Transcription
Transcription : Tendances du changement provoqué par la technologie : Transformer les opérations avec l'IA
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[00:00:06 Chris Howard apparaît en fondu.]
Chris Howard : Bonjour, je suis Chris Howard. Je suis le responsable de la recherche chez Gartner. Merci de prendre le temps d'écouter les conseils que nous donnons sur l'IA et les sujets connexes. J'espère que vous trouverez le tout intéressant.
[00:00:17 Le texte suivant apparaît à l'écran : « Transformer les opérations grâce à l'IA ».]
L'IA est une stratégie multidirectionnelle Combien d'entre vous se considèrent comme étant plutôt orientés vers la technique, vers la technologie? Quelques-uns, n'est-ce pas? Mais le reste d'entre vous est également très intéressé et vous seriez impliqué dans la compréhension de la réponse à la dernière question que j'ai posée, est-ce suffisamment important pour que nous construisions nos propres idées à partir de ce que nous avons? Pour cela, il va falloir une implication de votre part.
[00:00:42 Une diapositive est présentée avec un graphique intitulé « IA générative - Utilisation »]
L'un des autres sondages que nous avons menés à la fin de l'année dernière visait donc à déterminer l'origine des investissements. Nous avons donc interrogé tous les types de dirigeants d'entreprise, à l'exception des responsables technologiques, afin de déterminer si la situation était différente. Et ce que vous voyez ici, c'est que 80 % d'entre eux prévoient de mettre en œuvre ou de continuer à mettre en œuvre au cours de l'année prochaine, alors que nous sommes déjà à quatre mois de cette échéance, n'est-ce pas?
Ainsi, une grande partie de l'argent et de la force d'attraction provient du côté non technique de la maison, ce qui, pour ceux d'entre nous qui ont été des technologues, est un peu étrange, n'est-ce pas? Parce que la demande pour une solution technique émane de personnes non techniques qui en voient la valeur, c'est généralement l'inverse qui se produit, n'est-ce pas? En tant que technologues, nous disons, il y a cette chose que nous pourrions faire et qui pourrait être très utile, comment voulez-vous l'utiliser? Et vous n'en avez aucune idée. Vous n'en avez aucune idée. C'est comme si vous entriez dans un magasin de pièces détachées et que vous disiez : « D'accord, construisez une voiture, toutes les pièces sont là, pourquoi ne voyez-vous pas la valeur de tout cela? » Ce n'est pas si simple. Vous êtes chargés de mettre les données au service des citoyens du Canada, c'est ce que vous faites. Qu'est-ce qui caractérise ces données et en quoi la connaissance de ces données pourrait-elle améliorer la vie des citoyens? C'est le genre de questions que l'on pose. C'est vraiment ce que contient cette page : nous pensons que, dans notre fonction, les données sont verrouillées à un point tel que si nous pouvions les ouvrir à l'aide de certains de ces outils, cela nous donnerait un autre type d'avantage. C'est vraiment l'histoire de cette page.
[00:02:02 Une diapositive est affichée avec le texte :
- 6.5% représente le pourcentage moyen du budget fonctionnel consacré à l'IA générative pour les 79% de chefs fonctionnels qui mettent en œuvre l'IA générative.
- 3.8% des effectifs en 2024, 6.1% d'ici 2025 et 8.2% d'ici 2026 sont les réductions d'effectifs prévues par les cadres fonctionnels mettant en œuvre l'IA générative.
- 51% des cadres fonctionnels déclarent qu'au cours de l'année à venir, ils ajouteront à leur budget du personnel et des experts en IA générative.
- 76% des employés préféreraient utiliser des outils d'IA au travail, que ces outils soient déjà présents (pour 46% des employés) ou qu'ils ne soient pas encore facilement utilisables (pour 30% des employés).]
Les types d'investissements ici, donc nous voyons l'argent se diriger vers eux. Une partie de ces 3 000 milliards de dollars est donc dépensée au sein d'une entreprise, mais aussi au sein du gouvernement. L'argent circule, mais il y a des attentes, n'est-ce pas? Ce chiffre de 3,8 ou 3,8 % correspond donc à la réduction attendue des effectifs, ce qui est très attrayant, mais rarement atteint. Disons les choses comme elles sont. La productivité de l'IA fait l'objet de nombreuses promesses dont nous ne sommes pas encore sûrs qu'elles soient vraies. Dans certains endroits, c'est le cas. Ainsi, chaque fois qu'un agent d'un centre d'appel traite avec un être humain et dispose d'un écran rempli d'informations, il s'avère que les gains de productivité dans cet environnement sont assez élevés, mais il faut penser qu'un agent d'un centre d'appel était habitué à cet environnement où; il y a un écran, où; il reçoit des informations et où; il apporte son aide au milieu de ces informations.
Mais l'autre chose qui est vraie à propos de la plupart des lignes de service à la clientèle, c'est qu'elles sont très mesurées. Ainsi, si vous ajoutez quelque chose de nouveau, que cela l'améliore ou non, il est beaucoup plus difficile dans d'autres parties de l'organisation de savoir si ces gains de productivité ont été réalisés ou non, mais l'espoir est là. Il y a des inquiétudes concernant le personnel. Ai-je les personnes nécessaires pour comprendre comment procéder? Et cette question continuera à se poser. Ce dont vous n'avez pas besoin, c'est d'ingénieurs en IA chevronnés pour mettre en œuvre ce genre de choses. Les personnes les plus importantes que vous puissiez embaucher ou former au sein de votre personnel existant sont celles qui savent poser de bonnes questions, car l'invite, l'élément qui entre dans les données pour apporter une réponse, est en réalité une bonne question, et plus cette question est bonne, plus le résultat est bon. Plus le contexte dans lequel vous l'intégrez est bon, mieux il vous reviendra. Il s'agit donc vraiment de former les gens à comprendre comment poser de bonnes questions, puis de les ajuster et de les peaufiner, et enfin d'en tirer des enseignements.
Le chiffre de 76 %, je pense, est vraiment important pour vous lorsque vous pensez à la vague de départs à la retraite des baby-boomers et à l'attrait pour les nouveaux travailleurs. Ils veulent ces types d'outils dans l'environnement de travail, sinon ils partiront. Je veux dire que le lien entre une très bonne conception numérique et la proposition de valeur aux employés et l'absence d'attrition ou la réduction de l'attrition était très, très évident. Vous avez donc vécu cela dans différents endroits. Nous avons ces outils formidables qui existent en dehors du travail et que vous utilisez tous les jours, mais que vous ne pouvez pas utiliser au travail, ce qui crée une frustration et une tension, et c'est comme si vous vous demandiez pourquoi nous ne pouvons pas faire cela. Il est intéressant de noter que cela s'étend à la période précédant l'embauche. Par conséquent, si l'expérience de recrutement dans l'outil numérique est mauvaise, les candidats abandonneront ces applications. Le taux est extrêmement élevé : 76 % des personnes qui postulent n'iront pas jusqu'au bout de leur démarche si l'expérience a été mauvaise, et ce avant même d'avoir touché l'environnement. Il y a donc une pression, une pression extérieure.
L'autre chose qui se produit, c'est l'apparition de hauts responsables de l'IA. Il s'agit donc de personnes très haut placées qui sont responsables de la mise en œuvre de l'IA dans une organisation donnée. Cela se produit dans de nombreux secteurs. L'exemple le plus flagrant est le décret américain qui impose à chaque agence d'avoir un responsable de l'IA, ce qui signifie que, soudainement, 300 nouveaux postes ou plus ont été créés, avec des responsables de l'IA qui sont chargés de comprendre et de trouver comment appliquer l'IA pour créer de la valeur. Je ne sais pas si c'est la même chose ici. Ce que je connais, c'est le chiffre de 2,8 milliards qui ressort de la proposition de budget fédéral, mais il ne s'agit pas seulement des dépenses liées aux postes gouvernementaux. Cela se traduit par des investissements dans d'autres domaines. Ce serait formidable si c'était le cas, n'est-ce pas? Ne serait-ce pas formidable? Et voilà, c'est fait, n'est-ce pas? Oui, assurer l'avantage du Canada en matière d'IA, puis faire progresser la gouvernance, l'innovation et le risque, c'est l'ordre exécutif des États-Unis, et donc le besoin de hauts dirigeants. Pensez aux personnes que vous placeriez dans une telle situation. Elles présentent en quelque sorte les caractéristiques dont nous parlons.
[00:05:51 Une diapositive est présentée avec un diagramme intitulé « Le détecteur de possibilités de l'IA générative »]
L'une des façons dont nous parlons de cela ici, et nous organisons un atelier sur ce sujet avec nos clients, est de savoir quelle est votre ambition. Le fond de ce radar est donc constitué par les opérations internes. Le sommet est orienté vers le citoyen externe. À gauche, c'est tous les jours, alors les choses que vous faites déjà, vous les améliorez simplement. Le changement se trouve du côté droit. Il est facile de trouver des choses qui s'inscrivent dans la partie gauche de ce document, en particulier dans la partie inférieure gauche. Il est très difficile de penser à ce qui se trouve en haut à droite. Dans votre cas, cela signifie dans certains cas un changement parlementaire, pour mettre en œuvre quelque chose de complètement différent, mais permettez-moi de vous donner quelques exemples. Ainsi, le résumé d'un appel téléphonique, vous avez eu une visite avec quelqu'un, vous voulez un résumé de cette visite, un cas d'utilisation très simple. Le chat bot du service client dont je viens de parler se trouve à côté de l'agent, ce qui est courant, mais il fait face au client. L'optimisation de la topologie, j'en parlerai dans une minute. Il s'agit de la conception de matériel, donc de la conception de pièces d'avion, de ce type de choses, donc de l'optimisation de ces pièces. Et puis, la politique calculable que je mentionnais à propos d'AXA. Cela change vraiment la donne parce que cela crée un nouveau produit pour eux, un nouvel ensemble d'un nouveau flux de revenus également.
Voici une vue du gouvernement. Il s'agit plus particulièrement des services à la personne. Vous voyez donc qu'il n'y a rien en haut à droite, ni en bas à droite d'ailleurs. Tout le côté gauche consiste à améliorer les opérations de ce que vous faites aujourd'hui, ce qui est très bien, n'est-ce pas? L'avantage, c'est qu'il y a beaucoup de choses à réparer ou à appliquer, mais l'autre avantage, c'est que cela permet de gagner la confiance des gens. Ainsi, si vous êtes en mesure de mettre en œuvre quelque chose qui a fait ses preuves, par exemple dans la gestion des dossiers, comme la gestion des dossiers multilingues, le gouvernement canadien n'est pas complètement unique, mais l'ampleur du défi linguistique est réelle pour vous. Si vous pouviez aider à la gestion de cas multilingues à l'aide de l'IA, les gens diraient, eh bien, faites-en plus, c'est très bien. Je veux dire que cela vous donne confiance dans le fait qu'il s'agit d'une technologie qui peut être utilisée pour améliorer les choses, et vous voyez d'autres choses ici, et nous n'avons pas le temps de les examiner en détail, mais c'est quelque chose auquel je veux que vous réfléchissiez. Qu'est-ce qui franchit cette limite? Je veux plus de points sur le côté droit de ce radar.
Merci de votre attention. Encore une fois, j'espère que vous avez trouvé cela utile et intéressant pour le travail que vous faites au Canada.
[00:08:08 Le logo de l'EFPC apparaît à l'écran.]
[00:08:15 Le logo du gouvernement du Canada apparaît à l'écran.]
