L’intelligence machine s’insinue chaque jour un peu plus et les répercutions sont déjà visibles au quotidien par exemple dans les centres d’appels où des Web agents et autres Chatbots… Une question néanmoins se pose : si la machine tend à remplacer l’humain dans la prise de décision, car jugée plus fiable et plus rapide, lequel des deux est réellement aux commandes ?
Une tribune de Jérôme Besson, associé chez Sentelis
L’Acquisition de Viv par Samsung, investissement de 30 millions de dollars par eBay… pas un jour ne se passe sans entendre parler d’intelligence artificielle ou d’intelligence augmentée.
L’intelligence machine s’insinue chaque jour un peu plus et les répercutions sont déjà visibles au quotidien par exemple dans les centres d’appels où des Web agents et autres Chatbots (robots conversationnels) remplacent déjà les conseillers clients et autres équipes supports pour traiter des questions simples et récurrentes.
Une question néanmoins se pose : si la machine tend à remplacer l’humain dans la prise de décision, car jugée plus fiable et plus rapide, lequel des deux est réellement aux commandes ?
Et si l’homme prend des actions sur la base d’une recommandation ou d’une décision faite par une machine, comment peut-il s’assurer qu’il en comprenne les tenants et les aboutissants pour agir de façon confiante et assumer les conséquences de ses actions pilotées, assistées par la machine ?
Des questions cruciales qui obligent les entreprises à repenser profondément leur processus de décision actuels et de trouver pour chaque cas d’usage une réponse à Machine-made ou Human-made decision ?
Une interrogation qui renvoie naturellement aux informations, faits, évènements, connaissances et règles à partir desquels la décision est prise. Des informations à disposition de l’entreprise qui n’ont jamais été aussi nombreuses et diverses en variété et véracité. Or pour en tirer le maximum de valeur, en l’occurrence l’analyse la plus juste pour prendre les bonnes décisions, il ne fait aujourd’hui plus aucun doute que seule une machine est capable de produire des analyses de façon répétitive, sans lassitude et à grande échelle.
Pour autant, l’Homme, en tout cas à aujourd’hui, ne disparaît pas de la chaîne de valeur. Si ces tâches fastidieuses sont confiées aux machines, l’humain reste encore dans de nombreuses situations au sommet de la pyramide décisionnelle, éclairé, assisté, à minima augmenté, tout au moins inspiré par la machine (analyse cognitive). Une intelligence machine dont le rôle se limite alors à lui présenter les résultats de son analyse, à lui faire des recommandations sur la meilleure action à réaliser.
La machine doit apprendre à tenir compte des sensibilités de l’Homme
Or, ces analyses brutes ne peuvent pas être présentées telles quelles aux décisionnaires sans adaptation.
A titre d’exemple, personne ne souhaite apprendre froidement d’une machine dépourvue d’humanité qu’au vue des éléments capturés via son bracelet santé et des millions de cas similaires répertoriés et analysés par cette intelligence artificielle, qu’elle a développé telle ou telle maladie et que les chances de guérison sont faibles.
Si les systèmes de Business Intelligence ont été historiquement et exclusivement pensés pour une décision humaine, ils l’ont été de façon uniforme sans prendre en compte la diversité du facteur humain face à la prise de décision. Or, deux personnes à qui l’on donne les mêmes informations n’en tireront pas les mêmes conclusions et ne prendront donc vraisemblablement pas la même décision.
Les systèmes de nouvelle génération dits de Business Analytics apparus avec le Big Data et massivement automatisés par de l’intelligence machine – aujourd’hui du machine learning, demain du deep learning– doivent impérativement revoir profondément, dès lors que l’humain reste dans la boucle de décision, leur façon de restituer le résultat de leurs analyses.
