Les cadres du secteur de la technologie doivent jouer un rôle dans le domaine de la recherche et du développement
L’IA est un changement dans la façon de travailler. Ce n’est pas comme passer du papier au courrier électronique ; c’est plutôt comme découvrir l’électricité alors que tout le monde brûle encore des bougies. Cela signifie que les leaders technologiques ne peuvent plus se contenter d’être des conseillers. Ils doivent mettre la main à la pâte.
Dans le passé, les entreprises se tournaient vers les responsables informatiques pour répondre aux questions techniques. Un jour, on les interrogeait sur l’informatique Cloud ; le lendemain, sur la smartwatch de leur PDG. Mais l’IA est différente. Elle ne soutient pas le travail, elle le fait. Cela signifie que les organisations ont besoin d’une véritable expertise pour séparer le battage médiatique de la réalité. Si vous êtes un dirigeant du secteur technologique, vous avez le choix : devenez un stratège interne en matière d’IA ou laissez quelqu’un d’autre façonner l’évolution de votre entreprise.
La principale différence avec l’IA est qu’elle n’obéit pas à des règles simples du type « si ceci, si cela », comme les logiciels traditionnels. Vous n’avez pas besoin d’un ensemble de données parfaitement structuré ou d’une série d’entrées prédéfinies. Vous pouvez lui donner un message désordonné d’une seule phrase et elle générera des résultats, parfois bons, parfois mauvais, mais toujours imprévisibles. C’est puissant, mais c’est aussi risqué.
Les leaders technologiques doivent jouer un rôle proactif en expérimentant l’IA, en menant des projets pilotes et en prouvant ce qui fonctionne. Il ne s’agit pas d’ajouter une « initiative IA » à votre liste de tâches ; il s’agit de devenir l’expert de référence dans votre entreprise. Si vous ne développez pas ces connaissances maintenant, quelqu’un d’autre, qu’il s’agisse d’un fournisseur ou d’un concurrent, façonnera l’avenir de votre entreprise grâce à l’IA.
L’éthique de travail 24/7 de l’IA est-elle un stimulant de la productivité ou un cauchemar pour la direction ?
L’IA ne dort pas, ne prend pas de pause déjeuner et ne se fait pas porter pâle. Elle travaille sans relâche. Cela semble très bien, jusqu’à ce que vous réalisiez que les humains doivent toujours suivre.
Les entreprises sont déjà confrontées à une culture du « toujours connecté ». La mondialisation signifie que les affaires se déroulent 24 heures sur 24, et l’IA ne fera qu’accélérer ce phénomène. Les robots traiteront les données, généreront des rapports, rédigeront du contenu marketinget analyseront les tendances pendant que les humains dormiront. Cela semble efficace, n’est-ce pas ? Mais il y a un hic : ces résultats doivent encore être examinés, affinés et exploités par des personnes. Et aucun humain ne peut suivre le rythme d’une IA.
Les dirigeants doivent repenser leur approche du travail. Au lieu d’attendre des employés qu’ils rivalisent avec la vitesse de l’IA, l’accent devrait être mis sur une supervision intelligente. Les humains devraient s’occuper des décisions stratégiques, tandis que l’IA gère les tâches répétitives. C’est la différence entre diriger une usine et travailler sur la chaîne de montage.
Le défi consiste à structurer correctement cet équilibre. Certaines industries ont de l’expérience dans la gestion de systèmes à haut rendement ; les usines de fabrication automatisées, par exemple, affinent cet équilibre depuis des décennies. Mais l’IA ne se contente pas de produire des gadgets. Elle génère du contenu, fait des prédictions et influence les décisions. Si l’IA inonde les équipes avec plus d’informations qu’elles ne peuvent en traiter, elle ne les rend pas plus productives, elle les noie dans les données.
La solution ? Les dirigeants doivent décider où l’IA apporte le plus de valeur ajoutée et fixer des limites à la production inutile. Il n’est pas nécessaire d’agir sur tout ce que l’IA génère. La gestion de l’IA est une question de contrôle, pas d’accélération.
L’IA a l’air humaine, mais elle ne pense pas comme tel
« L’IA peut écrire comme une personne. Elle peut répondre à des questions, générer des idées créatives et même tenir une conversation. Mais elle ne peut pas comprendre le contexte comme le fait un humain ».
C’est un problème. Lorsque l’IA génère une réponse, elle ne s’appuie pas sur une expérience vécue ou sur une réflexion critique, elle prédit le mot suivant en se basant sur les schémas de ses données d’apprentissage. Cela signifie que l’IA peut être sûre d’elle mais se tromper complètement. Et elle s’en moque. Elle n’a ni morale, ni instinct, ni responsabilité. Elle se contente de produire des résultats.
Il ne s’agit pas d’un débat philosophique, mais d’un risque commercial pratique. Si un employé donne de mauvaises informations, vous pouvez le former à nouveau. Si c’est l’IA qui le fait, il est beaucoup plus difficile de trouver la cause première. La plupart des systèmes d’IA modernes utilisent l’apprentissage en profondeur, ce qui signifie qu’ils ne suivent pas une logique claire et traçable. Vous ne pouvez pas les « déboguer » comme une feuille de calcul. Si l’IA prend une décision erronée dans un scénario à fort enjeu, qu’il soit juridique, financier ou médical, les dirigeants doivent être conscients qu’il est pratiquement impossible de vérifier son raisonnement.
En réalité, l’IA est puissante, mais elle n’est pas infaillible. Les entreprises doivent mettre en œuvre des politiques de « confiance mais vérification ». Le contenu généré par l’IA doit toujours être revu par un humain, et les décisions clés ne doivent jamais reposer entièrement sur des informations générées par l’IA.
Les dirigeants qui supposent que l’IA est aussi fiable que les logiciels traditionnels se heurteront à de graves problèmes. L’IA ne suit pas de règles, mais des probabilités. Cela la rend flexible, mais aussi imprévisible. Les entreprises qui réussiront avec l’IA seront celles qui comprendront ses forces tout en se protégeant de ses faiblesses.
Gérer les équipes d’IA comme des équipes humaines
Si l’IA modifie la manière dont le travail est effectué, elle modifie également qui, ou plutôt quoi, fait le travail. Tout comme la diffusion des ordinateurs a donné naissance au département informatique, l’IA donne naissance à un nouveau rôle : le bot wrangler, une personne responsable de la gestion d’une flotte d’outils d’IA.
L’IA n’est pas prête à l’emploi. Ces systèmes ont besoin d’être supervisés. Ils ont besoin d’une personne qui comprenne leurs forces et leurs limites, et qui sache comment structurer les flux de travail pour maximiser l’efficacité tout en minimisant les risques. Gérer l’IA ne signifie pas lui confier une tâche. Il s’agit de comprendre quand utiliser l’IA, comment décomposer des problèmes complexes en tâches gérables par l’IA, et qui (ou quoi) doit affiner les résultats.
Le changement est fondamental. Pendant des années, les entreprises se sont optimisées pour les contributeurs individuels, des employés hautement qualifiés qui travaillent de manière indépendante ou au sein de petites équipes. L’IA est en train de changer la donne. Un seul employé peut désormais disposer d’une équipe d’assistants IA, chacun s’occupant de tâches spécialisées telles que la recherche, l’analyse de données, la génération de contenu ou même le service à la clientèle. Mais voici le défi : la gestion de l’IA exige un ensemble de compétences différent de celui de la gestion des personnes.
L’IA ne se fatiguera pas, ne se plaindra pas et ne demandera pas d’augmentation. Mais elle ne fera pas non plus preuve d’esprit critique, ne comprendra pas les nuances et n’assumera pas ses responsabilités lorsque les choses tourneront mal. Cela signifie que les responsables de l’IA doivent faire preuve d’une grande stratégie en matière de délégation des tâches. Au lieu de supposer que l’IA va tout gérer parfaitement, ils doivent savoir quand intervenir, affiner les résultats et réorienter les efforts de l’IA.
Au niveau organisationnel, cela signifie que les entreprises ont besoin d’équipes d’exploitation de l’IA, et pas seulement de personnel informatique. Il n’existe pas encore de guide universel pour la gestion de l’IA, mais une chose est sûre : les entreprises qui trouveront comment intégrer efficacement l’IA devanceront celles qui la laisseront simplement fonctionner sans contrôle.
Les entreprises qui réussiront avec l’IA ne seront pas celles qui y consacreront le plus d’argent. Elles seront celles qui maîtriseront l’art d’orchestrer les travailleurs de l’IA de la même manière qu’un grand dirigeant orchestre une équipe humaine.
L’IA remplace les emplois d’entrée de gamme, mais ce n’est pas le vrai problème
Parlons d’une vérité dérangeante : l’IA peut déjà faire le travail de nombreux employés débutants. Qu’il s’agisse d’écrire du code de base, d’analyser des données ou de rédiger des rapports, l’IA devient de plus en plus performante dans le travail de connaissance de base. Cela soulève une grande question : Si l’IA fait le travail des employés subalternes, comment développer la prochaine génération de dirigeants ?
La plupart des carrières dans la technologie suivent un parcours bien défini. Vous commencez en tant que développeur, analyste ou ingénieur junior, acquérant des compétences fondamentales en effectuant des tâches répétitives mais nécessaires. Au fil du temps, vous acquérez de l’expérience, vous accédez à des postes à responsabilités et, enfin, vous accédez à des postes de direction. Mais que se passe-t-il lorsque l’IA prend en charge ces tâches fondamentales ? Si les entreprises éliminent complètement les postes de débutants, elles risquent de se couper de leur propre vivier de talents.
Pensez-y : Engageriez-vous un junior JavaScript aujourd’hui si l’IA pouvait écrire du code fonctionnel à la demande ? Probablement pas. Mais les développeurs juniors d’aujourd’hui sont les ingénieurs principaux, les architectes système et les directeurs techniques de demain. S’ils n’ont jamais l’occasion de se développer, les entreprises se retrouveront avec une organisation très lourde, beaucoup de dirigeants expérimentés, mais pas de jeunes talents pour les remplacer.
La solution n’est pas de forcer les employés juniors à jouer des rôles dépassés. Il s’agit de redéfinir les postes de débutants pour qu’ils se concentrent sur la gestion de l’IA, l’architecture des systèmes et la stratégie d’automatisation. Au lieu de former les nouveaux employés à écrire du code manuellement, formez-les à diriger l’IA, à valider les résultats et à améliorer l’efficacité du système.
Voici ce que feront les entreprises tournées vers l’avenir :
- Faites évoluer les fonctions subalternes vers la supervision de l’IA : Les employés débutants devraient se concentrer sur la vérification du travail généré par l’IA, son perfectionnement et l’identification des possibilités d’automatisation.
- Intégrez l’IA dans les programmes de formation : Apprenez aux nouveaux employés à travailler avec l’IA plutôt que d’être remplacés par elle.
- Évitez de trop dépendre des talents externes : Les entreprises qui éliminent les postes subalternes aujourd’hui auront des difficultés dans quelques années lorsqu’elles auront besoin de leaders technologiques expérimentés, mais qu’elles n’auront pas formé de personnel en interne.
Il s’agit d’un moment charnière. Les entreprises peuvent soit utiliser l’IA pour améliorer le développement des talents, soit créer accidentellement un déficit de leadership qui leur coûtera cher à long terme. L’IA est là pour rester, mais les entreprises les plus intelligentes veilleront à ce que leurs futurs dirigeants le soient aussi.
Dernières réflexions
L’IA modifie le mode de fonctionnement des entreprises, mais elle ne remplace pas le leadership, elle exige un meilleur leadership. Les entreprises qui s’adaptent rapidement, restructurent judicieusement les rôles et forment leurs employés à travailler avec l’IA prendront de l’avance. Celles qui s’appuient sur des structures dépassées prendront du retard.
Les leaders de la technologie ont aujourd’hui le choix : construire l’avenir du travail ou réagir trop tard.
Principaux enseignements
- R&D stratégique en matière d’IA : les leaders de la technologie doivent piloter la R&D interne pour exploiter les capacités dynamiques de l’IA. Donnez la priorité aux projets pilotes contrôlés pour valider l’impact de l’IA et positionner votre organisation en tant que leader de l’innovation.
- Équilibrer la productivité et la surveillance : L’IA fournit une production non-stop, mais les dirigeants doivent mettre en place une supervision solide. Mettez en place des systèmes pour examiner et affiner les données générées par l’IA afin d’éviter une surcharge décisionnelle.
- Nouveaux rôles pour la gestion de l’IA : Adoptez les rôles émergents tels que les coordinateurs de l’IA pour gérer et intégrer efficacement les travailleurs numériques. Cette évolution garantit une délégation optimale des tâches et une atténuation des risques au sein des équipes techniques.
- Préserver le vivier de talents : Redéfinir les postes de débutants pour qu’ils se concentrent sur la gestion de l’IA et la supervision stratégique. Cette approche protège les futurs dirigeants en cultivant les compétences essentielles dans un environnement de travail augmenté par l’IA.
