'IA - également dans les fonctions transversales. Les technologies doivent d'abord être assimilées, puis établies de manière judicieuse dans le modèle commercial et les processus, mais aussi dans l'organisation et la culture d'entreprise.
L'intelligence artificielle ne doit donc pas être pensée uniquement d'un point de vue technique ?
Non, elle concerne toutes les personnes d'une entreprise et influence leur travail bien au-delà du niveau technique.
Cette relation n'est pas facile à établir. Si l'on tape « IA remplacée » dans les moteurs de recherche, la saisie automatique complète directement « emplois », puis « personnes ».
C'est vrai. Dans le contexte de l'IA, il existe un grand scepticisme et des réserves. L'IA entraîne déjà de très grands changements et elle continuera à le faire à l'avenir. C'est une technologie d'avant-garde. Or, les gens n'aiment pas toujours le changement. C'est pourquoi je pense que le rejet de l'IA est un réflexe naturel et en partie sain. Si l'on considère les chances et les risques, beaucoup de gens sont même inquiets.
Comprenez-vous cette inquiétude ? Est-elle justifiée ou se fonde-t-elle sur un mythe ?
De mon point de vue, l'affirmation « l'IA remplace l'homme » est le premier mythe auquel on est également plus souvent confronté dans la pratique du conseil. L'IA peut effectuer certaines tâches mieux qu'un être humain - c'est un peu vrai. Cela a d'ailleurs toujours été le cas dans l'histoire du progrès technologique. À l'avenir, cela concernera également davantage de domaines d'activité. Je comprends l'inquiétude, mais l'homme ne sera pas remplacé en soi - seulement les activités. En revanche, les compétences des personnes vont évoluer dans une nouvelle direction. De nouveaux emplois seront créés. Nous avons déjà parlé d'un exemple : le prompt engineering. Rien que le champ qui en résulte crée des emplois qui n'existaient pas jusqu'à présent.
Alors, nouvel ensemble de compétences – nouvel état d’esprit ?
Oui, il s'agit désormais vraiment de se demander : comment puis-je exercer un travail qui me convient avec l'IA ? Je pense que cet état d'esprit est également plus ciblé. Car il ne sert à rien de s'opposer au progrès technologique et la question de savoir comment faire un travail mieux qu'une IA mène tôt ou tard à une impasse. L'IA est là. Elle ne partira plus. Nous ne devons pas seulement nous en accommoder : nous devrions idéalement en tirer le maximum d'avantages pour nous-mêmes.
Quels autres mythes sur l'IA rencontrez-vous ?
Au niveau de notre travail de projet dans les PME, il s'agit certainement des hypothèses suivantes : « l'IA est trop chère pour nous », « l'IA est plutôt réservée aux groupes disposant des structures et des ressources nécessaires ».
D'accord. Mythe n° 3 ?
« Nous sommes dans la classe moyenne. L'IA est trop éloignée de ce que nous faisons ici au fond » ou « Il n'y a pas de cas d'utilisation concrets pour mon entreprise ». Et je peux également comprendre ces hypothèses.
Pouvez-vous également les dissiper ? Qu'opposez-vous à ces hypothèses ?
De nombreux modèles sont accessibles gratuitement ou moyennant des frais de licence raisonnables sur une base open source. En outre, il existe de très bons cas d'utilisation très concrets dans chaque contexte de PME. Les entreprises peuvent par exemple réfléchir à la manière dont elles pourraient intégrer l'intelligence artificielle dans leurs processus de service à la clientèle. Au lieu d'avoir des équipes de service surchargées, l'IA fournirait aux clients des réponses rapides, correctes et adaptées. Il existe également des approches très concrètes et passionnantes dans le contexte logistique : les niveaux de stock et la planification des tournées peuvent être optimisés à l'aide de l'IA. Je peux évaluer et gérer les assortiments dans une perspective beaucoup plus globale, et notamment intégrer dans mes processus commerciaux des dynamiques de tarification qui étaient auparavant impensables. La liste des cas d'application possibles est très longue.
Quels sont les développements actuels de l'IA qui vous mettent mal à l'aise, quelle que soit la direction prise ?
Là encore, la liste est longue. Je me limiterai à deux thèmes. Premièrement, l'IA générative. Elle a fait un saut quantique dans le courant dominant au cours des 18 derniers mois. En tant qu'analyste de données, je me demande, dans le champ de mon travail, comment je communiquerai à l'avenir avec l'IA. Concrètement : comment puis-je communiquer avec un ensemble de données en langage naturel sans devoir obligatoirement plonger au niveau du codage ou de la déformation reformulation ? J'ai hâte que Microsoft intègre « Copilot » par défaut dans l'univers Office et que cette interaction prenne son envol. Quels développements me rendent parallèlement anxieux : définitivement l'IA et les systèmes d'armes - cela existe déjà de facto et les recherches se poursuivent dans ce domaine. On parle à juste titre d'une ligne rouge. Cela m'inquiète.
Il existe de nombreux conflits de valeurs dans le développement et l'utilisation de l'IA. Quelles sont les tendances que vous observez depuis dix ans si vous vous concentrez sur les différentes générations et leur approche de l'IA ?
J'observe qu'il est plus naturel pour chaque génération montante de considérer les nouvelles technologies comme quelque chose de tout à fait normal. Les nouvelles technologies sont beaucoup utilisées par les jeunes générations, et aussi très rapidement. Parallèlement, je constate que le scepticisme dont nous avons parlé est beaucoup moins présent chez les plus jeunes. Qu'en est-il des aspects de sécurité : les générations plus âgées se posent davantage cette question. Elles ont en effet grandi avec un autre ensemble de valeurs, d'autres modes de vie et de travail. Pour la sécurité, il existe de grands champs d'action. La question est la suivante : comment nous assurer que nous pouvons contrôler cette technologie - en particulier que nous pouvons garantir la sécurité des données qui y sont traitées, sans nous laisser trop freiner par ces pensées ?
Quelles sont les autres questions que vous vous posez au sujet de l'IA dans le contexte du conseil ?
Ce qui me préoccupe, c'est la direction que prend ce voyage. Car il est clair que l'IA est là et qu'elle va rester. Mais comment développer des produits à partir d'elle ? Comment créer des solutions concrètes ? Des solutions qui nous permettent d'utiliser l'IA en toute sécurité et de générer une véritable valeur ajoutée pour nous et nos clients ? C'est de cela qu'il s'agit.
Merci beaucoup pour cet entretien, Monsieur Trapp.
Quelles sont les questions qui vous préoccupent au sujet de l'IA ? N'hésitez pas à nous contacter ! Nous nous réjouissons de votre prise de contact.
