Comment rester compétitif face à la future main-d'œuvre pilotée par l'IA ?

Dayle Hall : 

Bienvenue dans notre podcast, Automating the Enterprise. Je suis votre hôte, Dayle Hall, CMO de SnapLogic. Ce podcast est conçu pour donner aux organisations les idées et les meilleures pratiques sur la façon d'intégrer, d'automatiser et de transformer leur entreprise.

Notre invité d'aujourd'hui a commencé comme ingénieur en robotique, le premier d'entre eux, nous n'avons jamais eu d'ingénieur en robotique sur ce podcast aujourd'hui. Il a ensuite décidé de changer de carrière et de se lancer dans l'automatisation, qui est un domaine très vaste. Nous allons donc avoir une bonne conversation. Il a aidé des start-ups à se développer grâce à la technologie. Il est dans l'IA et l'analytique et est un leader de l'automatisation depuis environ 20 ans. Il a acquis une expérience considérable en aidant les entreprises à acquérir un avantage stratégique, non seulement en améliorant leur infrastructure informatique, mais aussi en prenant des décisions commerciales à l'aide de données. Je vous souhaite la bienvenue dans notre podcast au directeur principal de l'IA, de l'analyse et de l'automatisation chez McKesson, JD Plagianis, bienvenue dans l'émission.

JD Plagianis :

Merci, Dayle. C'est un plaisir de participer à votre podcast aujourd'hui. J'attends avec impatience les questions et ce que votre public pourrait avoir à nous dire. Votre public s'intéresse-t-il à l'un ou l'autre de ces sujets ?

Dayle Hall :

Ne poster que par la suite. L'engagement intervient donc lorsque nous publions, puis nous recevons d'autres commentaires. Et sur certaines plateformes, vous pouvez faire des commentaires. 

JD Plagianis :

J'ai compris.

Dayle Hall :

D'accord. JD, c'est un plaisir de vous avoir dans le podcast. Encore une fois, vous êtes notre premier ingénieur en robotique. Nous avons eu d'autres personnes, d'autres horizons. C'est le premier, alors je me réjouis d'avance. Avant de passer aux questions que nous nous posons sur l'utilisation de l'IA dans les start-ups et l'autonomisation des personnes, puisque c'est le sujet d'aujourd'hui, tout d'abord, donnez-moi quelques minutes sur votre parcours, comment vous êtes arrivé à ce poste chez McKesson et comment on passe de la robotique à l'automatisation.

JD Plagianis :

C'est une excellente question et c'est l'un de ces moments de la vie où le monde vous impose une décision que vous devez prendre. Dans mon cas, le monde m'a enlevé une décision. J'étais heureux de faire de la robotique et de gravir les échelons, puis j'ai découvert que j'avais une clause de non-concurrence et que je ne pouvais pas travailler dans le domaine de la robotique pendant deux ans après avoir quitté une entreprise. J'ai donc eu un moment charnière. Et j'ai eu la chance que l'entreprise que j'ai rejointe ait d'autres choses à faire. Il s'agissait d'une entreprise d'ingénierie, mais elle disposait également d'un espace de production. Cela m'a permis de pivoter et de me familiariser avec Six Sigma. 

J'ai vraiment apprécié cet état d'esprit, et j'ai pu utiliser mon expérience en matière de logiciels pour automatiser tout ce qui se faisait sous le soleil. C'était très stimulant. Je me sentais très bien. J'ai rendu beaucoup de gens très heureux parce que je leur ai enlevé beaucoup de tâches subalternes. Mais cela a également créé un dilemme pour moi, car je me suis rendu compte, dès le début de ma carrière, qu'il était si facile d'automatiser des rôles que les gens avaient passé des années à développer et à exercer, et que le temps qu'il leur fallait pour se perfectionner dans un nouveau rôle était à peu près le même que celui qu'il me fallait pour automatiser le rôle suivant. J'ai commencé à avoir des aigreurs d'estomac parce que je craignais que si je pouvais faire cela, et je ne suis qu'un homme, il y a plein de gens plus intelligents, plus rapides et meilleurs que moi dans ce domaine, nous pourrions créer une classe de personnes inemployables en permanence parce qu'elles ne pourraient jamais atteindre ce niveau plus rapidement que quelqu'un ne pourrait l'automatiser. 

C'est à ce moment-là que j'ai décidé de m'éloigner du domaine de l'automatisation en général et d'utiliser mes logiciels et mes connaissances commerciales pour m'engager sur la voie de l'analyse. Il est évident que l'automatisation génère beaucoup de données. Et j'ai pu constater directement dans de grandes entreprises que les mesures, qu'elles soient bonnes ou mauvaises, entraînent un comportement, qui sera bon ou mauvais par rapport à la mesure. Comprendre comment cela influençait la prise de décision dans l'entreprise m'a conduit sur une voie où je pouvais utiliser les données pour aider à influencer non pas les décisions sur les résultats ou les coûts, mais aussi les chiffres sur les résultats, les stratégies de développement des entreprises. C'était si facile, il y avait tant d'opportunités dans ce domaine et je me suis dit que c'était parfait. J'ai donc vécu mon premier grand changement de paradigme en tant que collaborateur individuel, passant de la résolution de problèmes de réduction des coûts ou d'excellence opérationnelle au développement commercial et à l'augmentation des revenus. Cela a vraiment transformé mon état d'esprit et m'a fait entrer dans l'univers des start-ups. Je n'ai pas pu résister à ce moment-là parce qu'il y avait tellement d'opportunités. En tant que jeune homme, j'avais du temps libre et la passion de faire de grandes choses. 

Je me suis donc lancé dans la création d'entreprises. C'est là que j'ai connu mon deuxième grand changement de paradigme, qui m'a fait passer du statut de contributeur individuel à celui de meneur d'hommes, parce qu'il n'y a pas assez de temps dans une journée pour faire tout ce qu'il y a à faire. Même en essayant d'automatiser les choses, il y a toujours plus à faire que ce que l'on peut faire et l'établissement des priorités devient un gros problème, mais ce qui compte vraiment, c'est de trouver et de motiver une équipe vraiment formidable pour qu'elle devienne très performante. C'est devenu ma nouvelle passion dans la vie et cela m'a bien servi pour le reste de ma carrière, car j'ai évolué au sein d'entreprises dirigeantes en aidant à transformer des équipes pour qu'elles deviennent très performantes.

Dayle Hall : 

J'ai vraiment apprécié cette progression. Évidemment, du point de vue de la carrière, découvrir que l'on ne peut pas faire ce que l'on a fait, au moins pendant deux ans, c'est un pivot intéressant et forcé, je suis sûr que vous êtes passé par là. Mais il est intéressant de voir que maintenant, vous vous intéressez vraiment à l'autonomisation des personnes, et nous allons y revenir un peu plus, parce qu'il y a - et vous l'avez mentionné vous-même, il y a ce sentiment que parfois, avec l'automatisation, sans une - et certaines de ces choses, vous avez presque ressenti cela vous-même, mais maintenant vous êtes revenu dans l'espace, probablement avec une décision très consciente, mais en comprenant qu'il y a du pouvoir là-dedans, et qu'il n'est pas toujours nécessaire que les gens s'inquiètent de perdre leur emploi.

JD Plagianis :

Oui. Depuis que j'ai quitté le domaine de l'automatisation, j'ai toujours réfléchi au problème. J'ai vu ce qui se passe dans les pays où le taux de chômage augmente de 15, 20, 25 %, et vous avez un tas de gens qui veulent être productifs, qui veulent être employés, qui veulent avoir ce lien moral d'être occupés et de contribuer à la société, mais ils ne peuvent pas, et cela génère beaucoup de frustration, et vous vous retrouvez avec des gens qui trouvent des moyens de l'exprimer qui ne sont probablement pas bons pour la société dans son ensemble. Conscient de ce risque, j'ai donc réfléchi à la manière d'opérer une transition. Parce qu'on ne peut pas empêcher l'automatisation de se produire, comment essayer de l'exploiter de manière à ce qu'elle conduise à un avenir plus productif où nous aurons un million de petites commodités pour tout le monde sur la planète et un coût de la vie radicalement réduit, sans pour autant mettre tout le monde au chômage du jour au lendemain ? Comment y parvenir ? En fait, j'ai des idées sur la manière d'y parvenir, et c'est l'une des raisons pour lesquelles je travaille dans l'une des plus grandes entreprises du monde. J'espère qu'à mesure que nous déployons une stratégie d'IA qui a du sens, d'autres entreprises pourront venir copier-coller cette stratégie lorsqu'elles se rendront compte qu'elles en ont besoin, et qu'elles pourront voir directement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Dayle Hall : 

Oui, c'est vrai. Non, j'aime bien. Nous avons donc deux sujets à aborder aujourd'hui, l'un concerne l'utilisation de l'IA et de ce type de technologies, nous avons parlé d'intégration, d'automatisation, mais comment l'utiliser dans une start-up. Nous avons parlé de l'intégration, de l'automatisation, mais comment les utiliser dans une start-up. Mais restons sur ce sujet pendant une seconde, restons sur l'autonomisation des personnes, comment utiliser ces technologies avec succès. Parlons donc de l'IA. Comment voyez-vous l'utilisation de l'IA dans certains types de rôles aujourd'hui ? Et vous venez de l'introduire vous-même, mais avez-vous mis en place des efforts en matière d'IA dans les rôles d'augmentation et comment l'utilisent-ils pour aider les gens à mieux réussir, à être plus productifs et non pas comme un outil pour potentiellement déplacer les gens hors de l'entreprise ?

JD Plagianis :

Oui. Je pense que c'est le moment idéal pour en parler, l'IA générative étant au sommet du cycle de la hype ces jours-ci. Si vous n'utilisez pas encore l'IA pour structurer votre code ou votre présentation PowerPoint, ou pour effectuer des recherches de base avant de lancer un projet, vous êtes dans le pétrin parce que votre voisin utilise ces outils parce qu'ils sont disponibles et qu'ils sont incroyablement bon marché ou gratuits. Je me souviens avoir lu il y a quelques semaines une étude publiée par le MIT, et je ne pense pas qu'elle ait encore été examinée par des pairs, mais d'ici la sortie de ce podcast, elle l'aura peut-être été, qui montre la première augmentation significative de la productivité des cols blancs depuis 50 ans. Nous avons connu une tendance à la hausse assez régulière au fil du temps, mais jamais de hausse importante. 

L'étude qu'ils ont réalisée décompose les tâches en plusieurs étapes, et personne n'a utilisé l'IA pour remplacer l'ensemble de son travail. Ils l'ont utilisée pour augmenter les différentes étapes de leurs activités, ce qui leur a permis de passer beaucoup moins de temps à faire du brainstorming et de la rédaction parce qu'ils ont tiré parti de l'IA pour cela. Ils gagnaient ainsi beaucoup plus de temps lors de l'édition finale et, par exemple, si vous faites une présentation, que vous la peaufinez, que vous vous entraînez, que vous la présentez et que vous la peaufinez, c'est énorme du point de vue de la productivité parce que vous pouviez générer plusieurs graphiques à l'avance. Si vous avez le syndrome de la page blanche un soir, l'IA générative peut vous aider à le surmonter. 

J'aime donner cet exemple parce que je l'ai fait récemment dans le cadre d'une expérience personnelle. Je suis, en plus de l'IA, un leader de l'automatisation. Je suis aussi un écrivain raté depuis de très nombreuses années et j'ai probablement une douzaine de livres à moitié terminés sur mon ordinateur que je n'arrive jamais à rendre suffisamment bons. Mais l'autre jour, je me suis assis et je me suis dit que j'allais faire en sorte que quelque chose soit suffisamment bon. Et j'ai utilisé une certaine IA générative dont tout le monde a peut-être entendu parler pour m'aider à écrire un livre pour enfants sur les raisons pour lesquelles les chats atterrissent sur leurs pattes. J'ai ensuite utilisé une autre IA générative dont beaucoup de gens ont probablement entendu parler pour illustrer ce livre. J'ai fusionné les deux dans Word, je l'ai enregistré en tant que PDF et je l'ai publié sur Kindle Direct. L'ensemble du processus m'a pris moins de 45 minutes. Un ami m'a dit en plaisantant que je n'étais pas vraiment un auteur publié, mais plutôt un éditeur publié.

Dayle Hall :

Sémantique, JD.

JD Plagianis :

Exactement. Mais cela abaisse la barre pour atteindre un niveau suffisant. Et quand on pense au monde des affaires, il s'agit en fait d'atteindre un niveau suffisant. Il ne s'agit jamais d'être parfait. Il faut que ce soit suffisamment bon pour améliorer la vie de quelqu'un et qu'il soit prêt à payer pour cela. Et cela peut se produire dans n'importe quel domaine. Je pense donc que tout le monde peut atteindre un niveau suffisant beaucoup plus rapidement, puis peaufiner les choses et réaliser 40 heures de travail en seulement 4 ou 10 heures. 

Dayle Hall :

Oui, c'est vrai. Pensez-vous que... Je suis sûr que vous examinez cette question au sein de votre propre organisation, je suis sûr que vous parlez à d'autres personnes dans l'industrie. Mais évidemment, il y a toujours cette question de savoir si cela va supprimer certains types d'emplois, ce dont nous pouvons parler, vous avez montré que nous pouvons utiliser des exemples où cela augmente les capacités des gens, cela leur permet d'être plus productifs sur d'autres choses, peut-être même de réduire certaines des semaines de travail de 80 heures à peut-être 60 heures pour certaines personnes. Selon vous, quelles sont les opportunités pour une entreprise dans certains rôles ? Par exemple, où voyez-vous le grand essor de l'IA - qu'il s'agisse de l'IA générative ou de l'IA en général - où voyez-vous les entreprises en mesure de tirer réellement parti de ces tendances actuelles ?

JD Plagianis :

C'est une très bonne question et il y a peut-être deux réponses distinctes en fonction de la taille de l'entreprise. Dans les petites entreprises, la plupart des employés sont plus directement liés aux activités de développement commercial qui se déroulent, ils doivent réagir immédiatement, ou ils font partie de ce développement commercial. Le facteur d'échelle permet donc d'augmenter le nombre d'employés et d'être soudainement en mesure de traiter plus d'affaires sans nécessairement devoir croître de façon linéaire. Dans une organisation beaucoup plus grande, vous avez probablement mis en place des structures évolutives, qui n'évoluent pas de manière exponentielle dans de nombreux cas, mais qui évoluent de manière linéaire ou mieux que linéaire. 

La question est donc de savoir si vous pouvez améliorer les performances de ces départements de manière à ne plus être un goulot d'étranglement pour le développement de votre entreprise dans cet espace. Si vous imaginez une très grande entreprise pour laquelle la croissance est difficile dans ce domaine parce qu'il n'y a plus beaucoup de parts de gâteau à prendre avec le modèle d'entreprise actuel, si vous êtes capable d'augmenter les revenus sans augmenter les coûts d'une manière semi-linéaire, vous pouvez soudain ajuster vos modèles de prix et vous attaquer à d'autres segments du marché auxquels vous n'aviez pas accès auparavant. Cela permet d'augmenter l'échelle grâce à l'automatisation sans avoir à réduire les coûts en cours de route, de sorte qu'un plus grand nombre de personnes ont accès à des produits à des prix plus bas qu'auparavant. Je pense que c'est la grande leçon à tirer pour tous ceux qui sont dans une start-up ou une entreprise en ce moment. Il y a tellement de besoins non satisfaits sur le marché aujourd'hui que nous aimerions tous avoir, comme même votre public qui écoute en ce moment, probablement 10 choses qu'ils aimeraient avoir pour améliorer leur vie, mais c'est tout simplement hors de prix. 

Dayle Hall :

Je suis assez vieux pour me souvenir de l'époque où nous n'avions pas d'ordinateurs personnels, où chaque personne avait son propre bureau. Mais je continue à penser qu'il s'agit en grande partie d'avoir le temps d'améliorer les processus, le temps de penser à combien de fois vous vous êtes assis avec vos livres et vous vous êtes dit, il faut que je m'assoie et que j'écrive ça. Peu importe que ce soit dans l'entreprise, personnellement, je n'ai pas l'impression que nous ayons le temps. Donc, comme l'automatisation, comme la RPA, quand elle est apparue à l'époque, si elle peut prendre en charge certaines des tâches subalternes, si l'IA générative peut prendre en charge certains des blocages ou des blocages de l'écrivain ou quoi que ce soit qui - et cela nous donne la possibilité d'être plus productifs, d'obtenir plus de notre activité, et évidemment d'aider l'entreprise, de nous aider nous-mêmes.

JD Plagianis :

La plupart de ces programmes d'IA générative, si vous regardez leurs ensembles de données d'entraînement, proviennent en grande partie de journaux d'affaires publiés au cours des dernières décennies. Donc, s'il existe un outil dont vous ne connaissez même pas l'existence, le simple fait de parler à l'IA générative pour faire un brainstorming avant de commencer un projet, vous pouvez probablement obtenir beaucoup d'indications qui peuvent vous faire gagner des semaines de temps au moment de lancer le projet. Et cela peut faire la différence entre une démonstration de faisabilité à court terme ou la création d'un prototype en quelques semaines ou en quelques mois, et le fait de ne pas obtenir de financement parce que le projet n'est pas assez rapide et que quelque chose d'autre avait un meilleur retour sur investissement.

Dayle Hall : 

Non, bien sûr. Pensez-vous qu'il y ait des mises en garde, des choses auxquelles les individus et les entreprises doivent penser ? Je vais vous donner un exemple. Ma fille, qui a 15 ans, est maintenant en première année. Elle se demande si c'est le genre de processus d'IA générative qu'elle pourrait utiliser. Je sais que de nombreux établissements d'enseignement tentent de répondre à cette question. Ce que je lui ai dit, c'est qu'il s'agit d'un outil qui vient compléter ce que vous êtes, ce que vous savez et ce que vous apprenez, ce n'est pas un substitut et, s'il vous plaît, ne mettez pas quelque chose dans cet outil pour ensuite le coller sur un bout de papier et penser que vous avez terminé [Dieu a dit] ne faites pas ça. C'est donc une mise en garde que je fais à la maison. Mais qu'en est-il des entreprises qui voient arriver ce genre de choses, devraient-elles penser à des mises en garde ou à des contrôles du genre - ou est-ce que nous ne connaissons pas encore vraiment les inconvénients potentiels ?

JD Plagianis :

Les deux espaces que je vois avec cela, le premier, nous l'avons déjà abordé, c'est le juste assez bon. Si vous parvenez à un niveau de qualité suffisant, les gens l'adopteront quoi qu'il arrive. Vous ne pouvez pas vraiment les empêcher d'utiliser un programme d'IA générative pour rédiger leur essai. Vous pouvez les encourager à ne pas le faire, mais ils essaieront quand même, n'est-ce pas ? Parce que c'est juste assez bon, juste assez pratique. De l'autre côté, il y a les systèmes de confiance que nous avons construits en tant que société. Il existe de nombreuses licences. Nous avons beaucoup de réglementations dans des domaines tels que mes propres soins de santé, ou des domaines juridiques. Ce sont des espaces dans lesquels je ne vois pas de bouleversements trop rapides. 

Par exemple, si j'avais un médecin IA sur mon téléphone, ce serait fantastique si j'étais quelqu'un qui n'a pas accès à un médecin pour une raison ou une autre. Peut-être que je suis dans une communauté non desservie ou mal desservie, ou que je suis au milieu de l'océan quelque part, et que je n'ai tout simplement pas accès à un médecin, ce serait formidable d'avoir cela. Mais ces médecins de l'IA n'ont pas l'autorisation d'exercer, la surveillance que subit notre communauté médicale, la confiance qu'elle a établie. Ainsi, même si un autre robot essayait de réduire le nombre de mauvais conseils donnés par le médecin IA, vous ne l'accepteriez pas tout de suite. Je pense qu'il faudra de nombreuses années avant que nous nous éloignions de nos médecins de famille de confiance et des licences pour y parvenir, mais cela soulève une bonne question parce que ces IA génératives réussissent ou dépassent les scores des diplômés dans un grand nombre de ces domaines autorisés. 

Je pense donc qu'il s'agit de savoir à quelle vitesse les gens peuvent faire confiance aux choses et le moyen le plus rapide d'y parvenir est de prouver la confiance, de la construire. Et il existe un million d'espaces différents, en tant que start-up ou en tant qu'entreprise, où l'on peut faire avancer les choses et qui se heurtent immédiatement aux structures de confiance dont nous disposons. Essayez de le faire pour votre émission Netflix préférée, traduisez-la dans une autre langue, et c'est un excellent moyen d'établir la confiance dans le bon fonctionnement de l'émission. Ne commencez pas à essayer de traduire des documents juridiques d'une langue à l'autre sans la supervision d'un avocat compétent, ou n'essayez pas de concevoir ou d'architecturer les fondations d'un bâtiment dans une zone sismique sans qu'un ingénieur professionnel ne l'examine, peut-être que cet ingénieur professionnel pourrait utiliser l'IA générative pour accélérer son processus, mais elle ne le remplacerait pas immédiatement.

Dayle Hall : 

Je pense que ces deux exemples sont d'excellents cas d'utilisation. Il y a des exemples où l'on peut demander à l'IA générative de faire quelque chose, on peut le vérifier. Votre terme est " suffisamment bon ", et je l'aime bien, mais il y a aussi des choses pour lesquelles vous avez besoin d'un humain, d'un expert, de quelqu'un qui a une expérience différente. Dans certains des podcasts que nous avons réalisés, nous avons ajouté quelques personnes issues des ressources humaines, des personnes qui sont en contact direct avec les gens. Et je pense que dans ces conversations, nous avons parlé de l'IA responsable, nous avons parlé de l'éthique de l'IA, en s'assurant que lorsque vous introduisez ce genre de chose dans les organisations, il y a des contrôles, ce n'est pas quelque chose qui va continuer à promouvoir les préjugés, donc les préjugés dans les modèles d'IA, quelque chose d'autre dont nous avons discuté. Est-ce que vous voyez - est-ce que vous pensez que les équipes RH, les gens qui sont vraiment engagés avec les gens dans une entreprise, est-ce qu'il y a une opportunité pour eux, ou est-ce qu'il y a trop de risques qu'il va être vraiment difficile pour eux d'en tirer parti ?

JD Plagianis :

Je pense que, comme dans n'importe quel autre secteur, les RH vont devoir l'adopter si elles veulent être en mesure de répondre aux exigences de l'avenir. Nous sommes à un moment où l'on exploite le feu ou l'électricité. Vous pouvez dire que cela ne fonctionne pas encore pour moi, que cela ne fonctionne pas encore pour moi, mais si vous continuez à dire cela, vous serez complètement dépassé et vous ne serez plus pertinent. C'est pourquoi nous avons adopté des méthodes telles qu'Excel. Excel est le meilleur outil commercial jamais créé. Nous l'avons sur notre [Investa]. Nous l'utilisons pour tout et n'importe quoi. Il n'est pas nécessaire d'obtenir l'autorisation du service informatique pour utiliser Excel dans le cadre d'un cas d'utilisation. Il suffit d'avoir une belle licence pour l'entreprise, et tout le monde l'a. Je pense vraiment que ces outils d'IA et d'automatisation doivent devenir plus semblables. Dans le passé, nous avons eu des solutions à faible code et sans code, sur lesquelles vous êtes peut-être divisés dans votre auditoire, où certains pensent que c'est la meilleure chose qui soit, tandis que d'autres pensent que c'est en fait déresponsabilisant. 

Ainsi, le problème de l'absence de code est presque entièrement résolu, car il s'agit d'un véritable code écrit par un ordinateur qui peut ensuite revenir en arrière et le modifier, l'expliquer ou le maintenir à l'avenir pour l'adapter à des besoins changeants. Grâce à l'apprentissage par renforcement, il peut modifier ce code à la volée et continuer à mettre à jour les raisons pour lesquelles il va le modifier ou utiliser des modèles antérieurs, essentiellement pour faire fonctionner l'ensemble de votre pipeline MLOps à votre place. Je suis très enthousiaste à l'idée de ces capacités.

Dayle Hall :  

Oui, c'est vrai. Au moment où nous enregistrons ce podcast, nous avons lancé ce matin quelque chose qui n'est pas entièrement basé sur GPT-4, mais qui s'appelle SnapGPT. Vous avez eu l'intelligence artificielle en arrière-plan pour aider à construire - suggérer les pipelines pour connecter votre entreprise avec les applications et les données. Mais jusqu'à la sortie de GPT-4, l'interface était encore un peu maladroite, nous étions encore en train de parcourir l'outil. Mais maintenant que nous marions tout cela, notre CTO l'a décrit comme une opportunité pour les personnes qui ne sont pas des développeurs, qui n'ont pas à construire le code, et il l'a vraiment utilisé, notre PDG. 

Notre PDG est un homme intelligent. Il est le fondateur d'Informatica et de SnapLogic. Il est donc très intelligent. Mais il a pris l'exemple d'un PDG qui peut maintenant dire, d'accord, quels que soient les clients, les fans qui se sont engagés avec nous au cours des 12 derniers mois, vous pouvez réellement faire cette demande. Et l'outil construira les pipelines de données, connectera les applications et produira un résultat. Alors qu'auparavant, il devait s'adresser au service des ventes ou au service de la réussite des clients, ou chercher quelque part, puis créer un rapport et exécuter des données, et probablement utiliser des feuilles de calcul et des tableaux croisés dynamiques pour en avoir une vue d'ensemble. En tant que PDG, je veux dire que même un simple CMO peut probablement utiliser ce genre de choses.

JD Plagianis :

C'est une nouvelle fantastique. Et je pense que, tout comme Excel est sur l'ordinateur de tout le monde, tout le monde va pouvoir construire ces pipelines massivement plus performants pour faire des choses et cela va vraiment brouiller les lignes entre les développeurs et les non-développeurs. Vous n'aurez besoin de faire appel à des gens que lorsque vous aurez besoin de quelque chose de personnalisé. Dans mon cas, je travaille dans le secteur de la santé et les données de ce secteur sont parmi les plus mauvaises au monde. 

J'ai travaillé dans la distribution, la fabrication et la finance. Je n'ai jamais rien vu de tel dans le domaine de la santé. Nous avons des modèles terribles, ce qui est intéressant parce qu'il devrait probablement s'agir des données les plus sûres et les plus sacrées, vous pourriez penser que vos données sont parfaites là-dedans, n'est-ce pas ? Pouvez-vous même consulter vos données pour les améliorer, de la même manière que vous pouvez consulter votre dossier de crédit, l'interopérabilité qui existe depuis très longtemps dans le domaine de la finance ? Vous pouvez aller en Alaska et retirer de l'argent de votre banque, quel que soit le distributeur que vous utilisez. Il n'est pas possible de faire la même chose avec vos dossiers médicaux à l'heure actuelle, même si c'est quelque chose que nous aimerions avoir. Il faut enseigner aux ordinateurs la structure des choses dans cet espace, parce qu'elle n'est pas aussi clairement délimitée que celle d'un produit issu de la finance, dont le PDG pourrait dire : " Hé, donnez-moi ça ", et l'ordinateur comprend quels types de champs il faut parcourir, comment combiner ces choses, parce qu'il l'a vu un million de fois. 

Dans le secteur des soins de santé, nous ne disposons pas de vues cohérentes, mais nous avons des modèles comme FHIR qui décrivent les interactions avec les patients comme des objets, mais toutes les données ne s'intègrent pas proprement dans ce modèle de la manière dont elles sont stockées dans les différents systèmes. Il y a donc toujours un élément humain dans tout cela. Je me suis demandé si l'IA générative était un bon moyen d'y remédier. Le problème, c'est qu'il n'est pas possible d'introduire des données de ce type dans un modèle génératif pour l'entraîner. La loi est très claire : on ne peut pas partager les données des patients avec ces modèles géants qui pourraient les recracher accidentellement n'importe où.

Dayle Hall :

C'est intéressant. Oui, je ne pensais pas que nos données de santé étaient aussi farfelues que cela. Mais j'imagine que si vous les traitez tous les jours, vous en voyez probablement une partie que je ne vois pas. Nous allons maintenant parler de la façon dont les humains et les entreprises peuvent utiliser ces données, et nous avons eu quelques bons exemples de différents types d'organisations, sur la façon dont elles peuvent en tirer parti. Parlons de manière générale, et nous allons parler de - parce que je sais que vous en avez fait l'expérience avec les start-ups. 

Si vous envisagez d'utiliser l'IA pour développer votre entreprise, l'une des choses les plus importantes - en particulier aujourd'hui, compte tenu de la situation économique - est de contrôler les coûts, de réduire les dépenses opérationnelles, et c'est généralement l'un des domaines clés pour dire : " D'accord, nous avons besoin de l'IA ". Ce que j'entends de la part de personnes comme vous sur l'autre podcast, c'est qu'il faut commencer par le problème commercial que l'on essaie de résoudre et qu'il ne suffit pas de dire que l'on essaie de réduire les coûts. D'après votre expérience avec les gens à qui vous avez parlé, ce que vous avez vécu dans votre propre entreprise, comment quelqu'un dans une organisation, dans une entreprise, quels sont les modèles d'entreprise, les processus d'entreprise qu'il devrait examiner et comment les identifier sans simplement dire, hé, nous voulons l'IA parce que nous essayons de réduire les coûts ? Et quels sont les éléments spécifiques qu'ils devraient identifier ?

JD Plagianis :

Pour répondre à cette question, j'aimerais établir un parallèle avec un modèle mental pour votre public. Imaginez l'IA comme une bande d'extraterrestres super intelligents et infatigables qui ont débarqué sur la planète et chaque entreprise veut mettre en place un plan d'embauche pour faire venir certains de ces extraterrestres à bord. Cela fonctionne donc de la même manière que l'externalisation a fonctionné au cours des 30 dernières années. Il y a eu une forte incitation à le faire pour réduire les coûts ou augmenter l'échelle de vos processus, mais cela n'a jamais été parfait du premier coup. Le pendule a tendance à osciller et vous obtenez une certaine hystérésis par rapport à votre objectif de coût, de qualité et de flexibilité, car dès que vous avez externalisé un processus, vous n'avez soudain plus ces experts en la matière en place qui peuvent s'adapter aux changements ou innover dans ce domaine. Il arrive donc que l'on procède à une relocalisation. Et puis, au lieu de le reshoriser, on trouve une autre façon de l'externaliser. Au bout du compte, le gâteau s'est agrandi au fil du temps, de sorte que tout le monde est mieux loti et que cela n'a pas bouleversé la société ou créé une catastrophe économique gigantesque. J'ai le sentiment que l'IA, qui traverse un grand nombre de nos marchés, si nous l'abordons à partir d'un scénario d'utilisation dans lequel nous disons simplement, je veux faire cette chose, est-il préférable pour moi de mettre un humain pour faire cela, est-il préférable pour moi de mettre une automatisation pour faire cela, ou est-il préférable pour moi de mettre un humain avec une automatisation pour faire cela, c'est là que le leadership des personnes va entrer en jeu. 

Historiquement, vous vous êtes dit : "Je ne peux faire cela qu'avec ces personnes", ou "Pourquoi ces personnes font-elles tout cela ? C'étaient les deux extrêmes. Mais aujourd'hui, vous pouvez demander à vos collaborateurs de l'automatiser eux-mêmes. En discutant avec un robot, vous pouvez faire appel à des personnes qui possèdent certaines de ces compétences. Il est évident que ces compétences seront très prisées dans les années à venir. Je n'arrête pas d'entendre parler d'ingénieur rapide, et je m'attends à ce qu'il y ait bientôt des robots qui feront mieux que les humains en matière d'ingénierie rapide. Donc, si vous avez un modèle dans lequel vous commencez à penser moins à la façon dont je fais le travail aujourd'hui, et plus à la façon dont j'introduis un processus qui s'étendrait de façon exponentielle avec seulement quelques personnes qui sont augmentées par toutes ces capacités, vous finissez, que vous soyez une petite entreprise ou une grande entreprise, sans ce goulot d'étranglement, ce goulot d'étranglement de coût semi-linéaire dont nous avons parlé au début de la discussion ici.

Dayle Hall : 

Oui. J'ai dit que beaucoup d'organisations - encore une fois, nous parlons d'automatisation de l'intégration. L'IA est le niveau suivant, et je sais que beaucoup de gens considèrent qu'il s'agit de réduire les coûts. Mais l'une des choses qui, à mon avis, prend de plus en plus d'importance, ce n'est pas seulement de réduire le résultat net, mais d'augmenter le résultat net. Et il est évident qu'il y a une tonne de sociétés, de vendeurs, d'entreprises qui essaient de vous faire signer pour leur logiciel, d'utiliser leur logiciel parce qu'ils peuvent vous aider à augmenter votre chiffre d'affaires. Si vous êtes dans une organisation aujourd'hui et que vous essayez de regarder un certain type de technologie ou d'utiliser l'IA sur la ligne de fond, où pensez-vous qu'il y a des opportunités pour augmenter la ligne de fond ? Parce que ce que j'essaie de faire dans ces podcasts, JD, c'est que si quelqu'un écoute ceci, je veux qu'il entende quelque chose et qu'il se dise, vous savez quoi, nous devrions nous pencher sur cette question. Je pense donc que l'augmentation des revenus est le travail de chacun dans l'entreprise, où qu'il se trouve.

JD Plagianis :

Cela dépend de la personne à qui l'on s'adresse aujourd'hui. Il y a beaucoup de gens qui disent simplement, non, mon travail c'est l'excellence opérationnelle. Je vais me concentrer sur ce point. C'est à quelqu'un d'autre de s'occuper du développement. Je ne souscris donc pas à cette idée. Je suis d'accord avec vous pour dire que c'est le travail de tout le monde de faire croître ce gâteau. Mon conseil pour vos auditeurs est donc le suivant : si vous avez un processus existant, envisagez d'augmenter votre personnel pour en faire un processus évolutif qui pourrait accepter plus d'affaires si cela s'avérait nécessaire. Si vous envisagez de développer une nouvelle activité, vous ne devez pas l'envisager sous l'angle traditionnel : voici mon activité, voici mes coûts de main-d'œuvre et tout le reste, puis voici mon résultat net. Il ne faut pas penser à une entreprise axée sur l'IA. C'est ce qui nous permet d'évoluer là où nous sommes aujourd'hui, parce que nous sommes dans une société où il y a plus d'emplois disponibles, du moins ici aux États-Unis, que de personnes prêtes à les accepter. Cela ne veut pas dire que les gens ne veulent pas travailler. Cela me dit que les entreprises que nous essayons de développer placent les gens au centre d'un processus dont personne ne veut. 

J'ai récemment discuté avec une femme qui essayait de redresser le secteur de l'assurance. Son idée était la suivante : comment éliminer le goulot d'étranglement créé par les experts en sinistres ? Parce qu'ils introduisent des biais, qu'ils ont des horaires, qu'ils ne peuvent être qu'à un seul endroit à la fois, qu'ils sont en nombre limité dans une région géographique, la réponse qu'elle a trouvée a été de faire beaucoup de traitement d'images et de prendre d'autres caractéristiques qui sont soit disponibles gratuitement, soit peu coûteuses, de manière à pouvoir classer - pas d'IA générative ici, juste une bonne vieille classification, vous pouvez classer un problème en un problème de 1 000 dollars, un problème de 10 000 dollars, un problème de 100 000 dollars, et ensuite envoyer vos experts là où c'est le plus judicieux. 

Et vous pourriez faire tout cela simultanément au lieu de le faire en série. Cela permettrait aux gens d'être payés plus rapidement. Cela permettrait d'établir des priorités dans le travail des experts, de sorte qu'ils ne seraient envoyés que là où l'expertise est vraiment nécessaire. En outre, comme on obtient plus de données plus rapidement, cela permet de construire de meilleurs modèles pour les tables actuarielles, ce qui aide les compagnies d'assurance à réduire leurs déchets. Tout le monde est donc gagnant et le système est meilleur qu'il ne l'était au départ, parce que l'IA prime. Il ne s'agit pas de dire qu'à chaque fois que nous avons un problème, je dois envoyer une personne sur place pour l'examiner.

Dayle Hall : 

J'aime cette analogie en ce qui concerne ce type d'opportunité, ce type de rôle. Je ne pense pas que beaucoup de gens verraient nécessairement ce processus se développer de cette manière. Nous avons donc parlé un peu des résultats, de l'IA et de la manière dont elle peut aider, de ce qu'il faut penser des processus, des processus d'entreprise. En tant que spécialiste du marketing dans le domaine des technologies de l'information depuis une vingtaine d'années, je pense qu'il y a beaucoup de statistiques sur l'échec de X pour cent des projets technologiques. Il y a toujours des raisons à cela. Il peut s'agir d'une nouvelle implémentation de CRM, d'un centre d'appel, etc. Il y a tellement de statistiques sur l'échec des projets. Pensez-vous que nous courons toujours le même risque avec les technologies de l'IA, ou parce que la courbe d'apprentissage est moins importante ou parce qu'elle permet de renforcer les effectifs actuels, y a-t-il toujours un risque d'échec des projets informatiques ? Nous avons posé cette question un peu plus tôt, à savoir comment mettre en place des contrôles, s'assurer que nous sommes prudents avec l'IA, mais y a-t-il encore un risque à mettre en place ce type de technologies et de processus dans notre organisation ?

JD Plagianis :

Je suis également très intéressé par l'évolution de la situation. De nombreux fournisseurs se sont empressés d'intégrer l'IA dans leurs produits, et je pense que cela peut être très bénéfique du point de vue de l'exposition. Mais en fait, utiliser l'IA pour résoudre ses propres problèmes, ne pas utiliser des outils contenant de l'IA qui ont été conçus pour résoudre d'autres problèmes, c'est là que le grand obstacle de la confiance va être surmonté. Donc, en fonction de votre entreprise, si elle ne va pas à l'encontre des systèmes de confiance dont nous avons parlé plus tôt, vous devriez d'une manière ou d'une autre créer un centre d'innovation au sein de votre entreprise où les personnes qui sont déjà intéressées et enthousiastes, et il y a tellement de personnes actuellement intéressées et enthousiastes au sujet de l'IA générative, peuvent en fait être exposées et jouer avec elle dans leurs petits espaces. En effet, plus vous trouverez d'exemples de réussite dans votre entreprise, et pas seulement dans un département, plus les gens accepteront de l'essayer dans d'autres secteurs et à plus grande échelle. 

Je pense vraiment que beaucoup d'échecs sont dus au leadership et non à l'exécution. Souvent, soit parce que la vente a été mauvaise, soit parce que vous avez fixé de mauvaises attentes dès le départ, soit parce que vous n'avez pas pu répondre aux attentes, soit parce que vous avez très mal expliqué aux gens ce qui allait être résolu, comme s'il y avait eu un décalage entre les attentes des uns et des autres. Ainsi, plus vous pouvez pivoter rapidement, mieux c'est. Et ces outils vous permettent de pivoter beaucoup plus rapidement parce que vous pouvez être plus productif. Au lieu de travailler 40 heures, de faire une présentation et de s'apercevoir qu'il faut pivoter, on peut faire 4 heures de travail et pivoter. Et je suis très intéressé de voir jusqu'à quel point ce truc génératif devient bon. Ces grands modèles de langage, disent-ils, permettent de résoudre tous les problèmes qui peuvent être décrits en langage. 

Mon problème est que je ne suis pas à deux endroits à la fois, ce qui fait que mon calendrier de réunions se remplit. Puis-je avoir une sorte d'avatar qui participe à la moitié de mes réunions où l'on a besoin d'une décision de ma part, qui connaît mes préférences, qui sait quels types d'arguments me convaincraient, et qui pourrait soit prendre une décision pour moi, soit résumer quelque chose pour moi, où je pourrais faire un brainstorming avec certaines des personnes les plus intelligentes de l'entreprise sans qu'elles soient réellement présentes, et ensuite mettre au point une nouvelle idée que je pourrai présenter ? Il s'agit là d'excellentes opportunités. Si vous écoutez en ce moment et que vous voulez générer cette chose, appelez-moi parce que je veux l'acheter.

Dayle Hall : 

Je l'adore. Je l'adore. C'est une bonne présentation. Il y a une idée intéressante qui me vient à l'esprit, et nous l'avons déjà mentionnée, à savoir que mon PDG pourrait profiter de ce type d'outil d'IA générative pour obtenir les informations dont il a besoin. Évidemment, cela revient à extraire des données et à les examiner. Mais qu'est-ce que cela signifie si vous êtes dans une start-up ou une grande entreprise, et que vous avez des équipes techniques, et que les équipes techniques sont en grande partie responsables de la mise en œuvre, de la gestion et de la disponibilité de ces capacités, qui font fonctionner l'entreprise ? Quelles sont les implications pour les équipes techniques ? Avez-vous besoin de plus de personnel ? Tout le monde doit-il comprendre l'IA, ou faut-il plus de personnes avec plus d'expertise pour réussir avec ce type de technologie ?

JD Plagianis :

La structure de la plupart des entreprises fait de l'informatique un centre de coûts, dont le rôle est de soutenir l'activité de l'entreprise et son exécution. Et c'est souvent l'une des raisons pour lesquelles l'informatique est la cible des licenciements. Je m'attends à ce que, parce que l'IA va permettre à tant de personnes qui n'ont pas nécessairement les compétences que d'autres ont passé leur vie à développer, les lignes s'estompent et l'informatique va devenir moins un centre de coûts. Je ne veux pas dire qu'elle va se décentraliser, mais les frontières entre les unités commerciales et les structures informatiques qui les soutiennent vont commencer à fusionner, et les personnes qui n'étaient pas capables de développer quelque chose, comme moi, je ne suis pas un artiste et pourtant j'ai pu illustrer le livre pour enfants que j'ai édité ou écrit ou quel que soit le nom que vous lui donnez, mais je l'ai fait, je n'aurais jamais pu le faire, même dans mes imaginations les plus folles. Je mettais un stylo sur le papier et le résultat était terrible, alors qu'en quelques secondes, j'avais un très bon dessin. 

C'est pourquoi je pense que nous allons découvrir des choses étonnantes dans les coins les plus inattendus de notre entreprise. Et je pense que c'est simplement une question de personnes par rapport aux structures organisationnelles. Vous pouvez être dans un rôle de base de données aujourd'hui, ou vous pouvez être dans un rôle de développement de logiciels aujourd'hui, ou vous pouvez être, disons, dans un rôle de gouvernance aujourd'hui. Que faites-vous pour être plus productif et mieux intégré dans la résolution des problèmes de l'entreprise qu'hier ? Ce sont ces personnes qui vont réussir. Tous les autres cesseront d'être promus ou augmentés. Mais il y aura beaucoup d'argent à gagner parce que toutes ces entreprises sont beaucoup plus productives, qu'elles touchent beaucoup plus de monde, que les commodités se multiplient, qu'elles sont abordables pour les gens, que le coût de la vie diminue. Je ne dirai pas - nous avons évoqué plus tôt le lien moral entre le fait d'avoir un emploi et la société dans laquelle nous vivons, le fait de se sentir bien dans sa peau en tant que personne, je me demande si cela ne va pas commencer à se découpler également. Les gens semblent heureux lorsqu'ils ont un but. Mais peut-on avoir un but et être capable d'explorer de nouveaux espaces sans craindre de ne pas pouvoir nourrir ses enfants ?

Dayle Hall :  

Il y a vraiment beaucoup de choses à penser. Dans l'un de nos podcasts, il y a un homme qui s'appelle Steve Nouri. Il vit en Australie et fait partie d'un groupe appelé AI4Diversity, je crois. Je vérifie à nouveau, AI4Diversity. Il s'agit d'un groupe qui rassemble des personnes du monde entier pour discuter des implications de l'IA, pour que nous ne soyons pas seulement des entreprises et des personnes qui créent des technologies pour mettre en place des contrôles, mais aussi des personnes qui vont être touchées par cette technologie. Et je pense que cela m'a rendu plus confiant quant à ce que cela va représenter pour nous, les humains, dans notre vie quotidienne et au travail, car je compare cela à l'époque où nous avons lancé les médias sociaux, nous n'avions aucune idée de certaines des implications négatives de ce qui allait se passer. Et les opérations ne sont pas mauvaises. Je pense simplement qu'elles n'ont pas nécessairement compris tout ce que cela pouvait entraîner.

JD Plagianis :

Ils doivent aller assez vite pour suivre le rythme de tout le monde, sinon ils meurent. C'est la grande question qui se pose avec l'IA. Si, demain, je remplace toute ma main-d'œuvre par l'IA, ou même des éléments clés de celle-ci, que se passera-t-il ? Vais-je devenir l'entreprise la plus prospère du monde, ou est-ce que, comme dans l'exemple de l'externalisation que j'ai donné plus tôt, j'ai agi trop vite, ou je n'ai pas obtenu la qualité, le service ou le coût que je souhaitais vraiment, et je dois maintenant reconstituer une équipe et réessayer d'une autre manière. Je pense vraiment que les choses vont évoluer juste assez lentement pour que nous puissions, en tant que société, éviter une sorte d'effondrement social ou économique majeur, mais elles vont nous faire entrer dans un tout nouveau monde de commodités et de joies, que j'appelle le million de petites commodités. C'est ce que j'espère vraiment pour l'avenir, je suis optimiste. Mais cela tient en partie au fait que j'ai vu comment les entreprises fonctionnent. Elles ne peuvent pas faire quelque chose en une seule année. Il s'agit toujours d'un processus d'apprentissage pluriannuel, en particulier dans des domaines tels que la santé et le droit.

Dayle Hall : 

Oui. J'ai été impressionné par des gens comme vous, des gens à qui j'ai parlé dans cette région, tout le monde a un certain niveau de - ils ont pris un certain niveau de responsabilité personnelle. Non pas que vous puissiez réparer ou créer ces lignes directrices, mais tout le monde sait que, pour citer Spider-Man, un grand pouvoir s'accompagne d'une grande responsabilité. Et j'ai l'impression que pour la première fois, il y a plus de gens qui y réfléchissent et qui regardent vraiment ce que cela implique. En tant que père, j'y pense pour mes enfants, pour l'avenir. Cela me remplit de confiance. 

Je sais que nous pourrions parler indéfiniment, nous pourrions encore passer en revue un grand nombre de questions, mais je ne veux pas perdre le temps de tout le monde en bavardant avec vous et moi. Mais j'ai une question à vous poser alors que nous approchons de la fin, parce que certaines des choses dont vous avez parlé, l'entreprise qui donne du pouvoir aux gens, je pense que c'est excellent. Mais vous, personnellement, à part le fait d'être potentiellement un écrivain de livres pour enfants, un éditeur, comme vous l'avez dit, si vous vous projetez dans quelques années, trois ans, vous choisissez le délai, quelle est l'une des choses les plus excitantes que vous pensez de ce développement autour de l'IA, de l'IA générative, ou simplement de l'IA en général, qu'est-ce qui vous excite, JD, quand vous pensez aux possibilités ?

JD Plagianis :

Je pense que la personnalisation est l'une des meilleures choses qui puissent arriver. À l'heure actuelle, nous avons des institutions standardisées pour tout et elles conduisent à une sorte de conformité et de normalité dans notre espace. Mais si vous voulez rentrer chez vous et que vous vous sentez d'une certaine manière et que votre maison capte votre langage corporel, puis commence à jouer une chanson que personne n'a jamais entendue, mais qui correspond parfaitement à votre humeur, ou si votre enfant est un peu trop rapide en mathématiques et un peu trop lent dans sa croissance verbale, un programme d'études peut être ajusté en un clin d'œil pour s'adapter et aider à essayer différents modèles d'apprentissage. Toutes ces petites commodités sont l'avenir. Et j'espère que nous pourrons avancer suffisamment vite pour que tous ceux d'entre nous qui ont dû renoncer à quelque chose pour donner la priorité à quelque chose qui était important pour eux dans la vie, aient une seconde chance de résoudre ces problèmes ou de passer ce temps parce qu'ils auront beaucoup plus de temps libre grâce à toutes ces petites commodités. C'est ce qui me rend si enthousiaste.

Dayle Hall : 

Des réponses étonnantes. Comment l'appeliez-vous à l'époque, un million de petites commodités ? 

JD Plagianis :

Un million de petites commodités.

Dayle Hall :

Un million de petites commodités. Je n'ai pas trouvé de meilleure façon de conclure ce podcast. Si je suis dehors et que j'y pense, un million de petites commodités, c'est quelque chose que je vais emporter avec moi. Nous verrons bien ce que l'avenir nous réserve. Mais je pense que nous vivons une période passionnante. Je me réjouis de voir que des gens comme vous sont très intelligents. Certaines des personnes à qui j'ai parlé pensent à faire les choses de la bonne manière, et ne pensent pas seulement à la façon dont cela aide les technologies et les entreprises, mais aussi les gens et à les aider dans leur vie et à être plus productifs. 

JD, merci beaucoup d'avoir participé à ce podcast. Ce fut un plaisir.

JD Plagianis :

Ce fut un plaisir absolu pour moi aussi. J'apprécie que vous ayez créé ces espaces de discussion car, comme vous l'avez dit, les gens commencent enfin à parler des choses et à prendre leurs responsabilités. Et je pense que c'est parce qu'ils peuvent l'entendre et qu'ils écoutent les voix qui réfléchissent à ces questions.

Dayle Hall : 

Une façon étonnante de terminer. Merci à tous d'avoir écouté cet épisode d'Automating the Enterprises with a million little tiny conveniences (Automatiser les entreprises avec un million de petites commodités). C'est Dayle Hall, CMO de SnapLogic, qui nous quitte. Nous vous donnons rendez-vous au prochain épisode.