Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, des termes comme « inférence », « raisonnement » et « données d'entraînement » ont envahi notre langage quotidien, illustrant l'impact profond de l'IA sur nos vies. Ces concepts, autrefois réservés aux laboratoires d'informatique et aux conférences technologiques, se discutent maintenant de manière décontractée dans les bars et les métros.
De nombreux articles ont été écrits, et d'autres le seront, sur l'amélioration des agents et copilotes IA en tant qu'outils de décision. Toutefois, il est crucial de se rappeler qu'au moins à court terme, l'IA est conçue pour compléter la prise de décision humaine, non pour la remplacer. Prenons l'exemple d'une responsable marketing de produit qui interroge son outil IA pour savoir : « Quels segments de clients ont le Net Promoter Score (NPS) le plus bas ? » Après avoir reçu la réponse, elle pourrait poser des questions complémentaires, comme : « Que se passe-t-il si nous segmentons par zone géographique ? », afin d'affiner sa stratégie promotionnelle.
À l'avenir, nous pourrions atteindre un point où un PDG pourrait dire à une IA : « Conçois une stratégie de promotion basée sur nos données, les meilleures pratiques de l'industrie et les enseignements de notre dernière lancée », ce qui pourrait donner lieu à un plan aussi performant qu'un gestionnaire marketing humain expérimenté. Dans un futur encore plus lointain, l'IA pourrait identifier de manière autonome le besoin d'une stratégie de promotion et initier le processus elle-même, agissant comme un directeur marketing (CMO) autonome.
Pour l'instant, tant que nous n'aurons pas atteint l'intelligence générale artificielle (AGI), les humains resteront un élément crucial des processus décisionnels majeurs. Bien que nombreux soient ceux qui spéculent sur le potentiel de l'IA à transformer nos vies professionnelles, il est essentiel de considérer ce qu'elle ne changera pas de sitôt : la valeur d'une bonne prise de décision humaine. Imaginez votre équipe d'intelligence d'affaires, soutenue par des agents IA, collaborant sur l'analyse d'une nouvelle stratégie promotionnelle. Comment pouvez-vous exploiter efficacement ces données ? Voici quelques stratégies éprouvées que je recommande :
Avant de passer en revue les données :
1. Établir des critères clairs : Définissez des critères de go/no-go avant de consulter les données. Les gens ont tendance à modifier leurs objectifs, en disant par exemple : « Nous sommes si proches; je pense qu'une année supplémentaire d'investissement portera ses fruits. » Ce comportement peut entraîner une quête prolongée de projets non viables. Pour pallier cela, précisez des critères spécifiques à l'avance (par exemple, « Nous poursuivons si plus de 80 % des répondants sont prêts à payer 100 $ pour ce produit ») afin de maintenir l'objectivité lors de l'analyse des données.
Lors de l'examen des données :
2. Documentation individuelle : Avant de discuter des résultats, demandez à chaque décisionnaire de documenter indépendamment ses réflexions. Cela évite le phénomène de pensée de groupe, où des opinions dominantes peuvent étouffer des préoccupations valables. En partageant des insights écrits par la suite, vous facilitez une discussion complète qui valorise les expertises variées. Pour plus d'informations, référez-vous aux études sur la conformité d'Asch.
Lors de la prise de décision :
3. Discuter des jugements intermédiaires : Comprenez que chaque décision importante comprend des décisions plus petites. Le psychologue cognitif Daniel Kahneman souligne que ces aspects, comme les comparaisons de coûts et la précision anticipée, influencent la décision globale. Rendez ces éléments explicites lors des discussions pour améliorer la qualité des décisions.
4. Documenter le raisonnement : Enregistrez la logique derrière les décisions — par exemple, « Nous prévoyons une réduction des coûts de 20 % et une satisfaction client stable dans les neuf mois » — pour permettre une réévaluation honnête lors des revues futures. Cela crée une boucle de rétroaction fondée sur les données qui aide à clarifier ce qui a fonctionné ou non, distinguant la compétence de la chance.
5. Établir des critères d'annulation : À l'instar de vos critères de décision initiaux, identifiez des métriques qui indiqueraient qu'un projet ne fonctionne pas suffisamment pour être poursuivi. Par exemple, « Si plus de 50 % des utilisateurs demandent à parler à un humain après avoir interagi avec notre chatbot pendant plus d'une minute, le projet devrait être réexaminé. » Cette analyse préventive aide à maintenir l'honnêteté intellectuelle et assure des évaluations impartiales de la viabilité des projets.
Bien que ce processus puisse sembler laborieux, ces pratiques deviendront rapidement naturelles pour votre équipe. Le temps supplémentaire investi offre des retours significatifs en garantissant que toutes les informations sont exprimées et que les risques sont gérés efficacement, permettant un apprentissage aussi bien des succès que des échecs. Tant que les humains participent aux décisions axées sur les données aux côtés des agents IA, maîtriser l'interaction entre l'insight humain et l'analyse générée par l'IA restera essentiel, notamment pour naviguer à travers les biais cognitifs.
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