L’IA est-elle là pour rester ? Une analyse des enjeux de sa mise en œuvre
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RÉSUMÉ
L’intelligence artificielle (IA) a fait l’objet d’une attention particulière dans le monde des affaires. En effet, il a aidé au développement de plusieurs projets et à la vie quotidienne d’entreprises de différents secteurs, démontrant l’importance et le bénéfice de cet outil, notamment dans le cadre des affaires. Il y a une course entre les soi-disant grandes technologies pour l’amélioration et l’utilisation de l’IA, en mettant l’accent sur l’IA générative, car elle permet le plus haut degré d’automatisation parmi les IA et est par conséquent la plus utilisée pour effectuer des tâches à la place des humains. Cette étude de cas cherche à analyser - du point de vue de Pedro, chef d’entreprise - les forces, les faiblesses, les menaces et les opportunités de l’utilisation et de la mise en œuvre de l’IA pour aider la Gestion de la Relation Client d’Eleva, société de conseil en Administration. En se concentrant sur les domaines de la culture, des processus, des stratégies et des bases de données, le cas aborde les inconvénients et les avantages de la mise en œuvre de l’IA et suscite un débat sur ses conséquences possibles et ses possibilités pour Eleva.
L’intelligence artificielle comme solution digitale ?
Pedro est le directeur d’Eleva, une société spécialisée dans le conseil en administration, et responsable du secteur client. L’entreprise a émergé au début des années 2000, avec le développement d’Internet et la soi-disant 3ème révolution industrielle. Certaines caractéristiques de cette période sont la mise en œuvre de la technologie, l’automatisation des processus, l’utilisation d’ordinateurs, de systèmes électroniques et de logiciels dans les industries et les entreprises dans leur ensemble.
Cependant, même en ayant les bases en termes de technologie, Eleva a eu un peu de mal tout au long de son histoire à suivre les tendances de la modernité sur le marché. Ses fondateurs étaient plus conservateurs, croyaient davantage au contact direct avec les clients et considéraient cela comme quelque chose de fondamental dans le secteur du conseil. Les visites techniques, les entretiens, les réunions et les présentations ont toujours été effectués en personne et les connaissances des employés étaient extrêmement importantes pour un conseil réussi.
Avec la pandémie de COVID-19, l’entreprise a été contrainte de s’adapter, ouvrant des espaces pour le changement. Mais, même aujourd’hui, étant dans la deuxième génération de directeurs et consolidé sur le marché avec une large clientèle, certaines des pratiques les plus conservatrices existent encore, en raison de la culture organisationnelle de l’entreprise.
Actuellement, le portefeuille de clients est vaste et diversifié, composé de grandes entreprises qui recherchent des solutions dans divers segments : finance, analyse de processus, marketing, gestion du personnel, entre autres. En fournissant ses services à plusieurs entreprises, Eleva a commencé à avoir des difficultés à maintenir une relation de proximité avec ses clients actuels et à en prospecter de nouveaux. Par conséquent, il a demandé à Pedro de penser à quelque chose pour les aider.
Formado em administração e conhecido por sua habilidade técnica, visão estratégica e inovadora, Pedro procura sempre os melhores resultados em termos de processos, eficiência e lucros. Como entusiasta da IA e aproveitando sua atual popularização, ele vê a oportunidade perfeita para implementá-la na empresa onde trabalha. Sua intenção é alavancar seu setor, aproveitando os diversos benefícios que a IA pode trazer. Ademais, Pedro também visa evoluir na carreira, com a expectativa de obter alguma promoção ou aumento, caso a implementação do novo sistema seja bem-sucedida. É importante acentuar que pesquisas mostram que a capacidade avançada de coleta, processamento e aprendizado da IA facilita a tomada de decisão das empresas (Jabbar et al, 2020), antes baseadas na capacidade humana, suscetível às limitações.
Cependant, Pedro sait que ce n’est pas une tâche facile, car il doit convaincre le conseil d’administration d’Eleva que c’est positif pour l’entreprise dans son ensemble. Après tout, votre réputation ne peut pas être ternie par des erreurs et c’est pourquoi vous devez vous affirmer dans ce que vous faites, car l’utilisation de l’IA représente un grand bond en avant dans l’innovation dans votre secteur.
Estudando mais sobre o assunto, ele percebeu que diversos aspectos precisam ser levados em conta para que sua ideia funcione e dê bons frutos. Assim, ele decidiu se basear em um documento da Microsoft, que define os focos principais para implementação de IA em organizações. São eles: cultura, estratégia, processos e bases de dados. Além disso, Pedro decidiu usar a ferramenta de análise SWOT (Humphrey, 1960), para elencar as forças e fraquezas, ameaças e oportunidades, caso ocorra a implementação da IA. No mês seguinte, ele apresentará suas propostas para a diretoria da empresa.
Le document de Microsoft, nommé MAIVA (Microsoft AI Value Accelerator Manual, en portugais), sert de guide pour aider au développement structuré de l’IA par les services informatiques des entreprises. Il a été développé en tenant compte de la vitesse et des résultats de l’utilisation de l’IA et cherche systématiquement à aider les entreprises à développer leurs initiatives d’IA.
D’accord, mais qu’est-ce que c’est et quand l’intelligence artificielle est-elle apparue ?
La question non datée de savoir s’il serait possible pour une machine de penser comme un humain a conduit Alan Turing à développer le concept primordial d’intelligence artificielle en 1950. Pour cette raison, Turing – un mathématicien, informaticien et célèbre cryptographe britannique ayant une participation importante à la Seconde Guerre mondiale – est considéré par beaucoup comme le pionnier dans ce domaine. Le test de Turing est encore utilisé aujourd’hui comme référence pour évaluer les IA (Haenlein & Kaplan, 2019).
Le terme IA, officiellement introduit par John McCarthy, est apparu en 1955, lors d’une conférence au Dartmouth College, aux États-Unis, et a été défini par : « La science et l’ingénierie de la création de machines intelligentes » (Manning, 2020, 1) et par intelligent, nous entendons capables de s’adapter, d’apprendre, de résoudre des problèmes et d’obtenir des résultats spécifiques.
De nos jours, on peut dire que l’intelligence artificielle moderne, qui provient de Turing, simule l’intelligence humaine en fonction de la base de données utilisée. Grâce à des actions de répétition, il est capable d’effectuer diverses tâches, telles que la reconnaissance de sons, d’objets, la résolution de problèmes mathématiques et logiques et la compréhension des langues (Grands Modèles de Langage - LLM). Ce concept a été adapté aux innovations dans le domaine et comporte aujourd’hui des concepts complémentaires (mais qui restent des sous-domaines de l’IA) tels que l’apprentissage automatique (ML), l’apprentissage profond (DL) et l’IA générative (IA générative).
L’IA utilise des algorithmes et des bases de données complexes pour conditionner les modèles à effectuer des tâches simples ou complexes de manière autonome, en modernisant et en optimisant les processus. De toutes ses fonctions, l’IA générative se distingue par son utilisation dans le contexte commercial, dérive du ML et du DL et sont toutes des sous-domaines de l’intelligence artificielle.
De forma resumida, ML representa “algoritmos que aprendem automaticamente com conjunto de dados” (Lopes, 2024, 35.). Subconjunto da primeira, DL é “aprendizado de máquina utilizando redes neurais para aprender automaticamente com grandes conjuntos de dados” (Lopes, 2024, 35). E por último, IA generativa (que por sua vez é um subconjunto de DL) é definida por “redes neurais treinadas em grandes quantidades de dados e capazes de gerar resultados de alta qualidade, incluindo texto e imagens digitais” (Lopes, 2024, 35).
E o que a inteligência artificial tem de tão fascinante?
Pedro seguia pesquisando e refletindo sobre as diversas possibilidades, especialmente considerando o banco de dados robusto que a Eleva já possuía dos seus clientes.
L’IA générative représente une percée dans l’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise et a attiré l’attention des gestionnaires du monde entier. Le Big Book Of Generative AI (Databricks, 2024) met en évidence certaines des principales utilisations de l’IA générative dans les entreprises : les employés peuvent créer des invites et des flux de travail spécialisés pour optimiser leurs tâches, les managers peuvent prendre de meilleures décisions, les bénéfices ont tendance à augmenter et de nombreuses activités peuvent être menées plus rapidement et plus efficacement.
Un exemple clair est Amazon, un géant de la vente au détail en ligne qui vend des millions de produits par jour. En raison du grand nombre d’avis sur les produits qu’ils reçoivent et de la taille de l’équipe, le temps nécessaire à l’analyse de toutes les données de l’entreprise serait énorme. Avec l’IA, cette tâche peut être effectuée en quelques secondes, en obtenant des informations telles que : les principales raisons des plaintes, les caractéristiques des produits loués par les consommateurs, le niveau de satisfaction avec le prix et le produit lui-même, et d’autres informations secondaires fournies par les avis.
Cet exemple simple montre que l’IA peut aider à la gestion de la relation client (CRM) d’Eleva. Le CRM comprend les stratégies organisationnelles, les processus et les technologies de l’information (TI) qui permettent à l’organisation d’augmenter ses revenus et de répondre aux besoins des clients (Khan et al, 2022). Tout le monde connaît l’importance du CRM et d’offrir différents services aux bons clients au bon moment.
No caso da Eleva, a IA pode revolucionar a maneira como a empresa formula estratégias personalizadas para seus clientes. Imagine, por exemplo, a utilização de chatbots (mensagens automáticas) para acompanhar prazos e coletar feedbacks em tempo real, garantindo um atendimento mais ágil e eficaz. Além disso, a inteligência artificial pode mapear processos com precisão, identificar falhas antes que elas se tornem problemas e até sugerir recomendações personalizadas de produtos e serviços. Essas são apenas algumas das aplicações práticas da IA no gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), criando uma experiência mais eficiente e satisfatória para todos os envolvidos.
La rencontre
Après avoir étudié et réfléchi à l’utilisation de l’IA et aux concepts présentés ci-dessus, Pedro a construit une matrice SWOT afin d’obtenir une vision claire de la situation de l’entreprise et de la direction qu’elle veut prendre avec cette innovation, en identifiant les leviers internes et externes qui peuvent conduire ou entraver ce parcours.
La matrice SWOT (Figure 1) est un outil de planification stratégique et présente un diagnostic des facteurs positifs (forces et opportunités) et négatifs (faiblesses et menaces) de l’environnement interne et externe d’une entreprise.
Figure 1 : Matrice SWOT
Após a apresentação da análise realizada, Magno, diretor da empresa e chefe de Pedro, questiona o papel dos executivos da Eleva na implementação da IA. Ou seja, de que forma ele e os outros diretores precisam agir em relação a IA. Demonstra também preocupação com a reputação da empresa, já que sempre atenderam os clientes de forma próxima e personalizada, considerando o alto nível de conhecimento dos funcionários e isso é um ponto forte da Eleva. Seria a implementação da IA algo que poderia tirar esse diferencial?
En ce qui concerne le rôle des dirigeants, Pedro explique que c’est le reflet de ce leadership qui permet de laisser de la place à l’Intelligence Artificielle, car la culture de l’entreprise doit être alignée sur l’IA. Ce serait le principal défi auquel serait confrontée la culture d’Eleva. Il est facile de comprendre qu’il est en effet nécessaire d’avoir un environnement d’innovation, de créativité, d’apprentissage et de se concentrer sur l’agilité dans les processus afin qu’il y ait de l’espace pour la mettre en œuvre.
Le rôle de la direction devrait être de créer cet environnement favorable ; Et tout aussi important, maintenir l’engagement de l’ensemble de l’entreprise, sans hésitation ni ambivalence, pour éviter que le climat organisationnel ne change. D’autre part, si ce changement n’est pas naturel, ordonné et contrôlé, il peut aussi devenir une menace. L’adaptation ne peut pas être profonde au point d’altérer et de dénaturer la culture de l’entreprise, car elle est responsable de l’arrivée de l’entreprise sur le marché et de son établissement en tant que spécialiste dans le domaine du conseil.
Compte tenu de l’inquiétude de Magno quant à la réputation d’Eleva, la prochaine question soulevée lors de la réunion provient du conseil stratégique de l’entreprise et est liée à la qualité du travail effectué par l’IA. Le conseil a également exprimé des inquiétudes quant à l’importance des ressources financières nécessaires à la mise en œuvre du nouveau système. Pedro souligne rapidement que la stratégie et l’IA sont liées de manière complémentaire. En d’autres termes, de la même manière que l’IA peut aider la stratégie de l’entreprise et même en faire partie, la stratégie est nécessaire pour l’appliquer.
Mettre en œuvre quelque chose comme l’IA dans une entreprise nécessite des investissements tels que l’achat d’un logiciel d’IA payant ou dans la formation des employés pour leur permettre d’utiliser l’outil. Ainsi, la meilleure stratégie consiste à privilégier les investissements dans les domaines présentant les plus fortes possibilités de rendement. Il est également utile d’élaborer un nouveau plan stratégique en tenant compte de l’utilisation de l’IA, avec de nouveaux objectifs et les résultats attendus.
De plus, Pedro affirme que l’IA est un outil à l’usage de l’entreprise, mais qu’elle ne remplace pas l’éthique de l’analyse humaine et ne doit pas être utilisée à l’excès afin de ne pas réduire la qualité du travail effectué. Le manque d’originalité et le manque de paternité des employés lorsqu’ils utilisent l’IA pour effectuer leurs tâches pourraient en effet nuire à l’image de l’entreprise, surtout si l’on considère les compétences et les connaissances des employés d’Eleva.
Ensuite, la responsable des opérations demande comment cette mise en œuvre affecterait les processus d’Eleva à tous les niveaux, afin qu’elle sache comment agir. Parce que c’est l’opérationnel qui permet de mettre en œuvre quoi que ce soit dans une entreprise, les processus sont l’une des parties les plus importantes de la mise en œuvre de l’IA chez Eleva. Pedro précise que la mise en œuvre ne doit pas se faire d’un seul coup. Le point principal est d’avoir une bonne communication entre les zones impliquées dans tout processus d’entreprise. Indépendamment de l’IA, c’est déjà important ; Cependant, comme il s’agit d’une innovation, il est nécessaire que chaque partie connaisse son rôle et inclue les personnes, les technologies et les résultats dans chaque processus à réaliser.
Afin d’éviter les défaillances dans les processus, la mise en œuvre doit se faire progressivement, en commençant par des tests et en insérant progressivement la technologie dans la routine de l’entreprise. La vaste clientèle d’Eleva offre une excellente opportunité pour ce type d’expérience contrôlée. De plus, il est très important d’avoir une surveillance constante, avec des données de performance et des retours d’information, tant de la part des employés que des parties prenantes, afin d’améliorer les opérations avec plus d’agilité, de fiabilité et de précision. Ce processus progressif permet également aux clients de s’adapter au changement tout en minimisant l’impact des interactions avec l’IA.
Enfin, le responsable informatique soulève un autre point important : en raison de la taille de l’entreprise, comment s’assurer que toutes les données sont correctement intégrées pour alimenter les IA ? En tant que passionné de technologie, Pedro sait que la question est pertinente, compte tenu du principe de l’informatique : garbage in, garbage portuguese out, ou GIGO. En d’autres termes, si les bases de données sont alimentées avec des informations de mauvaise qualité, incomplètes, déconnectées et sans importance, le résultat généré par l’IA sera tout aussi insatisfaisant. L’un des principaux problèmes à ce stade est de créer des bases de données biaisées et, par conséquent, biaisées en faveur d’un certain type d’information ou d’idée. D’une manière pratique, cela pourrait donner des résultats inexacts, indésirables et nuisibles pour Eleva.
Pour compliquer encore les choses, chaque secteur de l’entreprise utilise des sources et des modèles de stockage de données différents. Les différentes plateformes, sources et applications de chaque secteur, qui se développent et changent au fil du temps de manière de plus en plus complexe, démontrent l’importance de regrouper les informations au bon endroit, toujours à jour et organisées efficacement. L’intégration correcte de ces informations dans une plateforme au service de l’IA est une condition préalable à une mise en œuvre réussie. Enfin, cette technologie étant encore en cours de développement, en l’absence d’une réglementation claire, son utilisation doit être prudente, en observant toujours des paramètres de sécurité stricts par rapport aux données collectées et à son utilisation.
L’heure de vérité est arrivée
Com base na análise SWOT desenvolvida, nas explicações de Pedro sobre as características da empresa e nos objetivos traçados, Magno e a diretoria da Eleva precisam tomar uma decisão crucial: implementar ou não a IA nos sistemas da empresa para melhorar o Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente (CRM).
Questionne
- Além dos aspectos levantados na Análise SWOT, quais outros seriam relevantes? Explique.
- Considerando o tipo de empresa (consultoria) analisada, a implementação da IA seria realmente útil? Explique.
- Si vous étiez Magno, connaissant le besoin d’Eleva d’améliorer la relation avec les clients actuels et d’en prospecter de nouveaux pour la croissance de l’entreprise, que feriez-vous de l’idée de Pedro ? Expliquer.
Galerie
MAIVA - Microsoft. Tableau de démonstration des domaines d’intervention pour la mise en œuvre de l’Intelligence Artificielle en entreprise.
Références
Jabbar, A., Akhtar, P. et Dani, S. (2020). Le traitement du big data en temps réel pour des décisions marketing instantanées : une approche de problématisation. Gestion du marketing industriel, 90, 558–569.
Khan, R.U., Salamzadeh, Y., Iqbal, Q. et Yang, S. (2022). L’impact de la gestion de la relation client et de la réputation de l’entreprise sur la fidélisation des clients : le rôle médiateur de la satisfaction client. Journal du marketing relationnel, 21(1),1–26.
Portail de l’industrie. (n.d). Intelligence artificielle - IA : Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? https://www.portaldaindustria.com.br/industria-de-a-z/inteligencia-artificial/
Christopher, Manning (c.a 2020-2020). Définitions de l’intelligence artificielle. Université de Stanford, Stanford {Californie}, États-Unis d’Amérique.
National Geographic Brésil. (n.d.). Qui a inventé l’intelligence artificielle ? Voyez comment est née l’une des sensations de la science. https://www.nationalgeographicbrasil.com/ciencia/2023/03/quem-inventou-a-inteligencia-artificial-veja-como-nasceu-uma-das-sensacoes-da-ciencia
À propos des auteurs
Danilo Rocha de Souza est étudiant au Département d’administration (ADM/FACE) de l’Université de Brasília (UnB). Il est boursier du programme d’extension de l’UnB (PIBEX). Courriel : danilors1999@gmail.com
Victor Rafael Rezende Celestino est professeur au Département d’administration et au Programme d’études supérieures en administration (PPGA) de l’Université de Brasília (UnB). Diplômé en Génie Aéronautique à l’Institut Technologique de l’Aéronautique (ITA), Master en Méthodes Quantitatives (ITA), Doctorat en Psychologie à l’Université Catholique de Brasília (UCB). Enseignement de la recherche opérationnelle et des méthodes et modèles quantitatifs pour la prise de décision, avec application de l’apprentissage automatique, de la science des données, du calcul parallèle, des statistiques multivariées, de l’intelligence artificielle et de l’optimisation multidisciplinaire. Courriel : vrcelestino@unb.br
Eluiza Alberto de Morais Watanabe est professeur au Département d’administration et au Programme d’études supérieures en administration (PPGA) de l’Université de Brasília (UnB). Il est titulaire d’un doctorat (UnB) et d’une maîtrise (UFMS) en administration. Expériences dans des études liées au marketing et au comportement des consommateurs. Responsable du groupe de recherche Conscient- Studies in Sustainable Consumption. Il est membre de SCORAI Brésil - Sustainable Consumption Research, Action and Initiative in Brazil (http://scorai.org/brazil). Intérêt pour les sujets liés à la consommation durable, aux stratégies de marketing durable et aux conceptions expérimentales. Courriel : eluizawatanabe@unb.br
Ce cas a été rédigé à partir d’informations secondaires et sur la base d’autres références citées. Les auteurs n’ont pas l’intention d’évaluer ou de juger l’entreprise en question. Ce texte est destiné exclusivement à l’étude et à la discussion universitaires, et son utilisation ou sa reproduction sous toute autre forme est interdite. La violation du droit d’auteur est passible des sanctions prévues par la loi n° 9.610/1998.