Une vingtaine de responsables IT se sont réunis mardi 17 janvier, à l’initiative de l’Ae-SCM et de Timspirit, pour la deuxième session des Mardis du Sourcing. Ils ont échangé sur des sujets de sourcing opérationnel. Ils ont choisi d’aborder, en sous-groupes, les sujets du Sourcing bimodal, de la Réversibilité dans le Cloud et du Sourcing de l’Intelligence Artificielle.
Dans le sillage de l’intervention de Pierre Humeau au sujet de l’intelligence artificielle d’IBM, Watson, nous avons voulu nous pencher sur ce que l’arrivée et la généralisation de ces intelligences inhumaines signifieraient pour les professionnels du Sourcing. Quelles sont les opportunités, les menaces portées par ces intelligences ? Comment sommes-nous préparés ?
Que nous promet l’intelligence artificielle ?
Les possibilités offertes par l’IA sont dès aujourd’hui réelles et évoluent rapidement : prenons l’exemple du helpdesk, il est désormais disponible 24/7 et entièrement prédictible – il ne tombe jamais malade ! Pour les fonctions d’achats ou de responsables de sourcing, les intelligences artificielles réaliseront bientôt à votre place les dashboard les plus complets, dépiauteront pour vous toutes les clauses de vos contrats et appels d’offre.
L’IA promet un ROI rapide, aussi bien lorsqu’elle remplace une fonctionnalité existante que lorsqu’elle permet de faire à faible coût ce que l’on n’aurait pas pu imaginer faire la veille.
Pour autant, la maturité est faible, et les risques de « vaporware » ou de déception quant à la pertinence réelle des solutions sont encore importants.
Quelles sont les forces des grands groupes dans le Sourcing de l’IA ?
Premier constat et première certitude : l’intelligence artificielle fascine ! Elle pourra donc très aisément mobiliser les curiosités et l’envie de travailler sur le sujet, aussi bien dans les DSI que côté client, ce qui garantit des retours rapides – et fera passer tout informaticien au rang de super star.
Le sourcing de l’IA pourra également s’appuyer sur les pratiques de sourcing déjà en place sur les projets habituels, favorisant ainsi la vitesse de contractualisation et de mise en place de la solution.
La capacité à travailler en mode agile et intégré (business + IT) autour de prototypes et de « Proof of concepts » sera bien évidemment un plus.
Quelles difficultés faut-il prévoir ?
L’IA génère des difficultés et réticences nouvelles. « Intelligence artificielle : attention danger » « Intelligence artificielle : faut-il avoir peur ? » titrent cette semaine l’Express et l’Obs. Nous faisons en effet face à un produit totalement inconnu et que nous ne savons pas maîtriser qui pose la question de la confiance. Autant d’éléments qui pourraient ralentir l’arrivée de l’IA dans nos entreprises.
Certaines des difficultés que l’on imagine se rencontrent aussi avec les solutions traditionnelles, notamment celles de la conduite du changement et de la possible inadéquation. On peut imaginer qu’elles seront exacerbées par la nouveauté de la solution et les réticences liées.
Les risques juridiques
D’autres difficultés sont propres à l’intelligence artificielle :
- Propriété des données
- Propriété de l’algorithme
- Propriété des intégrations et de l’apprentissage
- Responsabilité des décisions
Reprenons l’exemple du helpdesk. Vous appelez l’intelligence artificielle qui est désormais votre hotline, elle vous conseille de reformater votre ordinateur pour résoudre l’incident auquel vous faites face. Mauvais conseil ou mauvaise manipulation, votre ordinateur est endommagé et vos données perdues. Qui est fautif ? Les données renseignées lors du paramétrage ou l’algorithme ? Vous ou votre fournisseur ? Le problème est le même que celui qui se pose avec la voiture autonome.
D’autres risques plus subtils existent : le risque de biais cognitifs (exemple : une IA proposant des solutions qui se révèlent discriminantes pour certaines populations, voir des manifestations racistes, …) en est un.
Aujourd’hui, il n’existe aucun référentiel permettant de jauger de la qualité intrinsèque des algorithmes ou des solutions proposées. Pas de certification morale pour l’IA, ni de diplôme de l’enseignement supérieur pour robots à ce stade !
Suivant les fournisseurs, il est possible soit d’acquérir un service clé en main, soit d’utiliser un lego de capacités « de base » pour créer le service qui réponde exactement à votre besoin. La solution apprendra donc à vos côtés et l’algorithme lui-même sera modifié par l’apprentissage : dès lors, le client assume la pleine responsabilité des décisions de la solution IA qu’il a paramétré… et reste propriétaire tant de ses données, que du « savoir » ou de l’apprentissage intégré à la solution.
Quel est le futur de l’IA ?
L’IA a-t-elle vocation à devenir une personne ?
L’IA, qui dispose déjà d’une capacité d’interaction et d’une capacité d’apprentissage, serait en passe d’obtenir une personnalité morale. En conséquence, certains des participants se sont demandés pourquoi ne pas lui laisser de l’autonomie et la piloter comme une personne ? Si l’on accepte ce changement de paradigme, l’IA n’est plus une boîte noire mais une personne comme une autre.
Quid de la réversibilité ?
La question de la réversibilité a également été abordée par les participants, avant qu’ils ne se mettent d’accord sur le fait que, potentiellement, il n’y aura pas de retour en arrière. Malgré les craintes – raisonnée ou non – l’IA avance de manière inexorable. Il n’est plus temps de se poser la question d’aller vers l’IA mais bien celle du comment.