Pourriez-vous vous présenter et résumer votre parcours en quelques mots ?

Je m’appelle Maya HAGEGE, je suis la déléguée générale de l’AFMD (Association Française des Managers de la Diversité), une association regroupant des professionnels du management de la diversité engagés en faveur d’un environnement de travail inclusif et respectueux de chacun.

En ce qui concerne mon parcours, il y a environ 7 ans, j’ai débuté en tant que déléguée générale, occupant un rôle de chef d’entreprise incluant la stratégie, la supervision des activités et les finances. J’étais déjà salariée de l’association depuis 2011, j’ai occupé le poste de chargée de mission, animant des groupes de travail par thématique, organisant des déjeuners de présentation et assurant la coordination en amont de la production de connaissances. Puis j’ai évolué en tant que chef de projet, chargée des partenariats, du développement territorial et international, et j’ai également participé à la création d’outils avant d’en prendre la tête.

Pourriez-vous nous évoquer les champs d’actions, enjeux et objectifs majeurs de l’AFMD ?

Nous sommes une équipe de 8 salariés et 22 administrateurs et administratrices bénévoles. Nous fédérons employeurs, acteurs de l’emploi, associations, institutions pour prévenir les discriminations, promouvoir le management de la diversité et définir des politiques d’inclusion. Nous avons trois volets d’action principaux :

– Nous animons une communauté d’entraide (nos membres)
– Nous sommes un lieu de production de savoir et de connaissances, à travers nos recherches (ou le soutien à la recherche) ou encore la création d’outils, de livres blancs et de vidéos.
– Nous diffusion gratuitement ces connaissances afin qu’elles soient accessibles à tous pour des actions en faveur de la diversité sur l’ensemble du milieu professionnel.

Quels étaient vos enjeux lorsque l’AFMD a sollicité Argain ?

Nous avions deux défis. D’abord, optimiser la relation avec les adhérents, car notre communauté grandit rapidement. Cela implique non seulement de tracer le parcours des membres, mais également d’améliorer cette relation et de remettre en question les processus, voire de s’ouvrir à l’automatisation. Nous avons donc réfléchi à des moyens d’améliorer ces processus dans leur ensemble.

Le second défi était de faire monter en compétences l’ensemble de l’équipe sur le pack Office afin d’exploiter toutes ses fonctionnalités.
Pourquoi l’AFMD a-t-elle fait appel à Argain ?

Nous avons collaboré avec Argain sur des sujets d’optimisation de processus qui portaient sur :
– La croissance rapide de l’AFMD et l’augmentation constante du nombre de membres, rendant difficile le maintien d’un contact proche avec chacun d’eux.
– L’automatisation de nos processus.

Les consultants d’Argain nous ont aidés à monter en compétence sur Power Automate, une fonctionnalité de Microsoft 365 permettant de mettre en place de l’automatisation avec les outils Microsoft. Cela nous a permis, par exemple, d’automatiser des tâches telles que l’envoi de mails de relance personnalisés pour les appels de cotisation, les refus fiscaux et l’accueil de nos membres.

Ils ont également co-piloté la restructuration du SharePoint, la production des règles de gestion des documents, et enfin, ils ont formé l’équipe à Teams. Dans ce processus de changement, les salariés de l’AFMD étaient impliqués, ce qui a renforcé la relation.

Et enfin, ils ont travaillé sur l’optimisation du fonctionnement de l’association. Pour cela, un SharePoint a été créé, accompagné d’une page intranet pour l’équipe, permettant d’intégrer toutes les informations nécessaires aux nouveaux salariés (actualités, organigramme, leurs thématiques).

Quelle a été la plus-value d’Argain pour l’AFMD ?

Argain nous a véritablement aidés à découvrir toutes les opportunités offertes par les outils existants. Leur expertise nous a permis de prendre conscience de tout ce que nous pouvions réaliser avec les outils Microsoft. Ils nous ont également expliqué et formé sur les outils que nous avons choisis de la suite Microsoft.

Ces mécénats de compétences ont-ils renforcé votre volonté de coopérer avec des entreprises ?

L’AFMD pratique le mécénat de compétences depuis quatre ans en collaboration avec plusieurs entreprises. Le choix de l’entreprise dépend de son expertise et de sa capacité à répondre aux problèmes identifiés.

Quel critère attire le plus votre attention lorsque quelqu’un souhaite s’engager à vos côtés ?
Je considère la prise d’initiative et l’implication comme des éléments essentiels. Lorsque nous convenons de collaborer, chaque individu est encouragé à réfléchir à son implication et à ne pas hésiter à proposer des idées, même si elles ne faisaient pas partie du plan initial.

Maya HAGEGE
déléguée générale de l’AFMD

Nous avons le plaisir de vous annoncer officiellement le lancement d’Argain Consulting Innovation, le cabinet expert en performance des projets, des organisations et valorisation des données.

Une vision unique pour notre passion commune.

Avec Argain Consulting Innovation, nous avons l’opportunité de devenir un partenaire encore plus solide et innovant et nous souhaitons d’ores et déjà le mettre à profit de nos clients.

Prenez rendez-vous avec nous pour découvrir notre offre de services !

Les connaissances les plus simples, ou les plus pérennes, sont généralement maîtrisées dans les organisations : elles sont centralisées et exploitées notamment via la formalisation des processus. Ce sont les connaissances complexes et contextuelles, souvent confinées à l’esprit des individus, qui sont difficiles à gérer et à partager, accentuant la fragilité organisationnelle.

C’est en effet souvent celles-ci qui présentent le plus de valeur pour l’organisation, exprimant des expertises développées par la somme d’expériences, dont la perte peut mettre en danger la survie-même de l’organisation.

Ce manque de maitrise du patrimoine intellectuel a des conséquences importantes sur l’organisation et la compétitivité des entreprises, les rendant vulnérables lors du départ de leurs sachants.

En ce sens, la gestion des connaissances (Knowledge Management) s’avère essentielle. De nombreuses solutions ont été explorées au fil des années pour adresser cette problématique, mais elles se sont souvent montrées frustrantes par leur manque d’efficacité, pour cause leur rigidité, leur limitation fonctionnelle ou leur nature excessivement centralisée.

L’émergence de plus en plus forte de l’IA, les espoirs qu’elle suscite à travers de premiers résultats prometteurs, amène les entreprises à voir en elle une solution propre à surmonter les limites inhérentes aux méthodes traditionnelles de Knowledge Management, notamment en étant capable de transformer la manière dont elles captent, traitent et exploitent leur capital intellectuel pour une meilleure préservation, un meilleur partage et une meilleure utilisation stratégique.

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR SOLUTIONNER LES DIFFICULTES D’OUTILLAGE

Les méthodologies de Knowledge Management ont été éprouvées depuis de nombreuses années et les bonnes pratiques ont déjà été identifiées. Le marché regorge aujourd’hui d’outils de gestion de la connaissance tels que Confluence, Sharepoint, Bloomfire … Ce sont des outils efficaces pour déposer la documentation et autres fonds de connaissance mais qui rendent la recherche d’information difficile pour plusieurs raisons : difficulté à organiser la documentation, difficulté à indexer les informations lorsque les sujets sont vastes, difficulté à maintenir à jour l’information, difficulté à formaliser les connaissances …

L’Intelligence Artificielle est aujourd’hui assez développée pour répondre à ces problématiques, grâce à des algorithmes basés sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) qui peuvent analyser le contenu des documents pour en extraire des informations pertinentes telles que les sujets, les thèmes, les entités nommées, etc. Cette analyse peut par la suite permettre :

• La classification automatique du capital intellectuel en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, l’IA peut classer automatiquement les documents dans des catégories prédéfinies en fonction de leur contenu.
• L’indexation sémantique, ce qui permet un classement plus précis et pertinent grâce à laquelle la recherche sera simplifiée et dont la réponse correspondra plus au besoin de l’utilisateur. Cela permet également une recherche plus efficace en récupérant des documents qui correspondent exactement aux besoins de l’utilisateur.
• La gestion des versions en identifiant les changements, les mises à jour et les révisions, ce qui permet de maintenir un suivi précis de l’historique des documents.
• La détection de doublons, de contenu obsolète ou de mauvaise qualité ce qui permet d’éviter la redondance et de réduire le désordre (voire les mauvaises informations) dans les bases de données de documents.
• La recherche intelligente, en comprenant le contexte et les intentions de l’utilisateur, qui permet aux employés de trouver plus facilement les documents dont ils ont besoin, même s’ils ne connaissent pas exactement les termes de recherche appropriés. Il est aujourd’hui tout à fait possible d’imaginer un chatbot professionnel qui serait capable d’analyser l’essentiel de la base de données de l’entreprise pour fournir des réponses rapides et pertinentes aux salariés.
• L’optimisation des workflows en comprenant les relations entre les différents documents et les processus métier, l’IA peut recommander des flux de travail optimisés pour la création, la révision, l’approbation et la publication de documents.

Ces solutions aux difficultés inhérentes à l’archivage de document pourraient apporter énormément de valeur à la fois aux collaborateurs mais également à l’expérience client (grâce à une excellence opérationnelle améliorée et une possibilité d’innovation accrue).

IA ET EXPERTS, UN DUO DE CHOC

La capture des connaissances, est définie par Gartner comme le fait de « transformer des connaissances tacites (ce qui se trouve dans la tête de quelqu’un) en connaissances explicites, capturées sous une forme externe et pérenne ». Il s’agit d’un exercice complexe qui se limite souvent à l’utilisation d’un outil de centralisation de la documentation, dont la complétude dépend de la « bande passante » que les experts peuvent dégager quand elle devrait faire l’objet d’une véritable stratégie d’entreprise. L’Intelligence artificielle peut accompagner les entreprises à capturer et exploiter ces connaissances et expertises précieuses pour leur pérennité.

La première difficulté que rencontrent les organisations, d’autant plus lorsqu’elles deviennent plus importantes, est de savoir détecter les sachants lorsqu’elles sont confrontées à la dispersion géographique de leurs membres et à la diversité d’expertises.  L’intelligence artificielle pourrait être un levier dans l’identification des experts grâce à plusieurs analyses de grandes quantités de données de l’entreprise (que ce soit les mails, les messages instantanés, les documents produits, les conversations sur les réseaux sociaux internes …). Les algorithmes d’Intelligence artificielle peuvent ainsi se baser sur le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations pertinentes pour identifier les sujets sur lesquels les employés ont une expertise.

En identifiant ainsi les experts (ou les appétences pour un sujet donné de leurs employés), les entreprises peuvent améliorer significativement la connectivité entre les membres et la pertinence des informations partagées. La création de plateformes de partage de connaissances pourrait être une piste intéressante pour les entreprises qui souhaitent créer des communautés métiers en proposant, en fonction de l’appétence de chacun, du contenu pertinent et facilitant l’accès à d’autres membres partageant les mêmes problématiques au sein de l’entreprise.

Exemple | La plateforme IBM Watson

IBM Watson, une plateforme dotée de capacités avancées d’IA, utilise le traitement du langage naturel pour analyser les conversations en temps réel, identifier les thèmes récurrents, les questions non résolues, et les domaines nécessitant une attention supplémentaire. L’implémentation de l’IA dans les communautés amplifie l’apprentissage collectif : elle permet une distribution plus équitable du savoir et réduit les barrières à l’entrée pour les nouveaux membres. Cela stimule non seulement l’innovation grâce à une diversité accrue d’inputs mais favorise également une culture d’apprentissage et de partage continu.

La seconde difficulté rencontrée provient du fait que les experts sont très sollicités au sein de l’organisation du fait de leur expertise : trouver du temps pour formaliser des connaissances tacites s’avère compliqué – de même que la formalisation de connaissances complexes. L’Intelligence Artificielle pourrait parfaitement « accompagner » les sachants dans l’expression de leur expertise. L’une des possibilités pourrait être de faire parler l’expert concerné lors d’un webinaire, via une webcam, puis de laisser l’IA traduire et formater ces transcriptions selon la norme de contenu de la base de connaissance. En plus d’apporter une animation et une transmission de connaissance aux auditeurs, elle serait un apport important à la base de connaissance pérenne de l’entreprise.

De même, l’analyse des activités des sachants – que ce soit l’analyse des courriels, supports, discussions ou rapports – permettrait d’extraire les idées clés, les leçons apprises ou les réponses déjà apportées pour être utiles à la collectivité.

Enfin, il ne faut pas oublier que le mentorat, l’accompagnement et le coaching sont également une composante importante – voire essentiel dans certains domaines spécialisés – dans le transfert de connaissance et de compétence. L’IA pourrait intervenir pour personnaliser à grande échelle des programmes de développement.

Des plateformes intègrent l’IA pour analyser en profondeur les profils de compétences et les intérêts de chaque employé, permettant ainsi une adaptation précise des recommandations de formation et de mentorat. Cette technologie peut identifier les lacunes de connaissances et suggérer des ressources adaptées, des projets collaboratifs et des mentors spécifiques, assurant ainsi que chaque employé reçoit l’encadrement le plus pertinent, efficace et surtout personnalisé possible.

Exemple | L’AI Salesforce

Dans un article paru dans le Harvard Business Review, l’utilisation de l’IA pour soutenir le mentorat chez Salesforce est citée comme un exemple de la façon dont les technologies peuvent faciliter la gestion des talents. L’IA de Salesforce évalue continuellement les données de performance et d’apprentissage pour affiner ses recommandations, garantissant ainsi que les employés sont non seulement mis au défi mais également soutenus dans leur croissance professionnelle. Cette approche ne se limite pas à améliorer les compétences individuelles ; elle enrichit également la culture d’entreprise en promouvant une atmosphère d’apprentissage continu.

Aussi, la gestion de connaissance est un levier essentiel pour la compétitivité et la pérennité des entreprises. De nombreux articles et de nombreuses études ont été réalisées ces dernières décennies et les bonnes pratiques sont déjà connues. De nombreux outils sont mis à disposition pour accompagner les organisations dans la récolte et la maîtrise de leurs connaissances. Cependant, avec le développement rapide de l’Intelligence Artificielle, de nouvelles pistes de travail sont à étudier et pourrait apporter plus d’efficience dans la maitrise du patrimoine intellectuel des entreprises.

Dans un monde des affaires en perpétuelle mutation, marqué par une accélération des innovations technologiques, la transformation numérique s’impose comme un impératif stratégique. Au cœur de cette dynamique, le concept du cycle de vie du produit, envisagé à travers l’organisation en mode produit, émerge comme une réponse adaptée aux défis contemporains des entreprises. Cet article propose d’explorer comment cette approche révolutionne la transformation des métiers, en offrant une nouvelle vision stratégique axée sur la création de valeur durable pour le client.

Comprendre le Mode Produit

Traditionnellement, les organisations ont structuré leurs efforts de développement autour de projets avec des objectifs et des délais spécifiques. Cependant, cette approche montre rapidement ses limites dans un environnement où les besoins des clients évoluent rapidement. Le mode produit privilégie une approche dynamique, où la flexibilité et l’adaptabilité deviennent les maîtres-mots.

En contraste, le mode produit privilégie une approche dynamique, où la flexibilité et l’adaptabilité deviennent les maîtres-mots. Ce mode se caractérise par une orientation résolue vers la livraison continue de valeur, s’appuyant sur des équipes pluridisciplinaires et autonomes, guidées par une vision produit claire et partagée.

Le Cycle de Vie du Produit réinventé

Dans l’organisation en mode produit, le cycle de vie d’un produit – de l’idéation à la maturité, voire au déclin – est perçu comme un continuum. Ce parcours est jalonné de phases d’itération, d’adaptation et d’amélioration continue, où chaque étape vise à affiner la proposition de valeur pour mieux répondre aux attentes des utilisateurs. La vision produit joue ici un rôle crucial, en fournissant un cap stratégique et en assurant l’alignement des différentes parties prenantes autour d’objectifs communs. L’application du mode produit ne se limite pas à un secteur d’activité spécifique. Des industries variées, de la tech aux services financiers, en passant par la santé et le retail, ont adopté cette approche avec succès. L’application du mode produit ne se limite pas à un secteur d’activité spécifique.

Des études de cas illustrent comment des entreprises ont transformé leur modèle opérationnel, en déployant des stratégies produit qui ont non seulement dynamisé leur croissance, mais aussi renforcé leur compétitivité sur le marché.

Gains et Avantages de l’Approche Mode Produit

L’adoption du mode produit offre des avantages significatifs. Pour l’organisation, elle se traduit par une plus grande agilité. Cette flexibilité permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements du marché et aux évolutions technologiques. En se focalisant sur des cycles courts d’itération et de feedback, les organisations peuvent innover de manière plus efficace, réduisant ainsi le temps de mise sur le marché de nouvelles fonctionnalités ou produits. Cette agilité se traduit par une compétitivité accrue, permettant aux entreprises de saisir des opportunités de marché émergentes et de répondre efficacement aux défis concurrentiels. L’approche en mode produit favorise également une capacité accrue à innover, tout en optimisant les coûts de développement et de gestion du produit. Contrairement aux approches traditionnelles basées sur des projets avec des budgets et des délais fixes, le mode produit permet au périmètre d’être adressé en fonction des priorités, des besoins réels et de la valeur apportée. Cela se traduit par une utilisation plus efficace des budgets de développement, réduisant le gaspillage et améliorant le retour sur investissement des initiatives de développement de produit. Les équipes, quant à elles, bénéficient d’une plus grande autonomie et d’opportunités enrichissantes de développement professionnel. Les équipes sont encouragées à expérimenter et à prendre des initiatives pour améliorer continuellement le produit.

Les équipes sont responsables de l’ensemble du cycle de vie du produit, ce qui renforce leur sentiment d’appartenance et leur motivation. Cet environnement favorise l’innovation et la créativité, car les équipes sont encouragées à expérimenter et à prendre des initiatives pour améliorer continuellement le produit. De plus, la collaboration transversale entre différentes compétences (développement, design, marketing, etc.) enrichit l’expérience professionnelle et contribue au développement des compétences individuelles et collectives. Enfin, cette approche garantit aux clients des solutions plus pertinentes, innovantes et en phase avec leurs besoins évolutifs. L’orientation vers la création de valeur continue pour le client est au cœur de l’approche en mode produit. En intégrant régulièrement le feedback des utilisateurs et en se concentrant sur la résolution de leurs problèmes, les entreprises peuvent développer des produits et des services plus alignés avec les besoins et attentes des clients. Cela conduit à une plus grande satisfaction client, à une fidélisation accrue et, ultimement, à une croissance du chiffre d’affaires. Les produits deviennent non seulement des solutions à des besoins spécifiques mais aussi des vecteurs d’une expérience utilisateur enrichie et personnalisée.

Défis et Facteurs de Succès

La transition vers une organisation en mode produit n’est pas exempte de défis. Elle implique souvent de surmonter des résistances internes, de redéfinir les rôles et les responsabilités, et d’adapter la culture d’entreprise. La résistance au changement est un défi majeur lors de la transition vers le mode produit. Les collaborateurs peuvent être réticents à abandonner les méthodes de travail traditionnelles, perçues comme plus stables ou sécurisantes. Cette résistance peut être particulièrement marquée chez ceux qui perçoivent le changement comme une menace à leur rôle ou à leur statut au sein de l’organisation. Chaque membre doit comprendre sa contribution au cycle de vie du produit, ce qui demande une communication claire et un cadre organisationnel soutenant.Le succès de la transition vers le mode produit dépend en grande partie des compétences et de la capacité d’adaptation des équipes.

Néanmoins, des facteurs clés de succès émergent, tels que l’engagement des leaders dont le soutien continu facilite l’adoption de ces nouveaux modes de travail par l’ensemble de l’organisation, une communication transparente qui aide à démystifier le processus de transition et à aligner tous les membres de l’organisation sur les objectifs communs, et un accompagnement soutenu des équipes vers l’acquisition de nouvelles compétences. Le succès de la transition vers le mode produit dépend en grande partie des compétences et de la capacité d’adaptation des équipes. Investir dans la formation et l’accompagnement des collaborateurs est donc primordial. Cela inclut des formations sur les méthodologies agiles, le design thinking, ou encore le développement de compétences spécifiques au rôle de chaque membre dans le cycle de vie du produit. Cette culture encourage les équipes à expérimenter, à apprendre de leurs erreurs et à s’adapter rapidement, ce qui est au cœur de l’approche en mode produit.

L’organisation en mode produit se présente comme une stratégie gagnante pour les entreprises aspirant à rester à la pointe de l’innovation et à répondre efficacement aux attentes changeantes de leurs clients. En adoptant cette approche, elles se dotent des outils nécessaires pour naviguer avec agilité dans l’économie numérique, en transformant les défis en opportunités de croissance et de développement durable.

✍🏻 Laurent LANSADE, Practice Leader

Aujourd’hui, tant les organisations que les gouvernements reconnaissent l’importance de la gestion de projet dans la réalisation de leurs objectifs. La méthodologie PRINCE2 attribue aux projets plusieurs caractéristiques :

• Changement : Les projets sont généralement conçus pour générer un changement.
• Temporaire : Un projet a un début et une fin définis.
• Interfonctionnel : Un projet implique des équipes venantes de différents domaines d’expertise au sein de l’organisation
• Unique : Chaque projet est distinct des activités habituelles de l’organisation.
• Incertitude : Les projets comportent plus de risques et d’opportunités que l’activité habituelle de l’organisation

Un projet a un début et une fin clairement définis dans le temps. Il est également géré comme une entité avec ses propres objectifs et activités spécifiques, permettant ainsi la livraison d’un produit ou d’un service unique, par exemple, un produit manufacturé ou un système intégré au sein d’une entreprise.

PROJETS SIMPLES

Dans un projet simple, tous les éléments sont maîtrisés, ce qui facilite la définition et la gestion du projet. La perception de ce type de projet est factuelle, car le chef de projet travaille avec des éléments clairement définis. Un projet simple se caractérise par les éléments suivants :

• Un objectif clair et bien défini
• Une portée limitée
• Une faible complexité
• Des ressources disponibles
• Des risques limités
• Aucunes dépendances complexes
• Aucun besoin de gestion de projet formelle
• Une courte durée
• Un budget limité

Il est important de noter que la complexité d’un projet est relative et dépend de son contexte. Ce qui peut être considéré comme simple pour une organisation peut être plus complexe pour une autre. La définition d’un projet simple peut donc varier d’une situation à l’autre.

PROJETS COMPLEXES

Dans un projet complexe, tous les éléments ne sont pas maîtrisés, ce qui rend la définition et la gestion du projet plus difficiles. La perception de ce type de projet est subjective, car le chef de projet travaille avec des éléments ambigus. Un projet complexe se caractérise par les éléments suivants :

• Un objectif ambitieux et multifacette
• Une grande portée
• Une haute complexité technique ou organisationnelle
• Des ressources importantes
• Des risques élevés
• Des dépendances importantes
• Une gestion de projet rigoureuse
• Une longue durée
• Un budget conséquent

Les projets complexes exigent une planification minutieuse, une exécution méticuleuse et une gestion agile pour surmonter les défis et atteindre les objectifs fixés.

INTEGRATION DANS LES MEGAPROJETS, LES PROGRAMMES ET LES PORTEFEUILLES

Les projets, les mégaprojets, les programmes et les portefeuilles sont des éléments clés de la gestion de projet. Chacun d’entre eux nécessite une approche distincte pour atteindre le succès.

Projets

Comme nous l’avons vu précédemment dans la définition du PMI, les projets créent des résultats uniques avec des durées et des objectifs spécifiques. Ils sont axés sur la réalisation d’un changement organisationnel ou d’un actif spécifique. Les chefs de projet jouent un rôle double, gérant à la fois les équipes pour les soutenir et les projets pour atteindre les objectifs.

Programmes

Les organisations mettent en place des programmes lorsque les projets qu’elles entreprennent sont liés par des objectifs et des avantages communs. Les programmes peuvent ne pas avoir de livrables uniques ou de délais fixes, contrairement aux projets. Ils permettent une adaptation au changement pour garantir des avantages efficaces pour l’organisation.

Portefeuilles

Dans la gestion de projet et de programme, un portefeuille désigne l’ensemble des projets et des programmes entrepris par une organisation. Il représente toutes les initiatives en cours ou planifiées alignées sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. La gestion de portefeuille consiste à prioriser, sélectionner et allouer les ressources pour optimiser leur utilisation et atteindre les objectifs stratégiques.

En résumé, la gestion de projet, de mégaprojet et de programme se concentre sur la gestion et la réalisation d’activités de manière efficace, tandis que la gestion de portefeuille se concentre sur la mise en œuvre des programmes appropriés pour offrir un maximum d’avantages.

Mégaprojets

Selon le Oxford Handbook of Megaproject Management, un mégaprojet est un projet d’investissement de très grande envergure impliquant des perspectives à long terme. Ils sont nettement plus complexes que les projets classiques et sont généralement initiés par des gouvernements ou de grandes entreprises. Ils ne sont ni des programmes ni des portefeuilles, car, comme les projets, ils cherchent à fournir un résultat unique grâce à des objectifs.

En résumé, la gestion de projet est le pilier de la réalisation des objectifs organisationnels. Comprendre la différence entre projets simples et complexes est essentiel. Cependant, le monde de la gestion de projet est en constante évolution, offrant de nouvelles opportunités pour optimiser les processus et maximiser les avantages. Restez informé et prêt à embrasser ces opportunités pour garantir le succès continu de vos projets.

Khalie ISSA BONGO et Christiane BOU ZOGHEIB, Consultantes en Management de projet

Dans le monde dynamique des entreprises, la gestion de projet et la gestion de produit jouent des rôles essentiels dans la réalisation des objectifs organisationnels. Mais comment passer d’une approche axée sur le projet à une approche produit ? Dans cet article, nous allons explorer ensemble cette transition en examinant la place de ces deux disciplines dans une organisation, en soulignant les différences entre les deux visions et en explorant la notion émergente de gestion de projet « hybride ».

Gestion de projet, gestion de produit. Qu’est-ce que c’est ?

La gestion de projet et la gestion de produit occupent des positions stratégiques dans le fonctionnement d’une organisation. La gestion de projet implique l’organisation et la coordination de ressources pour atteindre des objectifs spécifiques. Elle repose sur une méthodologie structurée, visant à planifier, exécuter, contrôler et clôturer un projet avec succès, en tenant compte des risques et des contraintes rencontrées. Elle se caractérise par une structure temporelle et des étapes clairement définies et des objectifs mesurables. Elle repose souvent sur des méthodologies telles que le modèle en cascade ou le cycle en V.

La gestion de produit est, quant à elle, plus axée sur le cycle de vie continu du produit, de la conception à la fin de vie. Elle se concentre sur le développement, la commercialisation et l’amélioration continue d’un produit ou d’une gamme de produits. Cela implique donc une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs, une gestion efficace des fonctionnalités et une rétroaction régulière pour améliorer le produit.

Quelle approche faut-il choisir ?

Un grand nombre d’organisation remettent en cause la culture « projet » et cherche à obtenir une approche « produit ». Il est important de garder en tête que chaque projet est différent. Il n’existe pas de modèle qui permet de définir en 

Cette vision traditionnelle voit la gestion de projet comme une démarche orientée vers la satisfaction du client. Elle se concentre sur les objectifs, les livrables et le scope définis en amont du projet, pour atteindre une solution déjà bien déterminée. Pour la mise en place de la solution, le chef de projet vient définir une planification détaillée, suivant une approche rigide et séquentielle. L’accent est mis sur la livraison du projet dans son ensemble, en respectant les délais et le budget.

En revanche, dans les méthodologies agiles, comme Scrum, la vision du produit est énoncée au début du projet mais reste flexible pour s’adapter aux retours des utilisateurs et à l’évolution du marché. Le développement se fait par itérations courtes et successives que l’on appelle « Sprint », mettant l’accent sur la création de valeur pour l’utilisateur à chaque étape.

La vision projet traditionnelle se concentre sur une planification stricte et la vision produit agile privilégie l’adaptation continue aux besoins changeants des utilisateurs et du marché, en livrant des fonctionnalités utilisables à chaque itération. Dans une approche « projet » on répond généralement aux questions suivantes : Quel est le but du projet ? Quels sont les résultats attendus ? Quels sont les délais et les ressources disponibles ? Qui sont les parties prenantes impliquées et quelles sont leurs attentes ? Tandis que dans un mode « produit », on cherche à répondre aux questions suivantes :  Quel problème le produit résout-il pour les utilisateurs ? Quelles sont les principales fonctionnalités et caractéristiques ? Quelle est la feuille de route ? 

Faire appel aux deux méthodes : vers un mode « Hybride »

Est-il possible de combiner le meilleur des deux mondes ? La gestion de projet « hybride » cherche à intégrer les aspects des approches projet et produit, en adoptant une approche flexible et adaptative. Cette approche combine la rigueur de la gestion de projet et cette omniprésence du client que l’on retrouve dans la gestion de produit, permettant ainsi une meilleure collaboration et une plus grande satisfaction des parties prenantes.

L’objectif de la méthode hybride est de sélectionner l’approche la plus appropriée pour chaque étape du projet. En pratique, cela peut se traduire par l’utilisation d’une approche traditionnelle pour l’initialisation et la planification, tandis qu’une approche agile est adoptée pour l’exécution du projet, en particulier pour les phases de développement et de test. Afin de garantir le succès de votre projet, la conduite du changement est essentielle lors de l’adoption d’une nouvelle méthodologie dans un projet. Elle garantit l’acceptation des parties prenantes, favorise l’engagement de l’équipe, gère les résistances au changement, assure une communication efficace, et permet un suivi et des ajustements continus pour assurer le succès de la transition. 

En résumé, passer de la gestion de projet à la gestion de produit nécessite un changement de perspective, axé sur la satisfaction client et l’adaptabilité continue. L’utilisation d’une approche hybride permet aux organisations de bénéficier des atouts des deux méthodologies pour atteindre efficacement leurs objectifs tout en répondant aux besoins des utilisateurs finaux. Toutefois, pour garantir les avantages de cette approche, il est crucial d’avoir une équipe de conduite du changement. Le cabinet Argain Consulting Innovation propose son expertise pour accompagner cette transition. Forts de notre spécialisation en management de projet et transformation des organisations, notre équipe comprend des experts à la fois en méthodes traditionnelles et agiles. En tant que pivot entre ces deux approches, nous sommes parfaitement positionnés pour intervenir dans ce contexte spécifique.

Camélia TACHEFINE
Consultante en management de projet IT

ChatGPT, la révolution dans le monde du conseil ?

Pour le moment ChatGPT n’est qu’à la préhistoire de l’IA et pourtant déjà des inquiétudes apparaissent quant à l’avenir de nos métiers. Mais attention digitalisation et transformation numérique n’entraînent pas de fait une suppression totale des compétences valorisables des talents.

Premièrement, pour la simple et bonne raison que les IA ne prendront pas en compte avant longtemps les aspects humains et relationnels des métiers du conseil dans leurs fonctionnalités. Les robots ne vont pas arriver d’un instantanément sur le marché et remplacer les rapports humains. Le process RH s’appuiera toujours sur les différentes étapes des entretiens d’humain à humain et les présentations orales de consulting seront encore valorisées par le client.  Ce qui changera à coup sûr sera la façon d’arriver au résultat valorisé. L’IA sera un outil d’accompagnement, à court et moyen terme en tout cas et transformera petit à petit nos pratiques laborales sur les tâches et activités les plus automatisables. Une comparaison pertinente de l’impact de l’IA peut-être la suppression du travail manuel qui s’est opéré progressivement fin 19 e siècle et jusqu’à nos jours avec la machinisation des tâches les plus simples jusqu’aux tâches les plus complexes. Cela a entraîné une hausse de la productivité à chaque révolution industrielle avec des vagues successives de rendement croissant.

On va donc essayer de voir ensemble quels vont être les impacts de ChatGPT sur nos métiers. Pour ce faire, proposons une analyse découpée selon la temporalité et deux spécialités propres au management organisationnel que sont les process et la gestion de projet même si bien sûr les deux se recoupent.

Argain Consulting Innovation est ainsi un cabinet qui recherche la haute performance dans le management de projet ; il se concentre ainsi sur l’axe de gestion de projet et celui des process. Et qui dit performance, dit optimisation du temps, de l’énergie et des coûts. Et l’IA a beaucoup à apporter tant en interne qu’en externe pour les clients.

ChatGPT : la solution à court terme pour votre entreprise ?

Dans sa version actuelle, Chat GPT permet d’effectuer certaines améliorations et de gagner en performance à condition que l’on maîtrise déjà soi-même complètement les tâches demandées à l’IA. Il faut connaitre ici ce que l’on appellera les variables d’ajustement. C’est-à-dire être force de proposition. ChatGPT exécute ce que l’utilisateur lui demande de faire. Pour le moment, il faut détailler précisément et clairement les tâches demandées à l’IA tout en étant capable de les comprendre pour ensuite exercer un contrôle de qualité. Il n’y a donc pas rien à faire. A l’avenir, l’IA comportera 600 fois plus de paramètres et avec l’utilisation croissante des utilisateurs, le contenu mis en variable pourra être allégé grâce à l’expérience utilisateur et le concept du machine Learning dans le prompt. Mais à très court terme, il faut comparer le temps et l’énergie passés à constituer les variables à ceux déployés pour réaliser la tâche. Notons qu’actuellement, l’IA ne peut encore réaliser des projets très complexes à moins d’être découpés méthodologiquement. Cela est progressivement en train de changer car il est désormais possible de stocker de la data en ligne sur l’outil et donc de séquencer par étapes des projets bien plus complexes.

Prenons un exemple, à court terme et sur l’axe projet. La gestion demande forcément une grande coordination entre tous les acteurs impliqués, et entraîne par conséquent un mailing important. Actuellement, l’IA, si l’on précise les variables d’ajustement c’est-à-dire le ton d’écriture du mail, son objet, sa fonction, son but … est parfaitement capable de rédiger un mail correspondant aux attentes. Testez ! Vous verrez. De plus, actuellement sur le moteur de recherche de Microsoft Bing (et donc potentiellement demain dans l’outil ChatGPT), d’autres paramètres, « la temperature » ou la taille permettront d’ajuster la créativité, l’originalité et la longueur des réponses.

Deuxièmement, l’IA est également capable de créer des codes dans tous les langages de programmation algorithmique, de les expliquer et les corriger. Le coût d’une ligne de code est donc amené à l’avenir à fortement diminuer. Cela aura à n’en pas douter son lot de conséquence importantes à l’avenir pour le développement informatique. Dès demain, la création d’application d’accompagnement internes aux entreprises en gestion de documentation, de projet et de modélisation de processus se multiplieront. Et ce d’autant plus avec la mise en place progressive de plug-in dans la version premium de l’outil. Son utilisation reste cependant pour le moment à la marge et selon le bon vouloir de chacun. La boîte de dialogue peut ainsi donner des idées de création, que ce soit pour du mailing, du code, du design ou bien pour être utilisé comme outil d’apprentissage dynamique pour faire une tâche précise. Par exemple, pour la refonte de process, quels qu’ils soient, ChatGPT offre une multitude d’idées de création, rédactionnelles ou de design. Il faut alors remodeler, adapter en fonction des variables voulues.  L’algorithme est donc pour le moment assez utile comme benchmark et veille stratégique.

A court terme et en termes de process, l’IA est capable de prouesses rédactionnelles. C’est un outil qui pour le moment est très fort dans l’écriture à proprement parler. Pour le process RH, la communication, le marketing ou encore sur l’axe du métier Business Manager, l’IA propose une grande variété de fonctionnalités. Nous pouvons envisager une conception de post de com Linkdln personnalisés, des rédactions de réponses à appel d’offre (ou du moins des aides personnalisés) ou encore des maquettes de prospection.

La version 4 incorpore de la dictée orale et de documents graphiques. Les résumés de contenu audio-visuel ou écrit seront donc complètement possibles et feront gagner un temps considérable.

Chacun, à sa guise, est libre d’utiliser Chat GPT comme il utilise Google pour trouver réponse à ses questions, inspiration et conseil à ses activités tout en étant conscient que l’IA ne dispose pas d’une maturité suffisante pour lui en témoigner une confiance aveugle. Ce qu’il faut pointer du doigt c’est que pour la première fois, il existe un outil qui a une mémoire dynamique, qui en partie auto-apprend, qui trie les données et qui est créatif, et ce, tout à la fois. Vous pourrez donc revenir une semaine après sur la boîte de dialogue et actualiser votre demande de recherche en fonction de vos évolutions réflexives. A court terme, il faut certes être force de proposition de variables mais Chat GPT constitue à n’en pas douter un bon outil d’accompagnement offrant de belles possibilités d’apprentissages et de gain de temps à l’initiative de l’utilisateur qui doit au préalable disposer d’une intelligence situationnelle. La capacité d’adaptation sur les critères des paramètres du prompt est primordiale. C’est ce qu’on appelle le « Chat GPT prompt engineering » : savoir manager et articuler ces critères afin de communiquer au mieux avec l’outil et obtenir une réponse optimisée. C’est un des axes métiers qui va probablement se développer avec l’agent conversationnel. Il faut avoir à l’esprit que les cas d’usages en entreprise doivent cependant être normalisés et formalisés afin de dégager une vraie démarche de transformation et d’optimisation laborale à terme.

Préparez l’avenir de son entreprise avec ChatGPT

 Avec les futures versions de l’IA et les investissements croissants de Microsoft et Google, il est clair que les pratiques professionnelles sont amenées à évoluer rapidement et drastiquement (on parle ici de mois et de quelques années). En effet, il est très probable que Chat GPT devienne un outil du pack office et s’intègre donc complètement au paramétrage Microsoft en incorporant toutes ses fonctionnalités pour donner suite au désir de partenariat du géant américain.

D’ici le début de l’été 2023, Microsoft lancera Teams Premium, une option payante entre 7 et 10 $ de sa célèbre application. L’offre qui incorporera GPT-4 permettra aux utilisateurs de récupérer des notes de réunion générées et classées automatiquement par l’IA. Un axe essentiel. Car en effet, l’augmentation du temps passé en réunion virtuelle ayant explosé ces dernières années, il est devenu nécessaire d’alléger la charge des employés. L’IA va ainsi générer des comptes rendus et rendra les réunions bien plus dynamiques qu’elles ne le sont car moins paralysées par une éventuelle prise de notes. Outre cette innovation, il sera également possible de traduire via un sous-titrage en direct en plus de 40 langues disponibles les prises de paroles de chaque intervenant et de les retrouver à partir de marqueurs chronologiques afin d’accéder aux passages animés correspondant à chaque point thématique des notes.

En ce qui concerne le mailing, il sera à n’en pas douter plus intelligent et ce qui était possible à court terme, le sera davantage avec beaucoup moins de variables devant être proposées par l’utilisateur dans le prompt. Nous observerons une certaine automatisation avec des propositions en fonction d’une articulation intelligente. Nous pouvons aisément imaginer un tri, des rédactions de mails différents en fonction des destinataires avec une infinité de possibilités de réponses automatiques. Que ce soit pour la coordination pour des projets ou du consulting, la rédaction de mail, l’envoi, le tri sera dès demain un gain de temps considérable pour nos consultants qui verront le temps consacré au cliquage et tapping réduit à 0.

Sur la partie projet, le pilotage des budgets est un enjeu majeur pour notre cabinet. Il existe déjà beaucoup d’outils performants comme Planisware et Clarity qui permettent un suivi budgétaire et une gestion de portefeuilles mais Microsoft et Google ont pour ambition de développer des outils d’IA d’analyse et de recommandation. Il y a encore beaucoup à faire pour ChatGPT car la concurrence existe et dispose d’une avance importante en analyse budgétaire mais son système de machine Learning pourra permettre des analyses de plus en plus fines.

C’est sur la partie process que véritablement les pratiques risquent d’évoluer grandement. Les modélisations graphiques de Process seront bientôt générées automatiquement en fonction de critères préalablement définis et automatisés selon un standard. L’IA sera capable d’adapter les contenus en fonction de leur objet. Les propales commerciales pour le cycle d’avant-vente s’articuleront donc par exemple autour d’un prototype mais les textes, les images ou encore les couleurs seront adaptés à chaque version. Cela est d’autant plus vrai que des IA de création d’images comme Dall-E, incorporé à ChatGPT, se développent de plus en plus.  Les propales seront uniques et à la fois découlant d’une version standardisée travaillée au préalable. Puis à mesure que le temps passera, l’encadrement qualité permettra à l’IA de s’affiner. Sur le process RH, des logiciels de tri des candidats et de Sourcing pourront voir le jour. A la différence des ATS, ils seront bien plus précis dans leur recherche : l’IA connaîtra exactement les besoins du poste car disposant de fait d’une connaissance interne de l’entreprise du fait de son utilisation croissante lors des diverses activités. On peut aussi imaginer, une distribution automatique des missions en fonction des taux de réussite des missions préalables des consultants sur certains secteurs, de leur compétences, disponibilité … et cela simplifiera grandement le travail des Business Managers qui pourront s’appuyer sur un outil d’accompagnement. Ils devront alors l’encadrer.

Mais attention, cette petite révolution entraînera de nouvelles activités de contrôle, d’encadrement et de maintenance de l’IA. Il faudra alors la comprendre et la manager. De fait, les activités purement techniques, de cliquage et de mise en forme diminueront au profit des activités de réflexion de fond, de refonte organisationnelle, d’observation et de communication humaine ou de conception des variables et d’encadrement de l’IA.

ChatGPT : l’investissement à long terme.

Si nous réussissons à embrasser cette révolution, cette nouvelle organisation pourrait à terme créer une nouvelle offre d’expertise de management basée sur la tech, l’IA et la plateformisation d’autant plus que de nouvelles activités et ce dans tous les secteurs vont exploser avec l’arrivée progressive de cette IA. L’ère de la BIG Data va petit à petit se mettre en place et les secteurs des business de plateforme (Ubérisation, Airbnb…) vont d’autant plus devenir des acteurs clés de l’économie aux USA et en Chine d’abord puis très certainement en Europe. Ces révolutions cristallisent aussi des enjeux géopolitiques qui dépassent le cadre de l’économique. La production de puces électroniques semi-conducteurs essentiellement concentrée à Taiwan via l’entreprise TSMC (qui dépend de la technologie de l’entreprise néerlandaise ASML) et si nécessaire à la production de nos smartphones explique pourquoi la Chine et les USA s’affrontent politiquement dans le but d’exercer une influence croissante sur l’île. La technologie serait d’ailleurs en train d’être rapatriée très progressivement aux USA (l’avantage concurrentielle de Taiwan étant encore immense) et il est possible qu’une fois celle-ci exportée, Taiwan revienne aux mains de la puissance communiste.

Nous sommes ainsi passés d’une ère de la statistique d’échantillonnage, où l’inférence jouait le rôle d’analyse, à celle du criblage des données via les métadonnées (données descriptives à la donnée primaire sans lesquelles celle dernière serait dépourvue d’utilité). Chaque utilisateur est unique en data et il est possible de connaître en détail chaque attribut précis d’étude aussi infime soit-il. L’ère des tendances et des statistiques est révolue. Place à celle de la Big Data et ses quantités informationnelles de données émises quotidiennement. Rendez-vous compte, il est communément admis qu’un occidental est soumis à un flux informationnel quotidien équivalent à celui d’un gentilhomme du XVII e siècle en toute une vie ! Le management de projet, et son objectif de performance, ne va pas disparaître. Il va être profondément transformé, lui, ses activités et processus et de nouvelles perspectives vont éclore. Des dizaines d’autres IA verront le jour. Chaque entreprise doit donc tenter de mesurer et anticiper au mieux l’ampleur de ce qui nous attend en tirant le meilleur de cette transformation en marche et à venir. Il faut alors se positionner sur les diverses stratégies d’innovation concernant la Tech et l’IA car se sont toujours les vendeurs de pioches qui s’enrichissent lors d’une ruée vers l’or. Cette nouvelle révolution doit être mesurée dans sa fatalité manichéenne (toute innovation comporte son lot de bien et de mal). L’évolution est inévitable. Soyons de la partie. Le plus important est peut-être d’en être conscient.

Un article rédigé par Jonathan LEVY-GUILLAIN, Consultant en innovation et management stratégique. 

Il est très peu probable que vous n’ayez pas entendu parler de l’Intelligence Artificielle ChatGPT mise au point par OpenAI, entreprise américaine à but lucratif plafonné. Et pour cause, l’outil de dialogue lancé en novembre 2022 est arrivé assez brusquement, bouleversant les écosystèmes universitaires et économiques et laissant doutes et inquiétudes mais aussi extase et émerveillement sur son passage aussi bien dans la presse qu’au sein des entreprises et des milieux pédagogiques. Alors que faut-il penser de cet outil ? Est-ce vraiment une révolution ? Faut-il s’inquiéter ou bien s’en réjouir ? Quelle voie ouvre-t-il ? Et quels seront les potentiels impacts sur nos métiers ?

Chat GPT : Comprendre la technologie qui révolutionne le traitement de langage naturel

ChatGPT « GPT » acronyme signifiant « Generative Pre-trained Transformer » (« Transformateur génératif pré-entraîné ») est un prototype d’agent conversationnel utilisant l’intelligence artificielle, ou plutôt l’intelligence augmentée spécialisé dans le dialogue. L’agent conversationnel est ainsi un modèle de langage disponible en plusieurs langues affiné par apprentissage supervisé et par apprentissage par renforcement. Qu’est-ce que cela veut dire ? Cela signifie premièrement que l’IA sait classer ses données par étiquettes et que celle-ci se nourrit d’elle-même en améliorant son expérience utilisateur à chaque requête de l’user qui doit au préalable s’inscrire sur la plateforme. C’est le principe du machine Learning uniquement présent dans le prompt de l’outil, c’est-à-dire dans ce qu’on peut appeler la force de proposition de variables.

L’outil est également une boîte de mémoire à aspect humain qui se souvient des « discussions passées » avec l’utilisateur.  La conséquence de ce fonctionnement technique pour l’utilisateur est la quasi-instantanéité de la réponse via des requêtes et réponses cibles et la promesse de fiabilité croissante de l’outil. En effet, cela entraînera ce qu’on appelle des effets de réseaux de données. Plus le nombre d’utilisateurs augmentera et plus cela incitera les utilisateurs à utiliser l’outil. L’exemple qu’on donne souvent pour représenter cette idée est l’écoute d’un album de Lana del Rey : plus le nombre d’utilisateurs, ici l’audience, augmente plus l’incitation pour les autres utilisateurs sera forte car ils considèreront la forte audience comme un gage de qualité. C’est le même principe pour ChatGPT, plus la base utilisateurs sera grande, plus la qualité de diffusion de l’information (l’écriture et la génération automatique de texte) sera bonne et plus la base augmentera. Car attention à la confusion souvent faite : c’est seulement dans le prompt que le Deep Learning est présent. Chat GPT est constitué de plusieurs briques : le prompt, que l’on a déjà vu, et qui est responsable de la génération de texte et le transformer, qui pour faire simple, est le système de données et modèle statistique qui est responsable de la connaissance de l’outil version 2021. Et dans ce transformer, pas question de parler d’apprentissage par renforcement. Un Deep Learning en connaissance et donc en données demanderait une trop forte puissance de calcul et donc une technologie au coût économique mais également énergétique démesuré. Le terme « Intelligence Artificielle » est donc, contre toute attente, peu adapté car l’outil n’est ni intelligent – l’outil ne dispose pas d’une capacité de raisonnement (pas de Deep Learning en data) et ni artificiel – l’outil se cache derrière un modèle statistique. Il serait ainsi plus judicieux de parler d’intelligence augmentée.

Il est important de garder en tête que la technologie de Chat GPT n’a pas éclos instantanément. Cette dernière ne constitue en rien une découverte fondamentale. Elle fait suite à de longues décennies de recherche théorique en matière de réseaux de neurones, et ce depuis les années 50. On appelle ces réseaux de neurones, en intelligence artificielle, des paramètres. Là où Chat GPT est innovant c’est que l’outil a réussi à appliquer et articuler techniquement et concrètement des connaissances scientifiques brutes et cela est dû au fait que des technologies ont été créées progressivement (carte graphique, processeur…). Car rappelons-le, la conception de ce qu’on appelle une intelligence artificielle repose sur un jeu de de données. Pour nourrir, une IA (AI training), il faut des quantités démentielles de data. Et c’est seulement depuis 2007, et l’invention de l’iPhone (premier smartphone) par Steve Jobs que cela est possible. Sans smartphone, peu de contenu ; sans contenu, pas de données ; sans données pas d’IA. Donc non ChatGPT n’est pas une création inventée du jour au lendemain par des érudits dans des garages comme le mythe de l’innovation laisse souvent supposer.

Notons que Chat GPT est la plateforme qui a atteint le plus rapidement 1 million d’utilisateurs en seulement quelques jours et son business model prévoit une croissance de près de 100 % à chaque cycle de l’IA c’est-à-dire chaque nouvelle version. En effet, la gratuité initiale de la plateforme puis sa transformation en un modèle prémium et la mise en place parallèle d’un modèle bas-de-gamme vont entraîner des effets de verrouillage.

Le paysage de l’IA : Comment Chat GPT s’intègre-t-elle dans l’écosystème de l’IA ?

Et c’est ce fonctionnement de l’IA qui inquiète en particulier les GAFAM. Google a ainsi déclenché son code rouge à son comité de direction stratégique en matière d’innovation et d’intelligence artificielle.  Sundar Pichai, CEO d’Alphabet a demandé l’accélération des services R&D en IA et une levée de fonds à hauteur de quelques milliards de dollars afin de financer la sortie d’une vingtaine de produits IA, à usages divers, à l’horizon 2025 pour concurrencer ChatGPT mais sur d’autres segments stratégiques autour de l’image et du texte. C’est un moment de grande vulnérabilité pour le moteur de recherche Google qui voit sa proposition de valeur, à savoir son livre ouvert en open source et liens hypertexte qu’est Internet être inquiété par un concept de recherche innovant de l’outil novice. Le géant se sent, à juste titre, menacé par un algorithme qui, en interface et efficacité en principe dépasse largement celui de Google. Il faut, ici, rappeler que la force du moteur de recherche d’Alphabet n’est clairement pas dans son algorithme (d’autres existent et sont bien plus puissants) mais dans l’indexation massive de sources informationnelles et d’hypertextes colossaux. Le chiffre d’affaires d’Alphabet étant composé à plus de 80% des revenus dégagés par son moteur de recherche, on comprend aisément les craintes du géant du data web. Google a de toute façon développé un outil similaire à Chat GPT nommé LaMDA mais préfère adopter pour le moment une position stratégique de mise en retrait.  Mais nouvelle rassurante pour la société dirigée par Sundar Pichai, Chat GPT est encore dépendant de Google à travers l’accessibilité de l’outil. Il faut encore passer en majorité par le moteur de recherche pour les utilisateurs pour arriver sur la boîte de dialogue. Mais c’est sans compter sur Microsoft, concurrent de Google, qui a investi plus de 10 milliards de dollars dans l’outil afin de créer un véritable partenariat entre Bing, son moteur de recherche et ChatGPT afin d’incorporer des réponses ciblées à la base de recherche. Mais l’idée novatrice du géant éditeur de logiciels c’est de faire de ChatGPT un outil du pack office pour le monde professionnel, en particulier avec Outlook, PowerPoint, Word, Excel et surtout Teams. Quoi qu’il en soit, il faut garder en tête qu’une course à l’innovation stratégique en IA est en train de s’opérer entre les GAFAM. Et les dirigeants des GAFAM le savent. Marc Zuckerberg a d’ailleurs déclaré récemment que les investissements de Facebook allaient désormais se concentrer sur l’IA, quelques mois après avoir renommé son groupe « Meta » en référence au Metaverse et au web 3. Était-ce prématuré ? Facebook veut-il entamer un repositionnement stratégique ? En tout cas, il se peut que les modèles d’affaires de Google et Facebook (respectivement Alphabet et Meta) basés sur le contenu, l’audience et la data s’essoufflent légèrement. A Apple, Amazon, Microsoft de profiter de cette situation.

Pour créer quelques ordres de grandeur et des représentation synthétiques, la société OpenAI, cocréée par Elon Musk et Sam Altman est valorisée à 29 milliards de dollars en 2023 contre 14 en 2021. L’entreprise adopte une position stratégique sur les marchés financiers de private equity et n’est pas (encore ?) cotée en bourse. Actuellement, l’outil dispose de 175 milliards de paramètres, les paramètres sont comme les liaisons neuronales du cerveau et assurent la liaison entre les briques d’une base de données. Ce sont ces paramètres qui permettent l’architecture informationnelle mais sa version 4 premium sortie récemment en prévoit à terme 100 000 milliard soit environ 600 fois plus (à titre de comparaison, le cerveau crée bien 100 000 milliards de synapses mais par secondes donc pas de panique, le robot n’est à priori pas près de remplacer l’homme). Même si le PDG de OpenAI, Sam Altman, a tenu à nuancer cette information, il est certain que la version 4 comportera à terme une base de données bien supérieure à celle de la version 3, qui contient le contenu data web de 2021. Cette version est payante car même si le modèle requête/réponse dispose d’un coût moyen très faible, les coûts futurs et énergétiques des mises à jour de bases de données (pour passer à la data web de 2023) seront bien supérieurs à ceux du modèle économique actuel. Et cela constitue une immense problématique contemporaine et environnementale quand on sait que la simple consommation énergétique d’un « AI training » c’est-à-dire l’alimentation d’une IA en data (par exemple les changements de cycle pour ChatGPT) peut correspondre, selon les chiffres de MIT Press et pour les IA les plus énergivores, à celle de 5 voitures cumulées durant leur durée de vie. Notons que les chiffres exacts de consommation énergétique de ChatGPT ne sont pas ou peu communiqués pour le moment et cela est probablement dû au fait que l’outil manque encore de maturité. Cela étant dit, ces revenus serviront probablement à financer la création d’un outil pro ChatGPT, d’autant plus avec le récent partenariat de l’outil avec Microsoft.

Chat GPT : Les inquiétudes liées à l’utilisation de l’IA

Mais alors, pourquoi une partie de la presse comme The Guardian, RTL et The Atlantic et les milieux universitaires ont-ils décrié l’outil qui à première approche a tout d’une véritable révolution tant technique qu’économique ? Certains reproches sont fondés sur des faits concrets et d’autres relèvent d’axes d’inquiétudes sur l’avenir de cette IA, mais il faut garder en tête que comme toute innovation diffusée dans la presse, la politique s’entremêle forcément à la science car des jeux d’intérêts économiques se cachent derrière le paysage médiatique français.

La première critique porte sur l’essence même de l’IA. Peut-on avoir réponse à tout ? C’est cette question philosophique à caractère épistémologique qui est au cœur du fonctionnement technique de l’IA. L’exactitude des réponses et le manque de nuance ont été mis en avant par des penseurs universitaires américains contemporains. L’algorithme renvoie une réponse à chaque question posée et ignore les problèmes d’interprétation des termes et de référencement. La force de Google et d’Internet en général et son livre ouvert est l’identification des sources qui éclaire forcément d’une lumière différente chaque information disponible sur le web.  C’est pour cette raison que l’IA est très efficace et optimale pour renvoyer des réponses sur des sciences exactes comme les mathématiques et l’informatique et moins pour les sciences humaines et sociales car dans ces domaines il y a un véritable travail de recherche, de nuance et de bibliographie. Une excellente thèse humaine cristallise une question et répond à une interrogation en élargissant de plus en plus les différentes sphères impactées. ChatGPT ne peut remplacer le travail d’investigation et d’observation et surtout de reconnaissance des sources. Google le fait beaucoup mieux par essence en Openbook grâce au réseau de connaissances et l’heuristique.

La deuxième critique, et c’est celle qui a fait le plus de bruit, porte sur l’enseignement et la pédagogie. Nombreux scandales ont éclaté sur des plagiats d’étudiants car l’algorithme écrit très bien, d’une plume très scientifique et factuelle, mais très proche de celle d’un humain. Les universités comme Sciences Po ont alors interdit formellement l’usage de Chat GPT, accélérant le processus de création de logiciel anti-ChatGPT. Un comité de professeurs de l’université de Stanford ont mis au point un logiciel nommé DetectGPT déclarant que « les humains ont le droit de savoir si l’écriture est humaine ou non ». OpenAI a également développé en interne une signature informatique pour incorporer une reconnaissance visible du contenu généré par ChatGPT. Toutes ces mesures sont cependant de l’ordre de l’ajustement et à l’avenir, il est évident que les milieux universitaires devront s’adapter au développement des outils liés à l’IA. Les craintes se sont ensuite déplacées sur l’avenir de la pédagogie car ChatGPT est un excellent professeur sachant dialoguer, et cela parfois plus que de vrais enseignants… Mais il est très probable que la pédagogie utilise l’IA comme outil. Qu’on le veuille ou non, l’intelligence artificielle est déjà là et bouleversera forcément la société et donc l’éducation et le monde étudiant, il faudra de toute façon s’adapter et en tirer le meilleur.

Chat GPT génère des textes automatiquement, et un outil de la sorte serait très dangereux en termes de propagande avec des possibles effets délétères pour la démocratie. Nous pouvons penser notamment à la capacité d’un individu à écrire des quantités importantes de commentaires générés et automatisés par l’IA dans le but d’influencer le processus de décision politiques. Le scandale Facebook-Cambridge Analytica est ni plus ni moins une accusation contre la société Cambridge Analytica d’avoir aidé à influencer l’élection américaine et favoriser l’élection de Donald Trump ou le Brexit en permettant aux clients du gouvernement russe de connaître l’identité de l’électorat américain sur les réseaux sociaux grâce à un vol de données massif sur le réseau social Facebook. La manipulation de l’opinion publique va s’accroître de toute évidence et ChatGPT, et ce qu’il ouvre comme perspectives, ne fera rien pour ralentir ce processus, au contraire. La cybersécurité va donc prendre un rôle prépondérant partout, augmentant les budgets dédiés à toutes les échelles, et cristallisant les jeux d’intérêts autour de ces enjeux. Car si on peut influencer les décisions sur des élections politiques, toute base de données est touchable, et surtout celles des cabinets de conseil par le point d’accès aux clients et secteurs d’activité qu’ils constituent. C’est ce pourquoi, les cabinets du Big Four, par exemple, recrute des hackers.

Pour éviter une partie de ces dérives, Open AI a mis en place un filtrage de contenu en externalisant auprès de SAMA, une société californienne employant des travailleurs au Kenya, l’alimentation de la base de données de l’algorithme de contenu à caractère discriminant dans le but de créer un filtrage de contenu. Ce filtrage mis en place dans le but d’instaurer une pseudo-morale pose un véritable problème au niveau éthique sur les conditions de travail des employés qui sont sous-payés pour lire une quantité considérable de textes haineux. L’enquête révélée par Time Magazine très récemment met en lumière les côtés sous-jacents de l’IA. C’est donc juridiquement que l’IA va poser un problème car il existe un flou considérable tant en terme pénal qu’en gestion de droit d’auteur.

Enfin, et c’est le domaine qui nous intéresse particulièrement ici, l’algorithme prend en charge des tâches que l’on pensait réservées aux humains dont des activités qui demandent de la créativité. C’est en cela que Chat GPT constitue une véritable révolution. Comme le souligne l’économiste Daniel Susskind qui a beaucoup étudié le sens du travail, Chat GPT n’est qu’une illustration de cette tendance beaucoup plus générale. Les images récentes du pape en doudoune blanche font échos à cette créativité devenue artificielle. Irrémédiablement, notre rapport à la consommation du visuel changera. Des contre IA de détection d’images se développent et même si la panique est légitime, il faut analyser la situation avec discernement. Tout personne consciente du monde contemporain qui l’entoure vérifie ses sources. Cela sera d’autant plus vrai avec le contenu visuel. Il est cependant très juste que la viralité peut s’avérer bien plus malsaine sur des photos que sur du contenu textuel. Un cadre légal robuste doit absolument être mis en place.

La question se pose donc quant à la suppression des emplois ? Va-on devenir inutiles ? Nos systèmes et nos machines deviennent incroyablement capables et il y aura par conséquent une raréfaction du travail sur les tâches « automatisable », certes, mais l’idée n’est pas nouvelle. Schumpeter, déjà, au XXe siècle, théorisait la destruction créatrice imputable à toute innovation. Quand un emploi meurt, d’autres sont créés et c’est toujours vrai avec Chat GPT. Quand Wikipédia est né, beaucoup d’inquiétudes ont suivi sur l’avenir de l’éducation et de la pédagogie mais aujourd’hui qui décrit l’encyclopédie de toutes les connaissances ? Quand la radio naissait, un article de la Dépêche prédisait la folie progressive qui allait s’installer progressivement dans la société en raison de la voix sortant d’une boîte mécanique. Nous devons apprendre à nous servir de cette IA afin qu’elle devienne un véritable outil et soit applicable à nos domaines d’activités pour gagner en efficacité et performance.

La peur de l’IA n’est pas nouvelle. Combien de romans, de films de science-fiction ont mis en scène le renversement de l’humanité par des robots ? Mais gardons en tête que ce qui est prévu n’est jamais ce qui arrive. Combien de politiques ou d’écrivains dans les années 90/2000 ont mentionné des maladies et des contagions mondiales relativement à ceux qui prédisaient le remplacement des hommes par des machines. Inutile de rappeler ce qui est arrivé réellement. Il faut donc relativiser cette peur même si, oui, des risques très concrets existent. Il faut prendre au maximum le lead et anticiper l’adaptation pour apprendre à travailler différemment. Même si Elon Musk a déclaré ironiquement vouloir mettre en place une volonté de ralentissement de la course à l’IA – il serait désormais conscient des risques pour l’humanité – il y a fort à parier que cela soit un bluff stratégique voulu de la part de l’entrepreneur milliardaire afin d’anticiper le cadre légal en préparation pour potentiellement plus facilement le contourner et garder plus ou moins le monopole de l’outil et l’IA via Microsoft.  La révolution est de toute manière en marche, il faut l’accompagner.

Un article rédigé par Jonathan LEVY-GUILLAIN, Consultant en innovation et management stratégique.