Il n’y a pas longtemps, j’ai découvert un article relatant l’expérience désespérante d’un PDG confronté à son nouvel assistant IA dans l’entreprise. Bien que ce système puisse rédiger des emails convaincants en quelques secondes et répondre brillamment aux questions génériques, il s’est retrouvé dépassé lorsqu’on lui a demandé une mise à jour sur un projet spécifique. Le chef d’entreprise, frustré, se demandait pourquoi l’assistant ne pouvait tout simplement pas accéder aux données de l’entreprise et les présenter. Une situation loin d’être unique, nombre de dirigeants d’entreprise ont vécu ce type de déception : des attentes élevées vis-à-vis de l'IA, suivies de performances limitées. Cette déperdition d’espoirs trouve souvent son origine dans une incompréhension des capacités réelles — et souvent restrictives — de l’intelligence artificielle. L'IA ne constitue pas une super-intelligence unique, mais plutôt un ensemble de capacités distinctes. Pour tirer pleinement parti de l’IA dans un environnement d’entreprise, il est essentiel pour les dirigeants de pouvoir évaluer ces capacités avec clarté. Sur la base de mon expérience, la segmentation en trois compétences clés — la capacité à penser, à connaître et à agir — offre un cadre de réflexion simplifié et pertinent. Le modèle Penser-Connaître-Agir permet de démêler aisément le vrai de l’artificiel en matière d’IA. Il divise les fonctionnalités des systèmes d’IA modernes en trois compétences fondamentales qui apportent une valeur réelle à l’entreprise : La capacité à penser : Cet aspect englobe les processus de raisonnement et de prise de décision de l’IA. L'IA peut générer des solutions, formuler des hypothèses, et même anticiper certains scénarios basés sur des modèles et des données préexistantes. Par exemple, un système d’IA peut analyser les tendances de marché pour prédire les fluctuations futures des prix, ou même concevoir des stratégies marketing. Cependant, cette capacité à penser reste limitée par la qualité et la quantité des données dont elle dispose. Sans une alimentation en données précises et pertinentes, l’IA aura du mal à prendre des décisions optimales. La capacité à connaître : Cette capacité se réfère à la façon dont l’IA accède et utilise des informations, que ce soit pour répondre aux questions ou pour fournir des insights pertinents. Un assistant IA peut, par exemple, rechercher des informations dans des bases de données externes, mais ce qu’il sait du contexte interne de l’entreprise dépend grandement de ce qu’elle lui fournit. Dans l’anecdote mentionnée précédemment, le PDG a été déçu car l’assistant n’avait pas accès aux données spécifiques du projet en question. Afin d’être vraiment utile, l’IA doit avoir un accès fluide aux informations internes et être en mesure de les intégrer dans ses réponses et actions. La capacité à agir : Enfin, cette compétence concerne la capacité de l’IA à exécuter des tâches concrètes, qu’elles soient automatisées ou nécessitent une interaction directe avec l’environnement. Un bot IA peut, par exemple, envoyer des reminders automatiques, gérer des formulaires, ou même piloter des robots dans une chaîne de production industrielle. Toutefois, la capacité à agir doit être bien définie et encadrée. L'IA peut seulement réaliser les tâches pour lesquelles elle a été programmée et doit disposer des permissions nécessaires pour accéder à certaines ressources. Pour comprendre davantage l’intérêt de ce modèle, prenons le cas de la génération d’IA. La génération d'IA, comme le nom l'indique, concerne la création de contenu, de code, d'images, ou même de musique. Des systèmes comme DALL-E, Midjourney et ChatGPT font la démonstration flagrante de cette capacité. Par exemple, ChatGPT peut rédiger des textes complexes et contextuels, tandis que DALL-E 2 crée des images impressionnantes en réponse à des prompts textuels. Ces outils utilisent leurs compétences de pensée pour générer des contenus basés sur des modèles préalablement appris et leur connaissance pour se référer aux données existantes. Ils peuvent également être configurés pour réaliser des actions spécifiques, comme la création de rapports ou l’envoi de documents. La clé pour maximiser l’efficacité de l’IA dans une entreprise réside donc dans une bonne compréhension et une utilisation judicieuse de ces trois compétences. Les leaders doivent non seulement identifier où l’IA peut apporter de la valeur, mais aussi s’assurer qu’elle est adéquatement alimentée en données et disposée des autorisations requises pour accomplir ses missions. En conclusion, le modèle Penser-Connaître-Agir offre un cadre clair et structuré pour évaluer les capacités de l’IA. Il permet aux dirigeants d’entreprise de mieux cerner les possibilités et les limites de ces technologies, de manière à les intégrer efficacement et de manière ciblée dans leurs processus opérationnels. L'IA n'est pas une panacée, mais une puissante allyée quand elle est deployée de manière stratégique et bien informée.