Comment gérer l’automatisation intelligente ?

Quelques points à prendre en compte au moment de repenser l’avenir du travail et de l’entreprise, par Viktor Weber, consultant, auteur pour le Forum économique mondial et conférencier dans le domaine de la digitalisation ainsi que de l’innovation dans l’environnement bâti et au-delà.


Point 1 : Valeurs

Les données générées à partir du « monde bâti » possèdent un énorme potentiel de valeur ajoutée. De nouveaux modèles économiques apparaissent grâce à l’utilisation de ces données collectées. Toutefois, nous devons peut-être nous préparer à vivre des déceptions résultant de la ruée vers les données, notamment s’il devient évident que chaque point de données ne doit pas être collecté en temps réel et que certains modèles ne peuvent être constamment optimisés. Le marché des données deviendra ainsi plus différencié.


Point 2 : Données

SAISIE DES DONNÉES

Comment capturer le monde, avec fiabilité et solidité, et le cartographier numériquement afin que le flux de données reste important au-delà des limites du système ?

LES MODÈLES PRÉDICTIFS,

qui sont aussi dynamiques que l’environnement du marché et la réalité professionnelle de chacun. En d’autres termes, ils s’adaptent en permanence (ils peuvent être difficiles à développer, notamment si la quantité de données est insuffisante).

MACHINE-MACHINE, MACHINE-HUMAIN, HUMAIN-HUMAIN :  Comment empêcher la perte de données découlant d’interruptions du système et comment capturer les données nécessaires au sein de la chaîne de valeur ?

ADOPTEZ UNE APPROCHE HOLISTIQUE : Les technologies ne peuvent jamais être appréhendées de manière isolée. Par exemple, dans l’intelligence artificielle, la technologie des capteurs est essentielle pour être en mesure d’exploiter des données du « monde bâti », ainsi que pour former et mettre en œuvre des modèles pour des disciplines comme l’apprentissage automatique.

Les technologies ne peuvent jamais être appréhendées de manière isolée. 

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Viktor Weber, consultant, auteur pour le Forum économique mondial et conférencier dans le domaine de la digitalisation


Point 3 : Méfiez-vous des trois mythes

1 :  C’EST PLUS INTELLIGENT.

Même si quelque chose prétend être intelligent, la technologie peut s’avérer loin d’être intelligente. Dans l’état actuel des choses, aucun système ni aucune machine ne possède les capacités cognitives d’un être humain.

2 :  IL FAUT TOUT AUTOMATISER.

L’automatisation peut être extrêmement utile, en particulier dans des applications comme le domaine numérique répétitif ou le traitement de données en masse. Il existe en revanche des exceptions où elle n’aurait aucun sens.

3 :  LE FUTUR EST EXTRÊME.

Ce débat devrait être plus constructif et caractérisé par moins de mise en scène et de non-informaticiens, qui diffusent tout simplement des informations inexactes en matière de blockchain et d’intelligence artificielle. Les demi-vérités ne nous aident pas.


Point 4 : Compétence numérique

L’identification des tendances numériques, la compréhension des bases des technologies numériques (comme l’IA) et l’application de ces connaissances à des modèles économiques deviendront des facteurs décisifs dans un environnement de plus en plus concurrentiel. Une automatisation intelligente requiert donc des compétences numériques fondées sur cinq étapes.

1. COMPRÉHENSION : environnement commercial, employés, tendances futures et problèmes.

2. APPRENTISSAGE : composante essentielle de la stratégie d’entreprise, du stagiaire au PDG.

3. CRÉATIVITÉ : recueillir des idées au sein de l’entreprise afin de développer une vision durable et de la décomposer en grandes étapes.

4. TECHNOLOGIES : utilisez-les si la situation le justifie, digitalisez et automatisez lorsque les circonstances l’autorisent et n’oubliez pas que l’innovation peut aussi être analogique.

5. RÉFLEXION : recueillir et évaluer les stratégies, les connaissances et les commentaires sans avoir déterminé le plan principal depuis le début (qui de toute façon n’existe pas).


Point 5 : Mécanismes de contrôle

IL EST BON DE RÊVER d’un monde dans lequel la technologie peut résoudre nos problèmes actuels. Toutefois, nous nous contentons trop souvent de traiter les symptômes d’un problème, et non sa cause.

L’INNOVATION peut être douloureuse, lorsque nous réalisons qu’un comportement passé ne convenait pas et que de l’argent a été perdu. Nous devons donc en changer, même si cela est source d’inconfort.

METTEZ VOTRE JUGEMENT À L’ÉPREUVE. Par exemple, en opérant un raisonnement simple : financeriez-vous un projet qui assure que le taux d’erreur en reconnaissance d’image peut être réduit de x % en deux ans ? Ou préfèreriez-vous un projet qui promet de révolutionner l’industrie avec la blockchain et l’intelligence artificielle ? 


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Le vrai pouvoir de l’automatisation intelligente réside dans la capacité de changer fondamentalement les méthodes de travail et d’exploitation traditionnelles. G+D montre comment elle peut également s’appliquer au traitement logistique du numéraire.

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