Thomson Reuters est une entreprise qui se concentre sur l’intelligence artificielle pour plus d’efficacité. Il a récemment publié une plate-forme d’IA générative qui permet aux rédacteurs juridiques utilisant le service Westlaw de produire en quelques minutes des résumés de documents de recherche juridique qui prenaient auparavant des jours, voire des semaines, explique Shawn Malhotra, responsable de l’ingénierie chez Thomson Reuters.
Avec Microsoft Copilot, un autre élément constitutif de la plateforme, Thomson Reuters Legal Newsroom offre de plus grandes capacités aux éditeurs. Cependant, les observateurs affirment que de telles innovations nécessiteront que les directeurs de l’information développent des stratégies de recyclage et de gouvernance pour garantir que les employés puissent bénéficier des nouvelles mises en œuvre de l’IA générative, où qu’ils résident. Cela devient rapidement crucial car la volonté d’augmenter la productivité exerce une pression sur les travailleurs de l’entreprise pour qu’ils apprennent à collaborer avec les LLM, dont beaucoup sont encore en phase de test pilote.
« À bien des égards, les LLM peuvent surpasser et dépasseront les capacités humaines, mais je crois fermement que l’IA continuera à les améliorer », souligne John T. Marcante, CIO américain chez Deloitte et ancien CIO mondial chez Vanguard. « Je crois que l’intelligence artificielle sera un compagnon très proche de l’homme, aujourd’hui et dans le futur. »
Pour garantir que cette relation se développe sur des bases amicales, Marcante souligne l’importance de prendre en compte les flux de travail des parties prenantes lors de la mise en œuvre de l’IA générative.
« Il est important de se rappeler que l’utilisation de l’IA pour accélérer un processus obsolète ou fastidieux peut être une mauvaise option. Les bénéfices pourraient provenir d’une amélioration du processus ou de la technologie, plutôt que d’une application généralisée de l’intelligence artificielle pour « résoudre » des problèmes », souligne-t-il.
Changer la façon dont le travail est effectué
L’évolution de la technologie et son utilisation transformeront sûrement la façon dont les travailleurs utilisent les outils au fil du temps.
Lors de la dernière édition du CES, Accenture a publié une déclaration publique [in inglese] que les outils d’IA générative sont plus « humains par conception », pointant vers des interfaces utilisateur conversationnelles raffinées, des robots qui répondent aux commandes en anglais et des logiciels qui augmentent la façon dont les humains travaillent naturellement, comme le remplissage et l’expansion génératifs d’Adobe Photoshop.
À la fin de l’année dernière, Gartner a lancé son Symposium/Xpo informatique annuel, au cours duquel il a souligné à quel point l’IA générative révolutionne la relation homme-machine.
« C’est plus qu’une technologie ou une tendance commerciale. C’est vraiment un changement dans la façon dont nous interagissons avec les machines », a déclaré Mary Mesaglio, analyste de l’entreprise. « Nous passons de ce que les machines peuvent faire pour nous à ce que les machines peuvent être pour nous. Les machines évoluent du statut d’outils à celui de compagnons de travail. «
Selon Mesaglio, les machines ne se transforment pas seulement en partenaires commerciaux, mais aussi en clients. Par exemple, connectées à un service qui surveille les niveaux d’utilisation, les imprimantes HP peuvent acheter de l’encre en cas de besoin. Les voitures Tesla peuvent également commander des pièces de rechange lorsqu’un autodiagnostic met en évidence un dysfonctionnement.
Holcombe de l’USPTO estime également que l’évolution des interfaces aidera les travailleurs à être plus efficaces avec les outils : la prochaine itération de l’interface homme-machine sera l’audio en langage naturel plutôt que les claviers et les souris. Mais il ne croit pas que les LLM remplaceront de sitôt la cognition humaine.
« La pensée et l’analyse humaines n’ont pas été surpassées par les machines parce que les algorithmes eux-mêmes ne sont, au mieux, que des itérations et des conjectures », explique-t-il. « Je n’ai jamais vu une machine faire une intuition sans être programmée par un humain. »
Usama Fayyad, directeur exécutif de l’Institute for Experiential AI de la Northeastern University, estime que l’IA conversationnelle devient de plus en plus importante dans l’entreprise, fournissant rapidement des réponses plus concrètes aux questions. Selon Fayad, la génération de contenu, la synthèse de documents, les outils d’analyse et d’extraction d’informations ainsi que les algorithmes de prise de décision nécessitant une intervention humaine seront également des cas d’utilisation importants pour les entreprises de tous les secteurs.
Mais pour que ces outils atteignent leur plein potentiel, il importe de savoir comment et à quelle fréquence ils sont utilisés par les humains. C’est la nature de la technologie.
Joe Atkinson, directeur des produits et de la technologie chez PwC US, estime que les applications d’IA générative contribuent à créer une main-d’œuvre plus experte en technologie. Mais on ne sait pas encore clairement comment les travailleurs ajouteront de la valeur aux outils qui, de par leur nature même, apprennent au fur et à mesure. La créativité humaine sera sans aucun doute nécessaire pour améliorer la qualité des candidatures.
À cette fin, Gartner conseille aux DSI d’établir des principes « phares » qui définissent la manière dont les travailleurs et les machines interagiront au cours de l’année à venir, une priorité que l’entreprise met au même niveau que la préparation des données pour l’IA et la mise en œuvre de leur sécurité.
D’un autre côté, l’IA générative n’est pas un outil à configurer et à oublier, du moins pas encore. Cela nécessite une supervision et une expertise humaines pour garantir l’exactitude, la qualité des résultats et la sécurité.
Dans le cadre de cette démarche, les directeurs de l’information s’équipent de sessions d’éducation et de formation, mettent progressivement en œuvre des outils d’IA générative sur le lieu de travail et rassurent les travailleurs sur le fait que les outils d’IA sont conçus pour augmenter leur travail et non pour les remplacer.
Sreenivasan Narayanan, vice-président exécutif de Nous Infosystems, un cabinet de conseil en technologie d’entreprise à Dallas, a suivi un programme d’IA à la Wharton School of Business et a formé 42 % des effectifs de Nous aux compétences d’IA de niveau 1.
« Il y a quelque temps, dans nos laboratoires numériques, nous avons essayé GitHub, PowerApps, Teams, M365 et Security Copilots », explique-t-il. « Au cours des derniers mois, nous l’avons déployé dans des environnements de production pour fournir des solutions de génération de code, de résumé de documents, de réponse vocale et de traduction linguistique », ajoute-t-il. « La main-d’œuvre entreprendra le niveau 2 [di formazione] alors qu’il sera plus pleinement introduit dans cette transformation organisationnelle ».
Le facteur humain
Mais tout le monde ne croit pas la parole de son employeur.
Microsoft et l’AFL-CIO ont récemment annoncé la création d’un partenariat, décrit comme le premier du genre, conçu pour maintenir le dialogue ouvert sur le développement de l’IA et son impact sur les besoins et les rôles des travailleurs, intégrer leurs commentaires et établir des politiques publiques qui soutiennent les besoins en compétences et en technologie des travailleurs de première ligne, a déclaré Microsoft.
Lors de son symposium informatique, Gartner a commencé par un appel aux armes inhabituel mais nécessaire : les machines assument différents rôles et, dans certains cas, des rôles humains, et cela ne peut être ignoré.
De plus, le rythme rapide de l’innovation de ChatGPT et le développement de fonctionnalités telles que DocLLM – qui seraient beaucoup plus précises pour extraire des données non structurées, telles que des images et des vidéos – ont amené certains à se demander si l’intelligence artificielle (ACI) et la super intelligence artificielle (ASI) arrivera plus tôt que prévu et changera l’équation de valeur en faveur de la machine.
Parallèlement, l’évolution quotidienne des plateformes d’IA générative est passionnante pour les développeurs et très attendue par les chefs d’entreprise. Pour les DSI et CTO, il s’agit de trouver un équilibre entre coûts et retour sur investissement. Selon les observateurs, les solutions Gen AI sont coûteuses à construire et à mettre en œuvre, ce qui ralentira leur adoption par les entreprises.
« En tant que CTO, nous devons évaluer rapidement les nouvelles technologies, comprendre si elles ont du sens pour nos entreprises et si elles sont nécessaires pour nos utilisateurs », conclut Jeremy King, vice-président directeur et CTO de l’ingénierie chez Pinterest. « Il y a beaucoup de choses à évaluer : du choix « acheter ou construire » jusqu’à la garantie que cela fonctionne avec les fondations existantes. »
La base principale, du moins pour l’instant, est la main-d’œuvre de l’entreprise. Les DSI doivent développer une stratégie qui en tienne compte.
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