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Appréhender les effets de l’IA sur la prise de décision [Meriem Hizam]
Xerfi Canal
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02/10/2024
Xerfi Canal a reçu Meriem Hizam, doctorante en sciences de gestion et du management, LEMNA, Nantes Université, pour parler des effets de l'IA sur la prise de décisions.
Une interview menée par Jean-Philippe Denis.
Catégorie
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Transcription
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Bonjour Myriam Izzam.
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Bonjour.
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Myriam Izzam, vous êtes doctorante en sciences de gestion et du management au Lemna, université
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de Nantes.
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Oui, et Grenoble école de management.
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Et Grenoble école de management.
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Papiers d'enmanagement et data science, éclairage sur l'évolution de la fabrique
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de la décision à l'ère de l'IA.
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La grande question, l'impact de l'IA, mais cette fois-ci sur la question de la décision.
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Comment on en vient à travailler sur cette question dans le cadre de sa thèse de doctorat?
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C'est une question super intéressante parce que déjà quand on parle de la prise de décision,
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ça nous frustre, ça frustre la plupart d'entre nous parce que ça suppose qu'on va passer
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à côté, éventuellement à côté d'une opportunité parce qu'on l'a mal évaluée.
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Donc c'est là où la technologie a rentré en jeu parce qu'elle vient offrir son potentiel
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parce que nous, on est des humains, donc on a des limites cognitives.
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Il y a l'intelligence artificielle parmi d'autres technologies qui vient nous offrir
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son potentiel.
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Un potentiel qui va consister en la mise à disposition de données grâce au big data
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qui est l'essence de l'intelligence artificielle, mais également avec les capacités ou bien
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les puissances de calcul qu'on a à disposition aujourd'hui avec les ordinateurs quantiques
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notamment.
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Avec votre papier, vous pointez un point qui est très juste, que tout le monde note, qu'aujourd'hui
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la majorité des individus est partagée entre l'inacceptabilité, le déni, le rejet, la
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résistance et la peur.
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Est-ce que vous dites en fait non, il faut revenir à la compréhension du processus
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décisionnel pour lever un peu et y voir un peu plus clair ?
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Parce que justement nous, avec nos capacités limitées, on ne peut pas faire le meilleur
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choix.
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Je reviens à la théorie de Simon pour la prise de décision et si on suit cette méthodologie
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ou bien ce modèle qui est proposé par Simon, on saura qu'on est toujours à la recherche
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de la solution la plus satisfaisante.
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Ce qu'ILIA nous permet de faire, c'est qu'il va, grâce à ses capacités de puissance,
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essayer d'analyser un maximum de données pour nous guider pour qu'on puisse faire
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le meilleur choix possible, le choix le plus satisfaisant pour nous.
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C'est pour ça que je propose dans le papier la structuration de prise de décision selon
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Simon avec des décisions structurées, non structurées ou bien semi-structurées pour
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aider les gens justement ou bien les décideurs à reclasser leurs décisions selon cette
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logique ou bien d'autres logiques qui peuvent être possibles pour savoir ce qu'ils sont
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capables ou bien ce qu'ils sont en mesure ou bien ce qu'ils sont prêts à déléguer
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à une intelligence artificielle et ce qu'ils préfèrent garder sous contrôle justement
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pour ne pas menacer en quelque sorte leur légitimité ou bien leur autonomie dans la
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prise de décision.
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Bien sûr.
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Alors juste précisément entre structurées, semi-structurées et non structurées, finalement
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quand on prend le prisme de l'IA, qu'est-ce que ça nous dit ? Vous évoquez l'idée
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de déléguer.
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Le structuré c'est délégable et le non structuré c'est pas délégable, c'est
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ça ?
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Le structuré, des fois on n'a même pas besoin de faire appel à l'IA parce qu'il
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suffit de faire de l'automatisation.
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On automatise parce qu'on sait par quelle étape il faut passer, quels sont les critères
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qui nous permettent de sélectionner le choix et du coup évidemment derrière tout est
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déjà prédéfini, on a un processus qui est bien formalisé.
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Quand on est sur du semi-structuré, là ça devient intéressant parce qu'on a des parties
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qui sont structurées et des parties qui ne sont pas structurées.
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Donc on va faire appel à la capacité d'analyse parce qu'une IA a plusieurs capacités.
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Elle a des capacités descriptives, des capacités prédictives et des capacités prescriptives.
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Donc ça va dépendre vraiment du niveau de profondeur ou bien de ce que nous attendons
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de l'IA.
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C'est la définition de l'attente en fait précisément, ça permet de définir le
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périmètre pour savoir est-ce qu'on… justement c'est un problème que j'aborde
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dans le papier.
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La plupart des gens ont du mal à savoir quand est-ce qu'on passe de la prise de décision
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de la délégation à la prise de décision à l'aide à la prise de décision.
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Donc la définition du périmètre entre les deux est super importante.
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Vous évoquez une idée très importante, c'est que décider, c'est quelque part
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formuler un problème, évaluer des alternatives par rapport à ce problème et choisir et
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donc renoncer.
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Ou bien saisir une opportunité des fois parce qu'il y a un problème ou bien des fois
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parce qu'on veut saisir une opportunité parce qu'on pense qu'il y a quelque chose
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à gagner.
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Et dans les deux cas, on formule soit une opportunité à saisir ou bien un problème,
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on vient pour dégager ou bien pour faire un processus d'idéation pour évaluer toutes
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les alternatives.
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Évidemment, on n'a pas la capacité d'énumérer toutes les alternatives et on n'a pas la
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capacité d'être sûr des inconvénients et des avantages de chaque alternative.
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Donc finalement, on fait avec les capacités qu'on a et c'est là où l'IA vient pour
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augmenter en fait les capacités dont on dispose.
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La grande thèse de la thèse, vous allez dire ça comme ça, mais ici on n'est pas
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dans la thèse en 180 secondes, donc vous allez avoir du temps pour développer, c'est
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que finalement, on pense l'IA sur le registre de la délégation, vous le pensez sur le
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registre de l'augmentation.
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C'est ça la grande idée du papier.
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Merci à vous.
04:57
Merci à vous Jean-Philippe.
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