iA MANiA : un livre pour replacer l’IA au sein de la chaîne de l’entreprise

Quand on me parle de l'IA en entreprise, la tendance est encore forte : sont évoqués (selon les niveaux de maturité) les chatbots, les copilotes, les assistants ou, éventuellement, les agents capables d’exécuter une série de tâches... Mais est-ce que ce sont vraiment ces outils qui expliquent l’engouement très fort de ces derniers mois pour l’IA ? Pas vraiment. C'est pour cela que j'ai apprécié l'approche d'iA MANiA, le nouvel ouvrage de Mick Levy. Il y démontre que l’IA ne tient debout qu’à condition de lier données, technologies, infrastructures, transformation du travail et gouvernance.

Je connais bien Mick et je sais qu'il sera sur scène lors du salon Big Data & IA Paris (15-16 septembre) pour expliquer cela avec précision. En attendant, voilà la synthèse des principaux enseignements que je retiens de son livre.

Un livre à plusieurs niveaux

Disons-le tout de suite : iA MANiA n’est ni un manuel technique sur l'état de l'art des modèles, ni un plaidoyer sur les promesses de l’intelligence artificielle. Cela tombe bien, il y en a déjà beaucoup par ailleurs. Le livre tente plutôt d’embrasser ce que l’IA change concrètement dans l’entreprise : les opérations, la relation client, la circulation des connaissances, les décisions, l’organisation du travail et le rapport aux données... Les pages alternent donc entre textes explicatifs, tableaux, encadrés, chiffres, schémas et surtout des exemples. Le ton est direct, pédagogique et volontairement accessible. L'objectif de Mick Levy semble surtout de donner des repères aux organisations qui doivent décider, souvent dans l’urgence, où investir, quels risques accepter et quels usages prioriser.

D'ailleurs, l’un des éléments les plus concrets de l’ouvrage est la présence d'une liste de pas moins de 101 cas d’usage activables. Ils couvrent des situations suffisamment proches du quotidien des entreprises pour éviter le piège de la démonstration hors-sol. C'est l'occasion aussi d'une piqûre de rappel bienvenue pour ceux qui poussent les déploiements IA dans l'entreprise : réduire le temps de réponse n’est pas un objectif suffisant si la qualité chute... pas plus que générer davantage de contenus si les équipes doivent ensuite les retravailler entièrement.

Regarder les angles morts

Mick Levy insiste aussi sur les effets moins visibles de l’IA : la dépendance aux infrastructures, la concentration du marché, l’impact environnemental, les biais des données, la sécurité et les transformations du travail. Là encore, le but est de nourrir la prise de décision avec des repères utiles pour avoir la vision la plus complète possible.

Les pages consacrées aux données montrent notamment combien leur origine géographique et sociale peut influencer le comportement des systèmes. Lorsque certains pays, langues, pratiques culturelles ou catégories de population sont surreprésentés dans les corpus d’entraînement, les modèles risquent de restituer une vision incomplète ou biaisée du monde. Je trouve important de mettre ce type d'illustration en avant, afin d'éviter de penser les projets IA dans une bulle.

L’ouvrage aborde également l’effet de l’IA sur le travail en distinguant trois niveaux : le personnel, le collectif et l’entreprise.

Au niveau individuel, l’IA peut soutenir l’apprentissage, réduire certaines tâches répétitives ou aider à structurer une production. Mais elle peut aussi provoquer une perte de confiance, une dépendance à l’outil ou un affaiblissement progressif de certaines compétences si les collaborateurs cessent de pratiquer, de vérifier et de transmettre leurs savoir-faire.

Au niveau collectif, le risque concerne la collaboration elle-même. L’IA peut accélérer la préparation d’un document, d’une réunion ou d’une réponse client. Elle peut aussi amoindrir les échanges informels par lesquels les équipes confrontent leurs hypothèses, apprennent des erreurs et construisent une compréhension partagée d’un problème.

Et la question qui pique au niveau de l'entreprise : si l’IA libère du temps, que devient ce « temps » exactement ? Sert-il à améliorer le service, à renforcer une expertise, à innover, à absorber une hausse d’activité ou simplement à réduire les coûts ? Cette réaffectation des gains est une décision stratégique et sociale. On n'est pas dans le domaine de la conséquence automatique de la technologie.

Une lecture utile pour sortir du réflexe outil

Au demeurant, je trouve que la principale qualité d’iA MANiA est de ne pas opposer l’enthousiasme et la prudence. Le livre ne semble ni minimiser les possibilités ouvertes par l’IA, ni succomber au récit d’une adoption inévitable qui résoudrait, par elle-même, les difficultés de l’entreprise.

À une extrémité, il y a des données, des infrastructures, des modèles, des coûts et des dépendances. À l’autre, il y a des clients, des collaborateurs, des processus, des décisions et une promesse de valeur. Entre les deux, il faut une stratégie, des compétences, une gouvernance et une capacité de transformation. Si on ne prend qu'un bout de l'équation, on est très loin d'avoir une vision réaliste du déploiement de l'IA en entreprise.

Autrement dit, il faut être prêt à une transformation profonde des données, des processus, des règles, des pratiques collectives... sinon, bon courage pour réussir à faire de la « mania » une stratégie.