<\/p>\n
L'IA peut pr\u00e9voir la demande, hi\u00e9rarchiser les opportunit\u00e9s commerciales, recommander des prix et identifier les transactions qui semblent inhabituelles. Elle est capable de traiter davantage d'informations qu'une \u00e9quipe de direction ne pourrait en examiner manuellement et de g\u00e9n\u00e9rer des recommandations presque instantan\u00e9ment. Cela ne signifie pas pour autant que ces recommandations soient correctes, judicieuses d'un point de vue commercial ou adapt\u00e9es \u00e0 une ex\u00e9cution automatique. La v\u00e9ritable valeur de l\u2019intelligence d\u00e9cisionnelle ne r\u00e9side pas dans le fait de se substituer au jugement humain, mais dans le fait de rendre les d\u00e9cisions r\u00e9currentes plus coh\u00e9rentes, plus mesurables et plus faciles \u00e0 remettre en question.<\/span><\/p>\n Pour les dirigeants d'entreprise, la question centrale n'est donc pas de savoir si l'IA est capable d'apporter une r\u00e9ponse. Il s'agit plut\u00f4t de d\u00e9terminer quelles d\u00e9cisions doivent \u00eatre \u00e9tay\u00e9es par un mod\u00e8le, lesquelles peuvent \u00eatre automatis\u00e9es en toute s\u00e9curit\u00e9 et lesquelles doivent rester sous un contr\u00f4le humain effectif.<\/span><\/p>\n L'intelligence d\u00e9cisionnelle associe donn\u00e9es, mod\u00e8les analytiques, r\u00e8gles m\u00e9tier et processus op\u00e9rationnels afin d'am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision au sein d'une organisation.<\/span><\/p>\n Un mod\u00e8le pr\u00e9dictif peut estimer la probabilit\u00e9 qu'un client r\u00e9silie son abonnement. L'intelligence d\u00e9cisionnelle va plus loin en associant cette pr\u00e9diction \u00e0 une action possible. L'entreprise peut proposer une r\u00e9duction, organiser une intervention technique, ne rien faire ou donner la priorit\u00e9 \u00e0 ce client pour qu'il fasse l'objet d'un examen par un conseiller.<\/span><\/p>\n La pr\u00e9vision et la d\u00e9cision ne sont pas la m\u00eame chose. Un client peut pr\u00e9senter une forte probabilit\u00e9 de d\u00e9part, mais sa fid\u00e9lisation peut s'av\u00e9rer non rentable. Un autre peut sembler peu susceptible de r\u00e9silier son contrat, mais rev\u00eatir une importance strat\u00e9gique. Les contraintes op\u00e9rationnelles, les co\u00fbts et la gestion de la relation client doivent \u00eatre pris en compte parall\u00e8lement \u00e0 l'estimation fournie par le mod\u00e8le.<\/span><\/p>\n Un syst\u00e8me d'aide \u00e0 la d\u00e9cision efficace doit donc comporter au moins quatre \u00e9l\u00e9ments :<\/span><\/p>\n Sans cet \u00e9l\u00e9ment final, l'organisation risque d'automatiser ses d\u00e9cisions sans savoir si celles-ci ont permis d'am\u00e9liorer ses r\u00e9sultats.<\/span><\/p>\n L'IA est particuli\u00e8rement utile lorsque les d\u00e9cisions sont prises fr\u00e9quemment, qu'elles suivent une structure identifiable et qu'elles g\u00e9n\u00e8rent suffisamment de r\u00e9sultats pour permettre d'\u00e9valuer les performances.<\/span><\/p>\n On peut citer, par exemple, le fait de d\u00e9terminer quelles alertes de fraude n\u00e9cessitent une enqu\u00eate, la quantit\u00e9 de stock \u00e0 envoyer \u00e0 un magasin, quelle demande d'entretien est la plus urgente ou quelle demande d'un client doit \u00eatre transmise \u00e0 un sp\u00e9cialiste.<\/span><\/p>\n Ces d\u00e9cisions sont souvent trop nombreuses pour que les cadres sup\u00e9rieurs puissent les examiner une \u00e0 une, mais suffisamment importantes pour que tout manque de coh\u00e9rence entra\u00eene des co\u00fbts.<\/span><\/p>\n L'IA s'av\u00e8re moins utile, \u00e0 premi\u00e8re vue, pour les d\u00e9cisions strat\u00e9giques exceptionnelles, telles que l'implantation dans un nouveau pays, l'acquisition d'un concurrent ou le remplacement du directeur g\u00e9n\u00e9ral. Les donn\u00e9es historiques peuvent \u00eatre limit\u00e9es, le contexte peut \u00eatre unique et les cons\u00e9quences difficiles \u00e0 inverser.<\/span><\/p>\n Un mod\u00e8le peut n\u00e9anmoins faciliter ces d\u00e9cisions en structurant les donn\u00e9es, en mod\u00e9lisant des sc\u00e9narios et en identifiant les hypoth\u00e8ses. Il ne doit pas donner l'impression qu'un choix strat\u00e9gique sans pr\u00e9c\u00e9dent s'est transform\u00e9 en un calcul objectif.<\/span><\/p>\n Le meilleur point de d\u00e9part est g\u00e9n\u00e9ralement une d\u00e9cision op\u00e9rationnelle portant sur un volume important, avec une base de r\u00e9f\u00e9rence claire et des cons\u00e9quences limit\u00e9es en cas d'erreur du mod\u00e8le.<\/span><\/p>\n De nombreuses entreprises int\u00e8grent l'IA dans un processus qu'elles n'ont jamais v\u00e9ritablement analys\u00e9.<\/span><\/p>\n Avant de choisir un mod\u00e8le, d\u00e9crivez comment la d\u00e9cision est prise aujourd\u2019hui. Qui fournit les informations ? Quelles r\u00e8gles sont formelles et lesquelles rel\u00e8vent uniquement de l\u2019exp\u00e9rience des employ\u00e9s ? O\u00f9 se produisent les retards et les incoh\u00e9rences ? Qui est responsable du r\u00e9sultat ?<\/span><\/p>\n Cet exercice pourrait montrer que le probl\u00e8me ne r\u00e9side pas dans un manque d'intelligence. L'organisation peut \u00eatre confront\u00e9e \u00e0 des politiques contradictoires, \u00e0 des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9, \u00e0 des processus de validation trop lents ou \u00e0 un manque de consensus sur l'objectif \u00e0 atteindre.<\/span><\/p>\n Une \u00e9quipe charg\u00e9e de la tarification, par exemple, peut \u00eatre amen\u00e9e \u00e0 devoir \u00e0 la fois maximiser la marge, accro\u00eetre la part de march\u00e9 et pr\u00e9server la confiance des clients. Un syst\u00e8me d'IA ne peut pas r\u00e9soudre ce conflit strat\u00e9gique \u00e0 moins que la direction ne d\u00e9cide comment ces objectifs doivent \u00eatre concili\u00e9s.<\/span><\/p>\n L'automatisation appliqu\u00e9e \u00e0 un processus peu clair rend souvent cette ambigu\u00eft\u00e9 plus difficile \u00e0 percevoir. Le syst\u00e8me \u00e9met une recommandation pr\u00e9cise, mais l'organisation ne dispose toujours pas d'une d\u00e9finition coh\u00e9rente de la r\u00e9ussite.<\/span><\/p>\n La pr\u00e9vision de la demande est l'une des applications les plus fiables de l'intelligence d\u00e9cisionnelle. Les d\u00e9taillants et les fabricants peuvent combiner l'historique des ventes, les promotions, la saisonnalit\u00e9, les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et les tendances locales pour estimer ce que les clients sont susceptibles d'acheter.<\/span><\/p>\n Des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises permettent de r\u00e9duire les exc\u00e9dents de stock et les pertes de chiffre d'affaires. Elles peuvent \u00e9galement aider \u00e0 d\u00e9finir les effectifs n\u00e9cessaires, les plans de transport et les calendriers de production.<\/span><\/p>\n La limite r\u00e9side dans le fait que les mod\u00e8les s'appuient sur des donn\u00e9es historiques. L'arriv\u00e9e d'un nouveau concurrent, une rupture d'approvisionnement, une tendance virale ou un choc \u00e9conomique soudain peuvent faire en sorte que le pass\u00e9 r\u00e9cent ne soit plus un bon indicateur.<\/span><\/p>\n Les pr\u00e9visions devraient donc \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9es sous forme de fourchettes ou de sc\u00e9narios plut\u00f4t que sous la forme d'un chiffre pr\u00e9cis. Les dirigeants doivent comprendre quelles hypoth\u00e8ses sous-tendent le r\u00e9sultat et dans quelle mesure la recommandation est sensible aux changements.<\/span><\/p>\n Un mod\u00e8le estimant la demande \u00e0 10 000 unit\u00e9s ne doit pas inciter l'entreprise \u00e0 agir comme si ce chiffre de 10 000 \u00e9tait av\u00e9r\u00e9. La d\u00e9cision pourrait plut\u00f4t consister \u00e0 commander imm\u00e9diatement 8 000 unit\u00e9s, \u00e0 r\u00e9server une capacit\u00e9 pour 3 000 unit\u00e9s suppl\u00e9mentaires et \u00e0 suivre l'\u00e9volution de la demande d\u00e8s les premiers stades.<\/span><\/p>\n L'int\u00e9r\u00eat r\u00e9side dans le fait de structurer l'incertitude plut\u00f4t que de faire comme si elle avait disparu.<\/span><\/p>\n L'IA est capable d'analyser la demande, les stocks, la concurrence et le comportement des clients afin de proposer des prix ou des promotions. Dans les environnements \u00e0 fort volume, cela peut permettre \u00e0 une entreprise de r\u00e9agir plus rapidement qu'une \u00e9quipe charg\u00e9e d'ajuster les prix manuellement.<\/span><\/p>\n La tarification dynamique peut permettre d'augmenter le chiffre d'affaires et de r\u00e9duire le gaspillage. Elle peut toutefois nuire \u00e0 la confiance des clients lorsque ceux-ci ont le sentiment d'\u00eatre trait\u00e9s de mani\u00e8re injuste ou ne comprennent pas pourquoi les prix varient.<\/span><\/p>\n Un syst\u00e8me d\u00e9cisionnel doit \u00eatre assorti de limites explicites. Celles-ci peuvent inclure des prix minimaux et maximaux, des restrictions concernant les donn\u00e9es pouvant \u00eatre utilis\u00e9es, ainsi que des r\u00e8gles interdisant toute modification en cas d'urgence ou de situation d\u00e9licate.<\/span><\/p>\n L'organisation devrait \u00e9galement faire la distinction entre les diff\u00e9rences li\u00e9es au co\u00fbt ou \u00e0 la demande et celles fond\u00e9es sur des hypoth\u00e8ses concernant le montant qu'un client individuel pourrait \u00eatre amen\u00e9 \u00e0 payer.<\/span><\/p>\n Une recommandation efficace sur le plan commercial peut n\u00e9anmoins s'av\u00e9rer inacceptable d'un point de vue juridique ou en termes de r\u00e9putation. Le syst\u00e8me doit refl\u00e9ter la politique de l'entreprise, et non pas simplement la strat\u00e9gie la plus susceptible d'augmenter le chiffre d'affaires \u00e0 court terme.<\/span><\/p>\n L'intelligence d\u00e9cisionnelle peut aider les entreprises \u00e0 identifier les fournisseurs vuln\u00e9rables, \u00e0 anticiper les retards et \u00e0 comparer diff\u00e9rentes options d'acheminement ou strat\u00e9gies de gestion des stocks.<\/span><\/p>\n Cela s'av\u00e8re particuli\u00e8rement utile lorsqu'une cha\u00eene d'approvisionnement comprend des milliers de produits et de fournisseurs dont les risques s'influencent mutuellement. Un retard au niveau d'un seul maillon peut avoir des r\u00e9percussions sur plusieurs usines, contrats clients et plans de transport.<\/span><\/p>\n Ce mod\u00e8le permet de hi\u00e9rarchiser les probl\u00e8mes qui m\u00e9ritent une attention particuli\u00e8re et d'\u00e9valuer les cons\u00e9quences des diff\u00e9rentes mesures qui pourraient \u00eatre prises. Il ne peut toutefois pas pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision comment une guerre, la fermeture d'un port ou une restriction gouvernementale va se d\u00e9rouler.<\/span><\/p>\n Les syst\u00e8mes de cha\u00eene d'approvisionnement devraient donc permettre la planification de sc\u00e9narios. Que se passerait-il si un fournisseur \u00e9tait indisponible pendant deux semaines plut\u00f4t que deux mois ? Quels clients faudrait-il privil\u00e9gier ? Quel surco\u00fbt l'entreprise serait-elle pr\u00eate \u00e0 accepter pour assurer la continuit\u00e9 de ses activit\u00e9s ?<\/span><\/p>\n Le choix final peut d\u00e9pendre des relations contractuelles, de la s\u00e9curit\u00e9, de la r\u00e9putation et des clients strat\u00e9giques, autant d'\u00e9l\u00e9ments qui ne peuvent pas toujours \u00eatre d\u00e9duits \u00e0 partir des seules donn\u00e9es transactionnelles.<\/span><\/p>\n Les banques et les assureurs utilisent des mod\u00e8les pour \u00e9valuer les risques de d\u00e9faut de paiement, de fraude et de sinistres. L'intelligence artificielle peut permettre d'identifier des relations complexes et de traiter les demandes plus rapidement que les m\u00e9thodes traditionnelles.<\/span><\/p>\n Ces d\u00e9cisions ont une incidence directe sur l'acc\u00e8s aux cr\u00e9dits immobiliers, aux pr\u00eats, aux assurances et \u00e0 d'autres services essentiels. Les erreurs peuvent porter pr\u00e9judice aux particuliers et entra\u00eener des risques juridiques et r\u00e9glementaires.<\/span><\/p>\n Les donn\u00e9es historiques peuvent \u00e9galement refl\u00e9ter une discrimination ant\u00e9rieure ou un acc\u00e8s in\u00e9gal. Un mod\u00e8le peut reproduire cette tendance sans recourir \u00e0 une caract\u00e9ristique explicitement prot\u00e9g\u00e9e. Le lieu de r\u00e9sidence, les ant\u00e9c\u00e9dents professionnels ou les habitudes d'achat peuvent servir d'indicateurs indirects.<\/span><\/p>\n Les syst\u00e8mes \u00e0 fort impact n\u00e9cessitent des tests, des explications et des examens plus rigoureux. L'organisation doit analyser les r\u00e9sultats au sein des groupes concern\u00e9s et mettre en place un dispositif permettant aux personnes de contester ou de faire rectifier une d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n Le contr\u00f4le humain doit \u00eatre r\u00e9el. Demander \u00e0 un employ\u00e9 d'approuver chaque jour des centaines de recommandations de mod\u00e8les ne permet pas d'assurer un contr\u00f4le efficace si cet employ\u00e9 ne dispose ni du temps, ni des informations, ni de l'autorit\u00e9 n\u00e9cessaires pour exprimer son d\u00e9saccord.<\/span><\/p>\n Les entreprises \u00e9valuent souvent un syst\u00e8me d'IA sophistiqu\u00e9 en partant du principe qu'il n'existe aucun outil d'analyse.<\/span><\/p>\n Il est plus pertinent de comparer cette solution \u00e0 la m\u00e9thode la plus simple permettant de r\u00e9soudre le probl\u00e8me. Une r\u00e8gle m\u00e9tier claire, un mod\u00e8le statistique ou un tableau de bord plus performant peuvent offrir des r\u00e9sultats presque aussi bons, \u00e0 moindre co\u00fbt et avec une plus grande transparence.<\/span><\/p>\n Un mod\u00e8le complexe ne m\u00e9rite d'\u00eatre mis en \u0153uvre que si la pr\u00e9cision ou la flexibilit\u00e9 suppl\u00e9mentaires qu'il apporte modifient suffisamment le r\u00e9sultat \u00e9conomique pour justifier son d\u00e9veloppement, son int\u00e9gration et sa gestion.<\/span><\/p>\n La comparaison devrait inclure :<\/span><\/p>\n Une am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision, passant de 90 \u00e0 92 %, peut s'av\u00e9rer utile dans le cadre de millions de transactions \u00e0 faible risque. Elle peut toutefois s'av\u00e9rer insuffisante lorsque les erreurs restantes privent des personnes de services essentiels ou entra\u00eenent de graves risques pour la s\u00e9curit\u00e9.<\/span><\/p>\n La pr\u00e9cision moyenne ne suffit pas \u00e0 elle seule \u00e0 d\u00e9terminer si un produit est adapt\u00e9.<\/span><\/p>\n \u201cL'expression \u201d Human in the loop \u00bb figure souvent dans les politiques relatives \u00e0 l'IA sans que l'on pr\u00e9cise ce que cette personne est cens\u00e9e faire.<\/span><\/p>\n L'intervention humaine peut r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs objectifs. Un employ\u00e9 peut v\u00e9rifier les informations sous-jacentes, interpr\u00e9ter des circonstances exceptionnelles, autoriser une action qui en d\u00e9coule ou interrompre le fonctionnement du syst\u00e8me lorsque ses performances se d\u00e9t\u00e9riorent.<\/span><\/p>\n Chaque fonction n\u00e9cessite des informations et des pouvoirs diff\u00e9rents.<\/span><\/p>\n Un \u00e9valuateur ne doit pas se contenter de consulter la recommandation finale du mod\u00e8le. Il peut avoir besoin d'acc\u00e9der aux donn\u00e9es pertinentes, au niveau de confiance, aux r\u00e8gles m\u00e9tier et aux raisons pour lesquelles le cas a \u00e9t\u00e9 signal\u00e9.<\/span><\/p>\n L'interface devrait \u00e9galement permettre l'expression d'un d\u00e9saccord. Lorsque le syst\u00e8me affiche un seul gros bouton de recommandation et masque les autres options, il incite subtilement \u00e0 l'adh\u00e9sion.<\/span><\/p>\n Les organisations devraient \u00e9valuer \u00e0 quelle fr\u00e9quence les r\u00e9viseurs d\u00e9rogent au mod\u00e8le et ce qui se passe par la suite. L'absence totale de d\u00e9rogations peut \u00eatre le signe d'un mod\u00e8le d'une qualit\u00e9 exceptionnelle, mais elle peut \u00e9galement r\u00e9v\u00e9ler un biais li\u00e9 \u00e0 l'automatisation ou un processus de r\u00e9vision qui n'existe que sur le papier.<\/span><\/p>\n L'IA engendre une ambigu\u00eft\u00e9 organisationnelle lorsque personne ne sait \u00e0 qui revient la responsabilit\u00e9 du r\u00e9sultat.<\/span><\/p>\n L'\u00e9quipe charg\u00e9e des donn\u00e9es peut \u00e9laborer le mod\u00e8le, un \u00e9diteur de logiciels peut l'h\u00e9berger et un service op\u00e9rationnel peut utiliser les recommandations. En cas de probl\u00e8me, chaque partie peut faire valoir que c'est une autre qui a pris la d\u00e9cision en question.<\/span><\/p>\n Les responsabilit\u00e9s doivent \u00eatre attribu\u00e9es avant le d\u00e9ploiement.<\/span><\/p>\n Le dirigeant de l'entreprise doit d\u00e9finir l'objectif et les compromis acceptables. Les \u00e9quipes techniques doivent \u00eatre responsables du d\u00e9veloppement et des performances du mod\u00e8le. Les services charg\u00e9s des risques, des affaires juridiques et de la conformit\u00e9 doivent mettre en place les contr\u00f4les n\u00e9cessaires. La direction g\u00e9n\u00e9rale doit approuver le niveau d'autonomie.<\/span><\/p>\n Le prestataire externe reste responsable du respect de ses obligations contractuelles, mais l'entreprise qui utilise le syst\u00e8me ne peut pas d\u00e9l\u00e9guer ses responsabilit\u00e9s envers ses clients, ses salari\u00e9s ou les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation.<\/span><\/p>\n Un journal des d\u00e9cisions doit indiquer quel mod\u00e8le et quelles r\u00e8gles ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s, quelle recommandation a \u00e9t\u00e9 formul\u00e9e, si une personne est intervenue et quelle mesure a \u00e9t\u00e9 prise par la suite. Cela permet de mener des analyses et d'apporter des am\u00e9liorations.<\/span><\/p>\n Les syst\u00e8mes d'aide \u00e0 la d\u00e9cision s'appuient sur des informations collect\u00e9es \u00e0 des fins qui peuvent diff\u00e9rer de leur nouvelle utilisation.<\/span><\/p>\n Les dossiers clients peuvent \u00eatre incomplets, les codes produit incoh\u00e9rents et les r\u00e9sultats op\u00e9rationnels mal consign\u00e9s. Les services peuvent d\u00e9finir un m\u00eame indicateur de mani\u00e8re diff\u00e9rente. Des exceptions importantes peuvent n'exister que dans des e-mails ou dans la m\u00e9moire des employ\u00e9s.<\/span><\/p>\n Un mod\u00e8le peut att\u00e9nuer ces faiblesses en les transformant en une recommandation bien formul\u00e9e.<\/span><\/p>\n Avant la mise en service, l'organisation doit d\u00e9terminer quelles sont les sources faisant autorit\u00e9, comment les informations manquantes sont trait\u00e9es et qui est charg\u00e9 d'apporter les corrections. Les donn\u00e9es doivent \u00eatre repr\u00e9sentatives de la population et des conditions dans lesquelles le syst\u00e8me fonctionnera.<\/span><\/p>\n Les donn\u00e9es en temps r\u00e9el doivent \u00e9galement \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es avec prudence. La rapidit\u00e9 ne garantit pas la pr\u00e9cision. Une donn\u00e9e enregistr\u00e9e avec un certain retard, mais dont les informations ont \u00e9t\u00e9 valid\u00e9es, peut s'av\u00e9rer plus utile pour une d\u00e9cision financi\u00e8re qu'un flux imm\u00e9diat contenant des erreurs et des doublons.<\/span><\/p>\n L'IA g\u00e9n\u00e9rative peut faciliter l'utilisation des syst\u00e8mes d'aide \u00e0 la d\u00e9cision en permettant aux responsables de poser des questions en langage courant. Elle peut r\u00e9sumer les \u00e9l\u00e9ments d'information, g\u00e9n\u00e9rer des sc\u00e9narios et expliquer pourquoi une recommandation a \u00e9t\u00e9 formul\u00e9e.<\/span><\/p>\n Le risque est que le mod\u00e8le linguistique ajoute une explication qui semble plausible, mais qui ne refl\u00e8te pas fid\u00e8lement le mod\u00e8le sous-jacent ou les r\u00e8gles m\u00e9tier.<\/span><\/p>\n Une explication doit \u00eatre \u00e9labor\u00e9e \u00e0 partir d'\u00e9l\u00e9ments v\u00e9rifiables, et non invent\u00e9e a posteriori. Le responsable doit pouvoir consulter les donn\u00e9es pertinentes et comprendre quels facteurs ont influenc\u00e9 de mani\u00e8re significative la recommandation.<\/span><\/p>\n Les outils g\u00e9n\u00e9ratifs devraient \u00e9galement faire la distinction entre les faits et les hypoth\u00e8ses. \u201c La demande a baiss\u00e9 de 12 % le mois dernier \u201d n\u2019est pas la m\u00eame chose que \u201c les clients r\u00e9agissent peut-\u00eatre \u00e0 la hausse des prix \u201d.<\/span><\/p>\n L'interface conversationnelle est utile lorsqu'elle facilite l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es factuelles. Elle devient dangereuse lorsque l'\u00e9loquence est confondue avec la validit\u00e9 analytique.<\/span><\/p>\n Les agents IA sont capables d'effectuer plusieurs \u00e9tapes, d'utiliser des outils logiciels et de lancer des actions, plut\u00f4t que de se contenter de formuler une recommandation.<\/span><\/p>\n Un agent peut d\u00e9tecter un niveau de stock insuffisant, comparer les fournisseurs, pr\u00e9parer une commande et la soumettre pour validation. Un syst\u00e8me plus autonome pourrait passer la commande directement, dans les limites pr\u00e9d\u00e9finies.<\/span><\/p>\n Cela peut permettre de r\u00e9duire les retards, mais chaque action suppl\u00e9mentaire accro\u00eet l'impact potentiel d'une erreur. Un r\u00e9capitulatif erron\u00e9 est simplement g\u00eanant. En revanche, une commande, un paiement ou une communication avec le client erron\u00e9s peuvent entra\u00eener des pr\u00e9judices financiers et nuire \u00e0 la r\u00e9putation de l'entreprise.<\/span><\/p>\n L'autonomie doit \u00eatre renforc\u00e9e progressivement. Commencez par un acc\u00e8s en lecture seule et des recommandations. Introduisez des actions restreintes une fois que les performances sont bien comprises, puis exigez une validation au-del\u00e0 des seuils d\u00e9finis.<\/span><\/p>\n Le syst\u00e8me ne doit pas pouvoir \u00e9tendre ses propres autorisations. Les limites de transaction, les contreparties autoris\u00e9es et les actions interdites doivent \u00eatre impos\u00e9es en dehors du mod\u00e8le dans la mesure du possible.<\/span><\/p>\n Il est indispensable de disposer d'un m\u00e9canisme d'arr\u00eat clair et d'une solution de secours manuelle.<\/span><\/p>\n Les programmes d'IA indiquent souvent le nombre d'utilisateurs, de requ\u00eates, de pr\u00e9dictions ou de t\u00e2ches automatis\u00e9es. Ces indicateurs refl\u00e8tent davantage l'activit\u00e9 que la valeur commerciale.<\/span><\/p>\n Un projet d'intelligence d\u00e9cisionnelle doit \u00eatre \u00e9valu\u00e9 \u00e0 l'aune du r\u00e9sultat qu'il \u00e9tait cens\u00e9 am\u00e9liorer.<\/span><\/p>\n En mati\u00e8re de gestion des stocks, cela peut concerner la disponibilit\u00e9 des produits, les d\u00e9pr\u00e9ciations et le fonds de roulement. En mati\u00e8re de service client, cela peut concerner la r\u00e9solution ad\u00e9quate des probl\u00e8mes, les contacts r\u00e9p\u00e9t\u00e9s et les r\u00e9clamations. En mati\u00e8re de lutte contre la fraude, cela peut concerner les pertes \u00e9vit\u00e9es, les faux positifs et les co\u00fbts d'enqu\u00eate.<\/span><\/p>\n L'entreprise devrait comparer le nouveau processus \u00e0 une r\u00e9f\u00e9rence fiable et prendre en compte l'ensemble des co\u00fbts : logiciels, int\u00e9gration, \u00e9valuation du personnel, erreurs, formation et maintenance.<\/span><\/p>\n Il devrait \u00e9galement prendre en compte les effets ind\u00e9sirables. Un syst\u00e8me qui augmente les ventes tout en g\u00e9n\u00e9rant davantage d'annulations ou de r\u00e9clamations n'am\u00e9liore peut-\u00eatre pas la situation globale de l'entreprise.<\/span><\/p>\n L'int\u00e9gration \u00e0 des syst\u00e8mes op\u00e9rationnels fiables a souvent plus de valeur que l'acc\u00e8s au tout dernier mod\u00e8le. Les recommandations n'apportent que peu de valeur ajout\u00e9e lorsque les employ\u00e9s doivent recopier manuellement les informations ou ne peuvent pas donner suite aux r\u00e9sultats.<\/span><\/p>\n Les capacit\u00e9s d'\u00e9valuation et de suivi sont \u00e9galement essentielles. L'entreprise a besoin de cas de test repr\u00e9sentatifs, de tableaux de bord de performance et d'alertes en cas de changement des donn\u00e9es ou des r\u00e9sultats.<\/span><\/p>\n Les outils de simulation peuvent s'av\u00e9rer utiles, car ils permettent aux responsables de comparer diff\u00e9rentes options plut\u00f4t que de se voir proposer une seule r\u00e9ponse sans explication.<\/span><\/p>\n La formation doit mettre l'accent sur le processus d\u00e9cisionnel, et non pas simplement sur les consignes de r\u00e9daction. Les employ\u00e9s doivent comprendre ce que le syst\u00e8me sait, quels facteurs il ne prend pas en compte et dans quels cas une escalade est n\u00e9cessaire.<\/span><\/p>\n Une validation ind\u00e9pendante peut se justifier pour les applications \u00e0 fort impact, en particulier lorsque les d\u00e9cisions ont des r\u00e9percussions sur la s\u00e9curit\u00e9, l'emploi, le cr\u00e9dit ou les services r\u00e9glement\u00e9s.<\/span><\/p>\n Une entreprise n'a pas besoin d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique pour chaque r\u00e8gle op\u00e9rationnelle. Les d\u00e9cisions stables et faciles \u00e0 expliquer peuvent \u00eatre g\u00e9r\u00e9es plus efficacement \u00e0 l'aide de logiciels classiques et de politiques claires.<\/span><\/p>\n Une plateforme d'entreprise compl\u00e8te peut \u00e9galement s'av\u00e9rer superflue lorsque l'organisation n'a pas identifi\u00e9 un petit nombre de cas d'utilisation pertinents.<\/span><\/p>\n Les jumeaux num\u00e9riques, les agents autonomes et les syst\u00e8mes pr\u00e9dictifs en temps r\u00e9el peuvent devenir des symboles co\u00fbteux de l'innovation lorsque le processus sous-jacent reste fragment\u00e9.<\/span><\/p>\n Les entreprises doivent se m\u00e9fier des fournisseurs qui pr\u00e9sentent l'\u00ab intelligence d\u00e9cisionnelle \u00bb comme une couche universelle capable d'optimiser l'ensemble de l'organisation. Chaque d\u00e9cision implique en effet des donn\u00e9es, des cons\u00e9quences et des normes de preuve qui lui sont propres.<\/span><\/p>\n Une gouvernance centralis\u00e9e peut mettre en place des contr\u00f4les communs, mais leur mise en \u0153uvre doit rester adapt\u00e9e au flux de travail concern\u00e9.<\/span><\/p>\n Niveau 1 : Assistance \u00e0 l'information<\/span><\/strong><\/p>\n L'IA r\u00e9cup\u00e8re, organise ou r\u00e9sume les \u00e9l\u00e9ments de preuve. C'est une personne qui prend la d\u00e9cision finale.<\/span><\/p>\n Niveau 2 : Recommandation<\/span><\/strong><\/p>\n Le syst\u00e8me propose une action et fournit des informations compl\u00e9mentaires. Une personne l'approuve ou la rejette.<\/span><\/p>\n Niveau 3 : Automatisation conditionnelle<\/span><\/strong><\/p>\n Le syst\u00e8me prend des d\u00e9cisions courantes et \u00e0 faible risque dans un cadre bien d\u00e9fini, et transmet les exceptions \u00e0 un responsable.<\/span><\/p>\n Niveau 4 : Autonomie supervis\u00e9e<\/span><\/strong><\/p>\nL'intelligence d\u00e9cisionnelle ne se limite pas \u00e0 la pr\u00e9vision<\/span><\/h2>\n
\n
Commencez par prendre des d\u00e9cisions r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/span><\/h2>\n
Cartographier le processus d\u00e9cisionnel existant avant d'int\u00e9grer l'IA<\/span><\/h2>\n
Pr\u00e9voir la demande est utile, mais cela n'offre aucune certitude<\/span><\/h2>\n
La tarification n\u00e9cessite des limites claires<\/span><\/h2>\n
Les cha\u00eenes d'approvisionnement ont besoin de sc\u00e9narios plut\u00f4t que de r\u00e9ponses toutes faites<\/span><\/h2>\n
Les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de cr\u00e9dit et d'assurance ont des enjeux plus importants<\/span><\/h2>\n
Ce mod\u00e8le devrait concurrencer une alternative plus simple<\/span><\/h2>\n
\n
La supervision humaine doit avoir un objectif pr\u00e9cis<\/span><\/h2>\n
Les droits de d\u00e9cision doivent \u00eatre clairement d\u00e9finis<\/span><\/h2>\n
La qualit\u00e9 des donn\u00e9es d\u00e9termine la qualit\u00e9 des d\u00e9cisions<\/span><\/h2>\n
L'IA g\u00e9n\u00e9rative devrait fournir des explications d\u00e9taill\u00e9es<\/span><\/h2>\n
Les agents aggravent les cons\u00e9quences d'une erreur<\/span><\/h2>\n
Mesurer les d\u00e9cisions, et non l'activit\u00e9 des mod\u00e8les<\/span><\/h2>\n
Qu'est-ce qui vaut la peine d'\u00eatre pay\u00e9 ?<\/span><\/h2>\n
Ce qui pourrait \u00eatre superflu<\/span><\/h2>\n
Une \u00e9chelle pratique pour l'automatisation de la prise de d\u00e9cision<\/span><\/h2>\n