L’intelligence artificielle (IA) en tant qu’innovatrice hors du commun ? Rien n’est moins sûr.
L’IA est sans conteste capable de mettre en lumière des insights qui échappent à l’entendement humain. Cependant, ses limites sont bien réelles, et il est discutable de savoir si l’IA peut recréer cette magie de l’inspiration et de la sérendipité à partir desquelles naissent créativité et innovation. L’IA peut stimuler de nouvelles voies de réflexion, et parfois même les découvertes qu’elle révèle peuvent être des événements sérendipites en elles-mêmes, mais les individus travaillant avec cette technologie ont besoin de liberté et d’encouragement pour innover.
En fin de compte, les entreprises les plus innovantes sont celles qui possèdent une culture d’innovation favorable, selon une étude de McKinsey. Les entreprises affichant la croissance la plus élevée «ont en commun une culture de l’innovation», précise Matt Banholzer, associé chez McKinsey, lors d’une récente webdiffusion. «Nous avons été surpris par la différence considérable entre les meilleurs et les moins performants, qui pouvait atteindre plus de 1 000%. Ceux ayant des cultures d’innovation solides ont beaucoup plus de chances de déclarer que leurs produits et services dominent leur secteur, et que leurs organisations sont les meilleures en matière de rapidité de développement de nouveaux produits.»
De nombreux leaders utilisaient déjà l’IA générative un ou deux ans avant l’arrivée de ChatGPT, poursuit Banholzer. Cependant, ce qui distingue une puissance innovatrice est une plus grande propension à remettre en question les résultats de l’IA – tout comme ils peuvent remettre en question les décisions de la direction.
«Lorsque l’IA générative donne une réponse, les meilleurs innovateurs demandent : ‘Est-ce une réponse utile?’ » explique Banholzer. «Les meilleurs innovateurs remettent en cause les hypothèses et les affirmations, embrassent l’incertitude, et favorisent le développement itératif.»
Il y a de nombreuses fonctions et tâches qui devraient être automatisées, affirme-t-il. Cependant, les entreprises les plus performantes «comprennent les limites de l’outil. Tout comme vous n’utilisez pas un marteau pour visser une vis, vous ne demandez pas à l’IA générative des questions qui peuvent être mieux répondues d’une autre manière.»
L’innovation, par sa nature même, émerge souvent de rencontres sérendipites, de découvertes fortuites, ou de curiosités connectant deux disciplines sans rapport. Par exemple, des ingénieurs de différents services se rencontrent à la cafétéria et réalisent qu’ils travaillent sur le même problème. L’IA peut-elle aider à réaliser ceci de manière plus systématique ? Les avis de l’industrie divergent.
«Alors que l’IA s’est révélée précieuse pour étendre, optimiser et fertiliser les idées existantes, sa capacité à systématiser la génération de concepts entièrement nouveaux reste à prouver», déclare Tommi Vilkano, directeur de RELEX Labs chez RELEX. «Les premiers signes sont prometteurs, mais des preuves supplémentaires sont nécessaires pour confirmer son impact sur l’accélération de l’innovation véritable et de la découverte scientifique.»
D’autres estiment que l’IA peut catalyser le processus d’innovation. «L’IA peut conduire des processus de décision en étapes pour évaluer de nouvelles idées, les classer par valeur, déterminer des cas d’utilisation similaires et contribuer à orienter les décisions d’investissement,» déclare Bob Lamendola, vice-président senior de la technologie et chef du Centre de services numériques pour l’Amérique du Nord de Ricoh. «La capacité humaine à traiter un même niveau d’informations avec une précision équivalente est inférieure à ce que les modèles d’IA peuvent produire. Dans tous les cas, des modèles d’IA correctement formés peuvent utiliser des données empiriques et des volumes d’informations non structurées pour présenter des alternatives d’innovation à partir d’informations apprises.»
L’IA peut aider à systématiser n’importe quel processus, «et cela inclut les processus d’innovation, également», confirme Adrian McKnight, directeur numérique en chef chez WNS. «La systématisation et une approche structurée sont l’antithèse de l’innovation, qui découle de la randomité des idées et de la cross-ideation d’approches, de produits et d’expériences à travers les industries. Pourtant, l’IA peut être un grand catalyseur. L’IA permet d’analyser rapidement le pipeline de l’innovation pour découvrir des opportunités, repérer des schémas d’impact innovant, et peut même être entraînée à anticiper les ‘inconnus inconnus’ de manière automatisée.»
Le traitement naturel du langage peut permettre à l’IA de participer activement au processus d’innovation, aidant «des travailleurs de divers horizons à interagir de manière plus intuitive avec les données», déclare Sumeet Arora, directeur du développement chez ThoughtSpot. «L’approche conversationnelle réduit le besoin d’expertise technique. Ce qui aurait traditionnellement pris des heures, des jours ou des semaines aux équipes d’analystes de données pour examiner de vastes quantités de données et partager des réponses exploitables prendra quelques minutes. L’IA accroît la vitesse d’action, permettant à un public plus large de prendre des décisions orientées par les données, menant à une forte culture des données.»
Le traitement naturel du langage «peut aider immédiatement à rédiger des plans d’affaires en fournissant des modèles, en suggérant des améliorations et même en prédisant des défis potentiels», ajoute Lamendola. De plus, les «algorithmes d’IA peuvent simuler différents scénarios d’entreprise, offrant des informations sur les stratégies les plus viables. L’analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer les risques et aider à la planification des contingences.»
L’IA joue également un rôle en tant que tiers neutre dans le processus d’innovation et de conception. «Les entrepreneurs, par exemple, deviennent souvent émotionnellement investis dans leurs idées, ce qui peut parfois entraîner un biais de confirmation», explique McKnight. «L’IA générative peut offrir des évaluations objectives et simuler différents profils de clients, en fournissant des tests de marché réalistes et des retours interactifs.»