Imaginez un ’avenir où votre potentiel n’est pas limité par le temps, la tâche ou les connaissances. C’est l’ère des humains “améliorés”, un concept identifié comme un thème clé dans le rapport Tech Foresight 2025 de NTT DATA. Publié annuellement, le rapport agit comme une boussole, soulignant les dernières tendances technologiques que NTT DATA recherche et analyse.

Le concept fait référence à l’amplification des capacités humaines par la collaboration synergique entre les personnes et les machines, en utilisant des technologies telles que l’IA, l’apprentissage automatique et l’automatisation.

Plutôt que de remplacer les gens, l’intégration de la –technologie humaine consiste à stimuler la productivité de vos employés’, à améliorer la qualité de leur production et à leur fournir les compétences nécessaires pour gérer des tâches plus complexes et génératrices de valeur.

Technologies à regarder

Une gamme de technologies permet constamment l’intégration de l’IA dans le travail quotidien. Selon notre rapport, les principaux éléments à surveiller sont les suivants :

• Les principaux modèles de grandes langues (LLM) comme GPT-4, Google ’s Gemini et NVIDIA ’s Nemotron-3 sont de plus en plus raffinés pour différentes applications, y compris le traitement en temps réel et l’utilisation sur les appareils dans des industries comme l’éducation et le service à la clientèle.
• GPT-4o, la dernière version du transformateur préformé génératif (GPT) d’OpenAI, prend en charge ’les entrées multimodales, les conversations en temps réel et l’apprentissage de la mémoire. Il est également doté de capacités avancées de traduction et de détection des émotions.
• Le modèle OpenAI ’o1 excelle dans le raisonnement avancé pour les tâches complexes, mais fonctionne plus lentement et à des coûts plus élevés par rapport au GPT-4o. Contrairement aux modèles GPT, les modèles o1 sont formés à l’aide de techniques d’apprentissage de renforcement pour “réfléchir avant de répondre”, et ils produisent de longues chaînes de pensée internes.
• La génération augmentée par récupération (GAR) améliore les LLM en récupérant les informations externes pertinentes et en les intégrant dans les réponses pour améliorer la précision, la compréhension contextuelle et la rentabilité. Cependant, le RAG présente des défis comme la qualité de récupération et les considérations éthiques.
• Les humains numériques (également appelés avatars d’IA) deviennent plus réalistes et interactifs, avec des applications dans le service à la clientèle, le divertissement et les soins de santé grâce à des capacités en temps réel comme la détection des expressions faciales et des émotions.

Quatre stratégies pour réussir

Alors que GenAI est infusé dans la vie quotidienne, l’équilibre entre la responsabilité et l’innovation devient une nécessité morale et stratégique. Le rapport identifie quatre stratégies fondamentales pour une intégration réussie de la –technologie humaine en milieu de travail et l’adoption continue de cette tendance.

(1) Déployer des garde-corps de sécurité et de conformité

La sécurité et la conformité de l’IA de la main-d’œuvre axée sur la technologie seront des facteurs de succès décisifs si vous souhaitez élargir l’’utilisation de l’IA par votre organisation. Les systèmes devront être efficaces, justes et conformes aux lois mondiales en constante évolution sur la protection des données, comme le Règlement général sur la protection des données de l’’Union européenne.

Des mesures techniques telles que la confidentialité différentielle (qui permet aux organisations d’analyser et de partager des données tout en protégeant la confidentialité des personnes au sein de l’ensemble de données), des outils d’apprentissage fédéré et de détection des préjugés peuvent aider à minimiser ces risques. De même, des approches telles que SHapley Additive exPlanations (SHAP), — un moyen d’expliquer les résultats des modèles d’apprentissage automatique – et des explications locales interprétables indépendantes du modèle (LIME), qui se rapprochent des modèles d’apprentissage automatique à boîte noire pour expliquer les prédictions individuelles, peuvent rendre les décisions plus transparentes tout en protégeant contre les cyberattaques.

(2) Prioriser l’habilitation organisationnelle pour l’adoption de l’IA

L’habilitation organisationnelle par l’IA fait référence à l’utilisation ciblée de l’IA pour transformer la culture, les personnes et les processus afin d’améliorer l’efficacité et d’inspirer l’innovation. De plus en plus, nous verrons des organisations intégrer ’l’IA dans des domaines tels que les ressources humaines, la chaîne d’approvisionnement, la planification financière et les processus décisionnels pour créer des avantages concurrentiels.

Les humains et les machines doivent coopérer et collaborer pour exploiter le plein potentiel de l’IA, mais cela dépendra également d’une gestion et d’une formation efficaces du changement. Vos employés doivent être à l’aise et confiants dans le travail avec les systèmes d’IA.

(3) Commencer à intégrer les assistants d’IA à la vie quotidienne

Une excellente façon de commencer à intégrer l’IA dans votre milieu de travail est avec les assistants GenAI qui travaillent aux côtés des employés pour analyser de grands ensembles de données, résumer des informations complexes et générer du contenu personnalisé. Grâce à l’interaction en langage naturel, ils peuvent aider vos employés à accéder aux données dont ils ont besoin et soutenir la collaboration et la productivité, — par exemple, en générant automatiquement des résumés de réunions et en offrant des suggestions sur la priorisation des tâches.

Ces technologies sont un excellent moyen de commencer à renforcer la confiance envers l’intégration des –machines humaines au sein de votre organisation.

(4) Accueillir l’IA en tant que partenaire dans le développement de logiciels

Encouragez vos développeurs à expérimenter avec GenAI lorsqu’ils ’recréent du code, des conceptions et des applications. Les modèles émergents peuvent les aider à développer des logiciels plus rapidement et de manière plus rentable, tandis que les environnements de développement intégrés (IDE) assistés par l’IA peuvent offrir des suggestions de code en temps réel.

Des techniques telles que l’apprentissage par transfert et l’apprentissage par renforcement peuvent améliorer la qualité des composants logiciels générés. GenAI peut également automatiser les processus DevOps et améliorer la sécurité grâce à l’analyse de code et aux vérifications de sécurité basées sur l’IA.

Ensemble, ces capacités aideront vos développeurs à commencer à travailler de manière plus agile et innovante.

Navigation dans les risques et les angles morts

Comme presque toutes les percées technologiques, l’intégration de la –technologie humaine comporte des risques potentiels. Explorons quelques-’uns de ces éléments :

Retards réglementaires et surveillance

Que se passe-t-il si la réglementation a de la difficulté à correspondre au rythme du développement de l’IA?

Alors que l’IA alimente l’intégration de la technologie aux tâches humaines en milieu ’de travail, elle crée un environnement propice à l’innovation. Cependant, les cadres réglementaires régissant son utilisation responsable peuvent être à la traîne. Il existe ’un risque que les progrès dans l’augmentation des capacités humaines continuent à être incontrôlés jusqu’à ce que les règlements finissent par rattraper pour fournir les garde-fous nécessaires.

Étant donné les niveaux plus élevés d’attention réglementaire sur les secteurs des finances et des soins de santé, ils sont susceptibles d’être à l’avant-garde de l’intégration sécuritaire de l’IA et d’établir de nouvelles normes pour les technologies qui augmentent les capacités humaines. Cependant, comme d’autres secteurs manqueront initialement le même niveau de surveillance, cela pourrait entraîner l’application inégale de l’IA.

Augmentation des compétences et instabilité de l’emploi

Que se passe-t-il si la course à l’amélioration des compétences avec l’IA crée à la fois des champions et des traînards dans la société?

À mesure que les industries intègrent l’IA, le fossé entre ceux qui ont l’occasion d’améliorer leurs compétences et ceux qui ne le sont pas pourrait ’s’approfondir, ce qui affecterait l’équité sociale. Cela met en évidence la nécessité de programmes de formation complets et accessibles grâce auxquels tout le monde peut bénéficier de ces développements, pas seulement ceux qui sont déjà à l’avantage.

Sécurité d’emploi

Bien que la croissance de l’économie de la demande par l’IA introduise des occasions de plus grande flexibilité et diversité qui soutiennent la croissance personnelle et professionnelle, elle pourrait introduire des défis en matière de sécurité d’emploi. Vous ’devrez repenser votre modèle d’emploi traditionnel et créer des structures de travail qui équilibrent la flexibilité et la stabilité pour une gamme de travailleurs.

Où aller ensuite?

Étant donné le rythme rapide des progrès de l’IA, rester à l’avant-garde nécessitera une adaptation constante et l’intégration des derniers outils et techniques. À mesure que les préoccupations concernant l’éthique et les préjugés de l’IA augmentent, vous devez mettre en place des systèmes d’IA transparents et explicables et vous conformer aux nouvelles lois régissant l’utilisation de ces systèmes.

Parce que les technologies ’d’IA ne remplaceront pas les gens, mais augmenteront plutôt leurs capacités, la pensée critique et le questionnement ciblé restent essentiels. D’autres questions critiques comprennent la propriété des modèles d’IA et la distribution de la valeur générée par les services d’IA.

Pensées de conclusion

Pour relever les défis potentiels de l’intégration de l’IA dans votre milieu de travail, l’utilisation de personas ou d’avatars alimentés par GenAI pour analyser différents scénarios pour l’avenir de votre organisation s’est avérée être une approche puissante.

Ces personas — qui sont créés avec des technologies telles que le rendu d’image généré par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’intelligence artificielle des émotions — faciliteront des façons plus immersives et interactives de simuler des environnements d’affaires, vous aidant à atténuer les risques grâce à une planification basée sur des scénarios.

Bien qu’une certaine incertitude subsiste, l’exploration de ces scénarios réduira le risque d’angles morts plus tard.

Quelles ’sont les prochaines étapes

Lisez le rapport, l’infographie  et la tendance de NTT DATA Technology Foresight 2025 pour découvrir plus de stratégies pour naviguer dans la prochaine vague de changement technologique.