Le « machine learning », deuxième étage de la fusée IA

Dans le tsunami de vocables accompagnant la révolution numérique se cachent souvent des bouleversements profonds au coeur du fonctionnement des organisations. Parmi ces nouveaux termes, le « machine learning » ou apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, est défini par la Commission nationale de l'information et des libertés comme donnant aux machines « la capacité d'apprendre à partir de données ».

De quoi doter les outils de l'entreprise de capacités augmentées, notamment en vue d'automatiser et d'accélérer la réalisation de tâches de plus en plus complexes, depuis la détection de mails frauduleux jusqu'à l'anticipation de dysfonctionnements d'équipements industriels, en passant par la robotisation des saisies comptables ou l'optimisation des parcours d'embauche.

Comme le résume la définition de la CNIL, la pierre angulaire de cette innovation n'est autre que la donnée. « La data est l'or noir du XXI^e siècle et, pour en extraire la valeur, il faut faire appel au machine learning, car l'humain n'est pas en mesure de collecter et d'analyser de telles quantités d'informations », synthétise Salim Nahle, responsable des programmes data et IA de l'Efrei, ajoutant qu'« avec l'essor du Big Data et la croissance exponentielle de la puissance de calcul, nous sommes entrés définitivement dans l'ère de l'intelligence artificielle ».

Culture numérique et langage commun

Gage de productivité et d'avantage concurrentiel, cette rupture technologique n'en comporte pas moins des risques protéiformes du fait de l'impact sur le processus décisionnel. Ainsi, un article de la « Harvard Business Review » évoque-t-il « des pertes financières, des décisions biaisées de recrutement ou de prêt, ou encore des accidents de la route ».

De quoi faire dire à Jérémy Lamri, cofondateur du Hub France IA et coauteur de « Travailler à l'ère des IA génératives » (éditions EMS, 2023), que « comprendre les principes de l'apprentissage automatique constitue une compétence importante pour en appréhender les possibilités et les limites ». L'accompagnement des collaborateurs sur cette voie de transformations semble donc la condition sine qua non, comme pour n'importe quelle autre conduite du changement.

« L'objectif n'est pas de faire de l'ensemble des salariés des programmeurs ou des experts en mathématiques, mais de les doter d'un socle de connaissances sur le fonctionnement des algorithmes, sur leurs apports, sur les risques et sur la nécessité de ne jamais croire la machine les yeux fermés », indique Romain Sohier, professeur en marketing à EM Business School, dont les recherches portent sur le machine learning et sa sous-catégorie, le deep learning (ou machine d'apprentissage automatique profond s'inspirant du cerveau humain). Et l'enseignant-chercheur de prôner le déploiement en interne « d'une culture numérique et d'un langage commun ».

Autant d'éléments qui contribuent à chasser « le sentiment de menace sur certains emplois et de remise en cause du rôle du collaborateur », analyse Yann Truong, professeur de management digital à l'Essca. « Pour lever la peur que l'IA se substitue à l'expertise de l'employé, le rôle de chacun doit être clairement redéfini et, afin de ne pas stigmatiser un métier ou un collaborateur précis, le message doit se concentrer sur la façon dont ces outils accompagnent l'entreprise dans sa mission », ajoute-t-il, en vantant les mérites des « cas pratiques qui montrent les résultats ».

Montée en compétences généralisée

Ces cas d'usage et retours d'expérience constituent fréquemment la colonne vertébrale des enseignements dispensés par les entreprises elles-mêmes, de plus en plus souvent au sein de leur propre centre de formation. Exemple avec le groupe La Poste, qui a inauguré en mars 2023 son école de la data et de l'IA. Ou encore avec la DigitalRetail Academy de Carrefour.

Parmi les vertus d'une montée en compétences généralisée, Romain Sohier évoque surtout la fluidification des échanges au sein des organisations. « A l'heure où les représentants de la génération Z, parfois plus au fait de ces technologies, arrivent sur le marché du travail, les employeurs doivent veiller à ce qu'ils puissent aussi dialoguer avec les Alpha », estime-t-il.

Pour sa part, Salim Nahle voit dans la formation continue « la voie parfaite pour ancrer, durablement et à tous les niveaux de l'entreprise, la culture de l'IA. Un domaine où les technologies évoluent très vite et où la pénurie de talents se confirme ». D'autant que « tout porte à croire que les entreprises qui maîtrisent l'IA prendront de l'avance », conclut-il.