La transformation IA se fait par phases, les AI Operating Models vont changer

Si vous avez déjà travaillé avec un agent IA, vous savez qu'il peut remplir des formulaires. Il peut utiliser différentes sources d'information, et il sait ensuite comment les remplir. Le formulaire est envoyé à quelqu'un qui, à son tour, le saisit dans un système. La question se pose alors inévitablement : à quoi bon le formulaire ? À l'avenir, il faudra que mon agent IA envoie ou injecte directement les informations demandées à l'autre partie.

C'est la prochaine étape logique.

Pour que tout cela devienne réalité un jour, nous allons maintenant passer de nombreuses années à codifier notre monde réel, à mettre par écrit la signification de notre monde, à la transformer en données semi-structurées. Les liens entre les significations également.

Il faudra de nombreuses années avant que tout le monde l'ait fait, pour que les agents IA des deux côtés puissent en tirer quelque chose.

Il s'ensuit que la transformation IA se déroule par phases.

La phase de confusion

En ce moment, nous traversons une phase de confusion et de panique. Et d'expérimentations.

Les grandes entreprises tech et IA proposent déjà des agents IA personnels. Des agents IA souverains, fonctionnant avec une IA locale, existent aussi depuis longtemps.

Ces agents IA ne cessent de s'améliorer.

Ceux qui sont malins commencent déjà à s'intéresser à la sémantique, au contexte, à l'ontologie, au knowledge graph et à tous ces buzzwords.

Mais au fond, ce sont des classiques de la bibliothéconomie, de la modélisation des données et d'autres domaines, réédités et recombinés.

Tout ce que les agents IA devraient pouvoir faire à l'avenir doit être mis par écrit et codifié en tant que signification.

Certaines entreprises le font déjà. Les grandes entreprises tech et IA le font en tout cas. Et vous, que faites-vous ?

La phase des nouvelles entreprises

Les grandes entreprises trop lentes à changer peuvent être distancées par de nouvelles entreprises.

C'est la phase suivante. Les nouvelles entreprises qui se constituent d'emblée autrement, avec de nouveaux rôles, de nouveaux processus, de nouvelles structures, et qui codifient tout dès le départ, peuvent travailler avec beaucoup moins d'efforts et de personnes et proposer des services totalement différents.

L'entreprise old school demande encore à ses clients de remplir des formulaires, tandis que le petit nouveau concurrent laisse ses clients transmettre les informations via leurs agents IA, ou propose des services encore bien plus directs pour leurs agents IA.

Cette phase durera à nouveau quelques années, jusqu'à ce que les nouvelles entreprises aient fini par dépasser les anciennes.

Après cette phase, le monde sera complètement différent. C'est ainsi que je l'imagine.

Et les plateformes ?

J'imagine aussi très bien que les plateformes avec lesquelles nous gérons aujourd'hui nos vies et nos entreprises n'existeront plus du tout, car on peut faire tellement de choses avec une IA locale : pourquoi aurais-je encore besoin d'un lieu central ?

Les données, la signification codifiée, doivent de toute façon quitter la plateforme pour que les agents IA puissent travailler. L'UI a déjà disparu, mot-clé headless AI.

Je n'ai donc plus besoin que de discovery et de trust. Et je peux aussi les répartir sur plusieurs endroits.

Je pense que nous devrions nous représenter ces phases et réfléchir à ce qu'elles signifient pour aujourd'hui.

La hiérarchie ne convient plus

Une hiérarchie avec une chaîne de commandement comme dans l'armée a du sens lorsqu'il est parfaitement clair ce qu'il faut faire. Lorsque chaque geste doit être exact. Lorsque chacun doit savoir précisément ce qui est exigé dans quelle situation, comment réagir, qui donne quelles instructions à qui.

Ce modèle opérationnel ne convient plus depuis longtemps. Il ne convenait déjà pas avant l'IA. Il convient encore moins maintenant. Nous faisons tous des expériences. Personne ne sait quoi faire. Il y a certes des consultants qui veulent vous donner l'impression qu'ils le savent. Ce qui est absurde. Tout le monde a commencé à s'intéresser à l'IA à peu près au même moment. L'avance de quelques-uns est faible.

La seule avance justifiée que certains ont, et je m'y compte, c'est l'expérience dans de nombreux domaines différents ET en IA, et la capacité de combiner ces connaissances pour en tirer de nouveaux enseignements.

Dans la phase de confusion que nous vivons actuellement, un organigramme hiérarchique sert peu. Personne ne sait exactement quelles devraient être les prochaines étapes. Il ne reste donc qu'à expérimenter et à apprendre.

Si l'on imagine maintenant que de nouvelles entreprises vont naître, qui auront codifié tout ce dont l'IA a besoin et pourront ainsi proposer de nouvelles choses aux clients, un concept hiérarchique ne convient pas non plus.

Les interactions entre les agents IA des clients et ceux des entreprises s'enchaînent si vite : faut-il vraiment monter et descendre la chaîne de commandement ? Beaucoup trop lent.

Le modèle hiérarchique part du principe que le supérieur en sait plus et dispose de plus d'informations que ses subordonnés. Ce n'est plus le cas depuis de nombreuses années.

Ce dont on a besoin à la place

Dans la phase où nous codifions le monde, nous avons besoin d'une collaboration directe entre ceux qui détiennent la signification, ceux qui la construisent, ceux qui la font fonctionner, ceux qui la sécurisent, ceux qui connaissent le client, etc.

Aucune de ces personnes ne sait à l'avance comment cela va tourner. Les hiérarchies sont donc ici de trop peu d'utilité.

Ce qu'il faut en revanche, c'est du soutien, de l'habilitation, la définition d'une direction, la fixation de limites, le maintien du focus. Et bien plus encore.

C'est autre chose qu'un organigramme hiérarchique. Vous êtes d'accord ?

Perspectives

À quoi ressemblera un AI Operating Model après cette phase, honnêtement, je n'en ai aucune idée.

Mais je sais avec certitude que tout le savoir existant en matière de modes de travail, de méthodes et de design organisationnel constitue une bonne base. Il élargit le champ de vision et l'horizon. C'est déjà une première étape.

Ensuite, il s'agit d'expérimenter, d'apprendre et de continuer à se développer en tant qu'organisation.