Le 20 octobre 1984, le New York Times a publié un article intitulé « L’usine GM du futur alimentera les robots ». Dans ce document, Roger Smith, alors PDG de GM, affirmait que l’automatisation sauverait l’entreprise de concurrents asiatiques de plus en plus redoutables.
Mais cela ne s’est pas produit. Les usines robotisées de Smith avaient du mal à égaler la productivité de leurs homologues gérées par des humains. Parfois, les robots se peignaient les uns les autres au lieu de voitures ou de portes soudées. Et ils entraînaient des coûts beaucoup plus élevés.
Aujourd’hui, l’assemblage des automobiles et de nombreux autres produits est principalement réalisé par des robots. Smith a eu la bonne idée ; Il l’a juste fait de la mauvaise façon. L’intelligence artificielle pose un défi similaire.
Un récent rapport de nos confrères du MIT suggère que malgré les 30 à 40 milliards de dollars actuellement investis dans l’IA d’entreprise, 95 % des pilotes n’en voient aucun retour. Tout comme l’automatisation a finalement modifié le secteur manufacturier, l’IA va sans aucun doute remodeler le mode de fonctionnement des entreprises ; Cependant, l’expérience de GM met en évidence les dangers de ne pas réfléchir soigneusement à sa mise en œuvre. Utiliser la technologie pour résoudre des problèmes sans comprendre comment le travail est effectué au quotidien est un moyen sûr de gaspiller de l’argent et d’engendrer le cynisme.
Suivez l’exemple de Taiichi Ohno, l’ingénieur connu comme le père du système de production Toyota. Il prônait « l’autonomie » : ou une automatisation avec une touche humaine. Voici comment les dirigeants peuvent mettre en pratique leurs connaissances en matière d’IA :
Première étape : comprendre comment le travail est réellement effectué
L’un des étudiants que nous enseignons à la MIT Sloan School of Management aime dire : « Il existe peu de moyens de perdre de l’argent plus rapidement que d’automatiser un processus que vous ne comprenez pas. » Ce fut la première erreur de Smith.
Les usines d’assemblage automobile sont des environnements complexes. Chaque processus combine des procédures formelles et d’innombrables améliorations locales pour accomplir le travail. La plupart de ces ajustements, bien que nécessaires, sont invisibles aux niveaux supérieurs, sans parler du PDG.
Une utilisation réussie de l’IA nécessite une approche similaire. Il faut comprendre le travail ; Sinon, vous risquez de créer des outils qui, comme le conclut le rapport du MIT sur les applications actuelles de l’IA, sont «… fragiles, trop conçus ou mal alignés avec les flux de travail réels».
Exécutez ensuite des tests spécifiques
La deuxième erreur de Smith a été d’aller trop loin, trop vite : essayer de remplacer des systèmes entiers du jour au lendemain plutôt que de procéder progressivement avec de petites expériences ciblées.
Toyota a identifié des emplois dans lesquels les robots pourraient améliorer le travail en éliminant notamment les activités dangereuses et les tâches physiquement épuisantes. Ensuite, ils ont mené des expériences. La sécurité et la productivité se sont améliorées sans perturber l’ensemble du système, ce qui leur a permis d’apprendre à concevoir des tâches que les robots pourraient effectuer de manière répétitive. Avec ces connaissances en main, utiliser des robots pour la prochaine série de changements était plus facile et moins perturbateur.
L’analogie avec l’IA est claire : les tâches répétitives sont ennuyeuses et créent l’équivalent mental des traumatismes liés au stress répétitif. Recherchez des processus prévisibles et reproductibles. Commencez là où l’ennui est élevé et la variabilité faible, puis utilisez ces succès d’automatisation plus simples comme expériences d’apprentissage pour automatiser des tâches plus sophistiquées et complexes.
L’IA ne capturera jamais le contexte complet de votre organisation ni les dynamiques sociales et politiques qui l’entourent. L’IA ne sait que ce qu’elle a appris de l’expérience. Encore faut-il des collaborateurs qui connaissent le métier et l’organisation pour superviser l’IA et s’assurer que son apprentissage aille dans le bon sens.
Puis redéployez, ne vous contentez pas de réduire
Il ne fait aucun doute que l’IA finira par éliminer des emplois, mais si votre entreprise espère croître et prospérer, choisissez cette solution en dernier recours. Smith ne pensait pas de cette façon. Son mandat a été marqué par des fermetures d’usines et des pertes d’emplois. Il a dit aux travailleurs de l’automobile : « Chaque fois que vous demandez un dollar de plus en salaire, mille robots supplémentaires commencent à paraître pratiques. »
C’est une erreur. La dynamique « machines contre personnes » alimente les tensions sur le lieu de travail, ralentit l’adoption des technologies et nuit aux performances organisationnelles depuis plus d’un siècle. C’est aussi une mauvaise affaire. La technologie doit améliorer la productivité et stimuler la croissance, et non seulement réduire les coûts.
L’IA libère de la capacité. Utilisez cette nouvelle bande passante disponible pour dépoussiérer les idées restées sur les étagères : de nouveaux services à proposer, de nouveaux marchés à pénétrer et des problèmes persistants à enfin résoudre. Placer les employés là où leurs compétences sont les plus fortes ; vous les connaissez et ils connaissent le métier.
Notre approche nécessite un estomac solide, du moins au début. Au début, cela semblera trop petit et trop lent, surtout lorsque les concurrents se vantent de « faire de l’IA partout ». Mais à mesure que le travail qui peut facilement être automatisé est éliminé, que les compétences sont développées en cours de route et que les retours sur investissement dans l’IA sont réalisés, des défis plus complexes apparaîtront. Rincez et répétez à la prochaine occasion, en vous assurant que l’IA réduit non seulement les coûts, mais vous aide également à repenser et à développer votre entreprise.
Autant les robots sont désormais omniprésents dans les usines, autant l’IA trouvera une place permanente dans la plupart des organisations. Votre entreprise y parviendra plus rapidement et avec moins de maux de tête si vous comprenez comment le travail est effectué, si vous commencez par de petites expériences et si vous privilégiez la croissance plutôt que les réductions.
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