Vincenzo Vinzi
Un an après le lancement spectaculaire de ChatGPT à l'échelle mondiale, le succès quasi immédiat de l'IA générative auprès des particuliers contraste avec son intégration très progressive en entreprise. Les dirigeants reconnaissent son potentiel mais des obstacles tels que les compétences, l'absence de stratégie en matière d'IA responsable et les investissements requis entravent encore son implémentation généralisée.
Selon une récente étude de BCG X, 90 % des dirigeants adoptent une position attentiste et n'expérimentent l'IA qu'à petite échelle. L'écart entre leur prudence et l'adoption par les employés est d'ailleurs frappant. Une étude récente de Salesforce indique que la moitié (49 %) des employés français utilise des outils d'IA malgré des interdictions formelles. Faudrait-il, en matière d'IA, attendre un choc, comme l'a été le Covid pour l'accélération du télétravail ?
A bien y penser, cet écart n'est pas illogique. L'essentiel n'est pas simplement d'intégrer l'IA, mais de définir son rôle dans l'équilibre entre les tâches humaines et automatisées. Il nous faut construire un partenariat évolutif (un nouveau contrat social homme-machine) qui respecte et exploite les forces de l'intelligence humaine et artificielle. Ce partenariat, c'est celui de l'intelligence hybride, un impératif managérial. L'intégration de cette intelligence hybride marque le début d'une ère où la synergie entre l'humain et la machine devient un axe central du management. Les managers doivent désormais maîtriser l'IA non seulement en tant qu'outil de travail, mais aussi comme levier d'analyse décisionnelle.
L'intelligence humaine reste bien sûr au coeur de ce paradigme, jouant le rôle crucial de décideur, d'interprète et de superviseur des interactions avec l'IA. Du côté managérial, cela signifie cultiver une approche réellement transdisciplinaire et des compétences transversales telles que l'esprit critique, la pensée analytique et l'intuition, tout en maîtrisant les disciplines variées qui s'entrecroisent avec l'IA, de l'ingénierie à l'éthique, de la sociologie à l'économie.
Les managers doivent également s'assurer que leurs équipes peuvent interagir avec l'IA de manière déontologique et efficace, ce qui requiert une compréhension des modèles mathématiques de l'IA et des limites pratiques de son application.
En définitive, la gestion de l'intelligence hybride nécessite de former des managers techniquement compétents pour « prompter » l'IA et guider son utilisation, mais aussi stratégiquement aptes à intégrer ces outils dans la culture, les processus et les objectifs de l'entreprise. Comme une aide à la réflexion, la décision et l'action.
Pour accompagner cette ère nouvelle, un impératif se dessine : dépasser le cloisonnement pédagogique en matière de management. D'abord par l'hybridation des disciplines : il s'agit de créer des ponts entre des mondes apparemment distincts, comme ceux des mathématiques et des sciences humaines, ou des ingénieurs et des littéraires. Ensuite, l'hybridation des organismes d'enseignement et d'innovation : ils doivent s'entrelacer pour faire circuler les projets et les innovations, favoriser leur dialogue et faciliter les transferts technologiques ou intellectuels.
Enfin l'hybridation des parcours professionnels et éducatifs : d'abord, en créant un continuum d'apprentissage entre la formation initiale et la formation tout au long de la vie. Puis en combinant le travail et l'apprentissage, qui s'entremêleront dans une même journée, pour créer une vraie formation en continu. C'est une aventure audacieuse et nécessaire qui se dessine, une invitation à repenser nos modes d'apprentissage et de collaboration pour embrasser pleinement les défis de l'intelligence artificielle, pas demain mais dès aujourd'hui !
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