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04 : Les obstacles à l’automatisation informatique
L’un des principaux obstacles potentiels à l’intégration de l’IA et de l’automatisation peut se résumer en un mot : la peur. Certains aspects de l’utilisation de l’IA font peur ou sont du moins préoccupants pour les membres de la direction, les responsables informatiques et le personnel, en particulier :
Ces sujets sont importants, et à juste titre. Certains peuvent apparaître comme des obstacles insurmontables. Mais il existe des moyens de répondre à ces préoccupations, de minimiser l’anxiété et même d’utiliser ces inquiétudes pour créer une culture plus ouverte au changement et à l’innovation :
Lorsqu’on leur a demandé comment l’IA allait affecter les employés, nos dirigeants IBM ont une fois de plus été unanimes : l’IA et l’automatisation n’ont pas vocation à remplacer des emplois, mais à renforcer le personnel et à lui donner plus de temps pour se perfectionner et travailler sur les types d’innovation que seuls les êtres humains peuvent apporter. IBM Research le confirme : en moyenne, 87 % des dirigeants interrogés s’attendent à ce que les fonctions soient enrichies, plutôt que remplacées, par l’IA générative. C’est une bonne chose, étant donné que les organisations qui offrent une expérience optimale à leurs employés enregistrent une croissance de chiffre d’affaires supérieure de 31 % à celle des autres.1 Cependant, des changements dans les emplois se profilent à l’horizon. Les dirigeants interrogés estiment que 40 % de leurs effectifs devront se reconvertir au cours des trois années qui suivront la mise en œuvre de l’IA et de l’automatisation.2
« J’entends souvent : “Si j’ai trop recours à l’automatisation, je vais perdre mon emploi.” C’est tout simplement faux. Le fait est que la technologie a toujours évolué rapidement et continue de le faire, il y aura donc toujours des innovations. Vous pouvez toujours trouver des aspects plus matures sur lesquels vous concentrer. En acceptant l’automatisation, les humains bénéficieront toujours d’opportunités à plus forte valeur ajoutée. »2 —Keri Olson
« Les cadres supérieurs tentent de faire des économies grâce à l’optimisation. Ils ne veulent pas réduire les effectifs, mais veulent plus de productivité par rapport à ce qu’ils ont déjà. Voilà à quoi ressemble la transformation numérique. Si je veux être plus efficace, je travaille plus dur. Mais si je dispose de la technologie et des outils nécessaires pour modifier la façon dont ce travail est effectué, que je délègue aux ordinateurs une partie de ce travail et que je laisse le machine learning faire des recommandations... alors je gagnerai en productivité. » —William Lobig
L’ajout de toute nouvelle technologie entraîne un coût. Il y a les dépenses initiales, comme les nouvelles licences ou les services SaaS. Toutefois, comme ces nouveaux outils permettent d’améliorer la productivité et l’efficacité, vous pouvez commencer à récupérer votre investissement, surtout si vous donnez la priorité aux projets qui vous rendent plus compétitifs. Autre clé pour maîtriser les coûts : envisager les dépenses sous un angle large, en évaluant l’ensemble des coûts informatiques nécessaires à la mise en œuvre de l’IA. Cette vision holistique, qui englobe l’informatique, le cloud et le personnel, peut vous aider à améliorer la valeur de l’entreprise tout en maîtrisant les coûts.
Conseil aux DSI : étendez les capacités FinOps à l’ensemble de l’entreprise. Cela permet de connaître en détail la répartition des coûts et des dépenses pour les postes liés à l’IA, au cloud hybride et à la modernisation des applications. Il est important de savoir sur quoi vos collaborateurs travaillent et combien ils coûtent, et d’associer ces données à des projets, applications et initiatives spécifiques dans le but d’optimiser les dépenses.—Le guide du PDG sur l’IA générative
« Les organisations doivent vraiment prendre en compte les coûts liés aux perturbations de leurs applications. S’ils constatent des perturbations, des temps d’arrêt ou des performances à la traîne, ils doivent prendre conscience du coût engendré par la perte de clients, de revenus ou de temps. Il faut mesurer les deux côtés de l’équation. » —Keri Olson
Lorsqu’il est question de réglementations sectorielles et gouvernementales, leur respect est primordial. Il est tout aussi essentiel de protéger la confidentialité des deux actifs les plus importants de votre organisation : les employés et la propriété intellectuelle. Le bon partenaire de mise en œuvre peut vous aider à résoudre ces problèmes. IBM, par exemple, estime que la réglementation intelligente doit être basée sur trois principes fondamentaux :
- Réguler les risques liés à l’IA, et non les algorithmes d’IA
- Responsabiliser les personnes chargées de la création et du déploiement de l’IA, et non les exonérer de leur responsabilité
- Soutenir l’innovation ouverte en matière d’IA, et non un régime de licences d’IA
Comme nous l’avons vu dans le chapitre précédent, si vous commencez à petite échelle et que vous évoluez à partir de là, vous pouvez rapidement utiliser l’automatisation pour accumuler de petites réussites qui deviendront de grandes victoires. Les opportunités à faible risque et à forte visibilité peuvent mener à des avancées rapides, tandis que le suivi et la mesure des KPI tangibles et intangibles peuvent démontrer la proposition de valeur de l’IA. En outre, vous pouvez contribuer à faciliter le processus en formant de nouvelles équipes avec des collaborateurs expérimentés qui serviront de guides et de défenseurs transverses.
« Les efforts manuels conséquents sont tellement ancrés dans le quotidien des équipes DevOps, des ingénieurs d’application et des équipes ITOps centrales qu’il est presque inconcevable pour eux d’envisager qu’ils pourraient réaliser leurs processus quotidiens sans se donner autant de mal. Mais si vous pouvez identifier les sous-sections de votre service informatique que vous savez être submergées par ce travail, vous pouvez alors chercher des moyens d’automatiser ou de mettre en œuvre un certain type d’automatisation alimentée par l’IA et voir immédiatement les heures récupérées par votre équipe. » —Tim Cronin
La peur du changement, elle, appelle une solution plus nuancée. Souvent, le problème ce n’est pas la technologie, mais le changement lui-même. Pour adopter les possibilités offertes par l’IA et l’automatisation informatique, une organisation aura besoin d’un changement de culture pour amener non pas seulement les équipes informatiques, mais tout le monde, à penser différemment et même à repenser des pans entiers de l’organisation. Parce que la culture part du sommet, ces changements doivent être le fruit d’un effort de la direction, et non d’une initiative laissée à la seule charge du DSI.
L’IA ne remplacera pas les personnes, mais les personnes qui utilisent l’IA remplaceront celles qui ne l’utilisent pas.—Le travail enrichi pour un monde automatisé axé sur l’IA
La réussite d’une entreprise est souvent le résultat d’un changement de perspective. Comme l’a révélé l’étude de l’IBM Institute for Business Value, « les organisations qui donnent la priorité à leur modèle d’exploitation en tant que catalyseur de la transformation surpassent leurs pairs centrés sur les compétences dans de multiples domaines ; par exemple, leurs performances en matière de rentabilité et d’efficacité sont supérieures de 55 % ».
Favoriser le changement alimenté par l’IA peut profiter à la fois aux employés et aux résultats de l’entreprise. Par exemple, les projets d’automatisation informatique peuvent aider à éliminer les silos organisationnels. En retour, cela offre de nouvelles opportunités d’innovation, de collaboration et d’identification des opérations prêtes à être simplifiées ou rationalisées, en particulier dans les grandes entreprises où différentes équipes utilisent souvent différentes pratiques et applications et divers outils.
Références
1 Experience is everything, IBM Institute for Business Value, 2023
2 Augmented work for an automated, AI-driven world, IBM Institute for Business Value, 2023.