Dans un paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle, les entreprises se focalisent sur une mesure en particulier : le nombre d’emplois qu’un système d’IA peut remplacer. Cette approche étroite, bien que paraissant simple, pourrait détourner les sociétés de l’objectif consistant à exploiter pleinement le potentiel de l’IA. Un rapport récent de Tomas Gorny, publié sur Inc.com, propose un changement de paradigme, qui consiste à évaluer le rôle de l’IA dans le renforcement des capacités organisationnelles. Gorny introduit la notion de « capability yield » (rendement de capacités), qui pourrait redéfinir notre façon d’apprécier la valeur de l’IA en entreprise.
Les limites des indicateurs de remplacement des emplois
Depuis des années, l’attrait de l’IA est lié à sa capacité à automatiser des tâches et, par conséquent, à réduire le besoin de travail humain. L’idée est simple : moins d’employés signifie des coûts plus faibles et, potentiellement, des profits plus élevés. Pourtant, cette vision passe à côté d’un point crucial. En se concentrant uniquement sur le remplacement des emplois, les entreprises risquent d’ignorer comment l’IA peut réellement renforcer les capacités humaines, favorisant ainsi une innovation et une croissance allant au delà de simples économies de coûts.
Prenons un service client. L’indicateur traditionnel pourrait viser le nombre d’agents qu’une IA peut remplacer. Mais et si, au lieu de cela, l’IA permettait à ces agents de traiter les demandes plus rapidement, d’améliorer la satisfaction des clients et de libérer du temps pour des situations plus complexes ? Dans ce scénario, la valeur de l’IA ne réside pas dans la réduction des effectifs, mais dans l’amélioration de l’efficacité globale de l’équipe.
Adopter le « capability yield » (rendement de capacités)
Le concept de « capability yield » déplace le centre de gravité du remplacement vers l’amélioration. Il pousse les entreprises à poser un autre type de questions : comment l’IA peut elle amplifier nos points forts actuels ? De quelles manières peut elle ouvrir de nouvelles voies de croissance ? Cette approche invite à une évaluation plus globale de l’impact de l’IA, en tenant compte non seulement des réductions de coûts directes, mais aussi des bénéfices à long terme liés à davantage d’innovation et à une plus grande agilité.
Imaginons, par exemple, une entreprise de logistique qui utilise l’IA pour optimiser les itinéraires de livraison. Si la mesure principale est la réduction des emplois, le potentiel de l’IA risque d’être sous estimé. En revanche, si l’on évalue le « capability yield », on pourrait constater que l’IA réduit les délais de livraison, diminue la consommation de carburant et améliore la satisfaction des clients. Ce sont des résultats qui contribuent à bâtir une entreprise plus solide et plus compétitive.