KPMG indique dans son dernier Global AI Pulse que la part des organisations en phase de « driving adoption » est passée de 13 % à 22 % en un trimestre. Pourtant, seules 7 % disent avoir établi un ROI.
Hier, j’ai soutenu qu’une entreprise est déjà un algorithme.
Le rapport de KPMG apporte des éléments intéressants pour comprendre pourquoi cela compte à mesure que l’IA pénètre plus profondément dans les organisations.
L’adoption de l’IA s’accélère rapidement. La création de valeur ne suit pas au même rythme.
Et l’un des signaux les plus forts est la clarté organisationnelle.
Les organisations où la responsabilité exécutive est clairement définie déclarent un ROI établi à un taux plus de trois fois supérieur à celui des autres.
Pourtant, seule environ un tiers d’entre elles dit avoir des dispositifs très clairs pour des questions comme :
- Qui est responsable de la qualité des données de l’IA ?
- Quand les humains doivent-ils reprendre la main sur l’IA ?
- Qui peut intervenir ou arrêter une décision pilotée par l’IA ?
- Qui comprend et porte l’économie de l’IA une fois celle-ci intégrée dans les workflows ?
Ces questions ressemblent à des questions de gouvernance de l’IA. À mon sens, elles pointent vers quelque chose de plus profond.
Ce sont des questions sur la manière dont l’organisation raisonne :
- Qui décide ?
- Sur quelles preuves ?
- Selon quels critères ?
- Dans quelles contraintes ?
- Qui peut déroger ?
- Qu’est-ce qui est escaladé ?
- Comment les résultats modifient-ils les décisions futures ?
Pendant des décennies, les organisations pouvaient laisser une grande partie de cela implicite.
Les individus apprenaient le véritable système d’exploitation par l’expérience, les relations, les incitations et l’observation.
L’IA change cela.
On ne peut pas insérer de manière fiable des agents dans une organisation dont la logique de décision existe surtout dans la tête des individus.
À mesure que la capacité des modèles progresse, le goulot d’étranglement se déplace de plus en plus hors du modèle : de la capacité de l’IA vers la capacité de raisonnement de l’organisation.
Les entreprises qui extraient une valeur disproportionnée de l’IA ne seront peut-être pas celles qui déploient le plus d’IA.
Ce seront peut-être celles qui rendent leur logique de décision suffisamment explicite pour que humains et machines puissent raisonner ensemble à l’intérieur.
C’est une transformation bien plus vaste que la simple mise en œuvre de l’IA.
C’est rendre l’organisation elle-même lisible.