La prise de décision humaine est influencée par un certain nombre de facteurs, d’—émotions, d’intuitions, d’expériences subjectives, de conditions environnementales, de données, etc. Mais lorsqu’un système d’IA prend une décision, il ’est purement basé sur des données et une logique préprogrammée, le tout optimisé pour l’efficacité, la précision et les objectifs prédéterminés.

Lorsque l’IA et les humains travaillent main dans la main, un véritable partenariat dans la prise de décision peut émerger. Dans notre rapport GenAI mondial, 51 % des fabricants ont déclaré qu’ils utiliseraient des systèmes de gestion des décisions basés sur l’IA générative pour améliorer les processus administratifs (Q.20) et 43 % voient déjà une amélioration de l’intelligence d’affaires (c.-à-d. une meilleure prise de décision) comme résultats du déploiement de l’IA (Q14). Alors que l’espace de l’innovation en matière d’IA continue d’évoluer rapidement, nous pouvons ’imaginer qu’il ne faudra pas longtemps avant de passer des décisions humaines éclairées par l’IA et des décisions d’IA éclairées par l’humain aux décisions uniquement éclairées par l’IA (ou autonomes).

Mais beaucoup de choses doivent arriver avant que nous atteignions ce scénario. Lors d’une récente séance de groupe à la conférence sur l’’avenir du projet de fabrication du Manufacturing Leadership Council, nous avons exploré les états actuels et futurs de la prise de décision axée sur l’IA. À quelques exceptions près, la part ’des lions dans les décisions de fabrication est actuellement prise par les humains seulement. L’obtention d’une plus grande collaboration entre l’humain et l’IA—, sans parler de la prise de décision autonome en matière d’IA—, prendra des années et beaucoup d’efforts. Voici quelques-unes des observations et des occasions de ce parcours vers l’avenir de la prise de décision axée sur l’IA dont nous avons discuté.

Le contexte est le talon d’Achille de l’IA — pour l’instant

Les humains prennent de meilleures décisions lorsque nous avons un contexte. Les systèmes d’IA ont le potentiel de fournir le contexte d’une prise de décision plus intelligente, plus rapide et plus autonome au bureau, sur le plancher de l’atelier ou dans le laboratoire R &D, mais nous n’y ’sommes pas encore. Pour que l’IA comprenne mieux le contexte, nous devrons mieux décrire et articuler le contexte aux problèmes commerciaux de manière à ce que l’IA et les ordinateurs puissent interpréter plus facilement, complètement et avec précision.

Prenez, par exemple, des manuels de formation et d’entretien dans la fabrication. Dans la plupart des cas, ces informations techniques sont bien structurées pour la consommation humaine. Il est doté de textes, d’images et ’de vidéos intégrés et il est optimisé pour la façon dont les humains traitent l’information. Malheureusement, il n’’est pas toujours bien organisé pour la façon dont les ordinateurs et l’IA absorbent l’information. Pour que l’IA s’améliore dans les décisions contextuelles, nous devons repenser la façon dont nous construisons et saisissons ces informations ou même moderniser certains des outils existants pour les rendre plus consommables. Au fur et à mesure que les progrès technologiques comme les outils de reconnaissance d’images s’accélèrent, la capacité des fabricants’ à fournir le contexte dont ces solutions d’IA et leurs utilisateurs ont besoin augmente également.

Un partenaire dans la prise de décision

La fabrication utilise l’automatisation et l’IA sous forme d’outils de prévision, de classification et d’optimisation depuis longtemps pour résoudre le pourquoi ’et le comment’. L’IA générative est un nouvel outil dans la boîte à outils des fabricants’, offrant un changement progressif dans la prise de décision à tous les niveaux d’une organisation.

À mesure que l’IA s’améliore, en particulier l’IA générative, elle peut devenir un véritable partenaire dans la prise de décision. Mais les dirigeants doivent faire des efforts dans ce processus, apprendre à utiliser l’IA comme partenaire de réflexion et exprimer ce qu’ils veulent que cette relation avec le partenaire soit. Une fois cette base en place, l’IA générative peut vous aider à élargir vos horizons, à vous poser des questions et à vous pousser à penser plus grand. L’utilisation de l’IA de cette façon vous permet d’aborder votre stratégie ou tout type de processus de pensée créative d’une manière beaucoup plus holistique et de dépasser les limites de votre propre expérience vécue.

Les possibilités que vous découvrirez dans votre partenariat éclairé avec l’’IA ont le potentiel d’améliorer la prise de décision opérationnelle, stratégique, organisationnelle et tactique de manière nouvelle et inattendue.

La confiance est essentielle pour accepter les décisions en matière d’IA

La confiance dans l’IA générative a été et continuera d’être un défi en raison de son potentiel à propager la désinformation, à perpétuer les préjugés et à manquer de transparence. Cependant, nous ’remarquons des progrès rapides dans la technologie qui contribuent à la confiance et une sophistication croissante de la technologie d’IA basée sur les agents qui permettra aux outils d’IA de prendre des décisions plus collaboratives — et éventuellement indépendantes.

Par exemple, nous avons maintenant des modèles technologiques pour l’utilisation de modèles de grande langue (LLM) afin de juger de la précision et de la qualité des résultats par d’autres modèles de grande langue, c’est-à-dire un “LLM en tant que juge.” Ces solutions agissent essentiellement comme médiateurs, assurant des vérifications et des équilibres dans le système et, par conséquent, le contexte, l’exactitude et la qualité du résultat. Cela permettra également d’accélérer l’adoption de l’IA en raison de la surveillance multifilaire des solutions d’IA.

Cependant, il est impossible d’établir la confiance uniquement par les progrès technologiques. Les fabricants doivent reconnaître et aborder les émotions et les comportements humains que l’IA en milieu de travail crée—, de la peur à l’enthousiasme, en passant par la confusion — à tous les niveaux de votre organisation. Un exemple personnel rapide : Lorsque j’ai pris mon premier taxi autonome à Phoenix il y a quelques mois, j’ai partagé avec enthousiasme une vidéo de l’expérience avec mon mari, un professionnel chevronné de la technologie comme moi. Mais sa réponse, “n’’avez-vous pas peur?” n’’était pas du tout ce à quoi je m’attendais. Ce fut, cependant, une bonne leçon pour moi, et je pense que pour tous les dirigeants, nous devons anticiper et aborder la gamme de réactions des travailleurs avec une communication cohérente, une formation robuste et, surtout, de l’empathie. En d’autres termes, penchez-vous sur l’alphabétisation de l’IA et penchez-vous fort sur tous les constituants et intervenants : vos travailleurs, vos pairs, votre équipe de direction, votre conseil d’administration et même vos partenaires.

Le panel a fermé avec ce qui semble être une question difficile : “Sur quoi les fabricants doivent-ils se concentrer lorsqu’il s’agit d’IA?” Mais la réponse est simple : N’’attendez pas de commencer avec l’IA si ce n’’est déjà fait. La technologie est là pour rester, et elle transformera l’industrie manufacturière plus rapidement que vous ne le pensez. Attendre de voir comment les choses se secouent ne fera que compliquer votre rattrapage.

Regardez la rediffusion de la discussion.