Why People and AI Make Good Business Partners | Shervin Khodabandeh | TED

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:04
I've been working in AI for most of my career,
0
4292
3128
J’ai passĂ© la majeure partie de ma carriĂšre dans le domaine de l’IA.
00:07
helping companies build artificial intelligence capabilities
1
7462
3378
J’aide les entreprises Ă  dĂ©velopper des capacitĂ©s en IA
00:10
to improve their business,
2
10840
1752
pour améliorer leurs activités.
00:12
which is why I think what I'm about to tell you
3
12634
2336
Pour cette raison, mon propos pourrait vous choquer.
00:15
is quite shocking.
4
15011
1418
00:16
Every year, thousands of companies across the world
5
16763
4087
Chaque annĂ©e, des milliers d’entreprises Ă  travers le monde
00:20
spend collectively tens of billions of dollars to build AI capabilities.
6
20892
4838
dépensent des dizaines de milliards de dollars pour créer des capacités en IA.
00:26
But according to research my colleagues and I have done,
7
26106
2669
Mais selon mes recherches, réalisées avec des collÚgues,
00:28
only about 10 percent of these companies get any meaningful financial impact
8
28775
4922
seulement 10% de ces entreprises ont un impact financier significatif
00:33
from their investments.
9
33738
1502
de leurs investissements.
00:35
These 10 percent winners with AI have a secret.
10
35740
2670
Ces 10% d’entreprises gagnantes avec l’IA ont un secret.
00:38
And their secret is not about fancy algorithms or sophisticated technology.
11
38868
5256
Il ne relĂšve pas d’algorithmes complexes ou de technologies avancĂ©es.
00:44
It's something far more basic.
12
44165
1919
C’est quelque chose de bien plus simple.
00:46
It's how they get their people and AI to work together.
13
46751
4129
C’est comment leur personnel et IA travaillent ensemble.
00:50
Together, not against each other,
14
50880
2294
Ensemble, pas l’un contre l’autre,
00:53
not instead of each other.
15
53174
1794
ni un à la place de l’autre.
00:54
Together in a mutually beneficial relationship.
16
54968
2919
Ensemble, dans une relation mutuellement bénéfique.
00:58
Unfortunately, when most people think about AI,
17
58555
2753
Malheureusement, la plupart des gens envisagent l’IA
01:01
they think about the most extreme cases.
18
61349
2127
selon les cas les plus extrĂȘmes :
01:04
That AI is here only to replace us
19
64019
2294
qu’elle se substituera à nous,
01:06
or overtake our intelligence and make us unnecessary.
20
66354
2878
ou qu’elle dĂ©passera notre intelligence et nous rendre obsolĂštes.
01:09
But what I'm saying
21
69608
1418
Mais mon message est différent :
01:11
is that we don't seem to quite appreciate the huge opportunity that exists
22
71026
4212
nous ne semblons pas apprĂ©cier pleinement l’énorme opportunitĂ© qui existe
01:15
in the middle ground,
23
75280
1460
dans une situation intermédiaire
01:16
where humans and AI come together
24
76781
3087
oĂč les humains et l’IA s’associent
01:19
to achieve outcomes that neither one could do alone on their own.
25
79909
5047
pour obtenir des rĂ©sultats qu’aucun des deux ne pourrait atteindre seul.
01:24
Consider the game of chess.
26
84998
1501
Prenez le jeu d’échecs.
01:26
You probably knew that AI today can beat any human grandmaster.
27
86541
4880
Vous savez que l’IA actuelle peut battre tout grand maĂźtre d’échecs.
01:32
But did you know that the combination of a human chess player and AI
28
92088
4004
Mais saviez-vous que la combinaison d’un joueur d’échecs humain et d’une IA
01:36
can beat not only any human but also any machine.
29
96134
3754
peut battre à la fois n’importe quel homme mais aussi n’importe quelle machine ?
01:40
The combination is much more powerful than the sum of its parts.
30
100263
4338
Cette combinaison est beaucoup plus puissante que la somme de ses parties.
01:45
In a perfect combination, AI will do what it does best,
31
105226
3838
Dans une combinaison parfaite, l’IA fera ce qu’elle fait le mieux :
01:49
which is dealing with massive amounts of data and solving complex problems.
32
109105
4547
traiter un volume massif de données et résoudre des tùches complexes.
01:53
And humans do what we do best
33
113693
2461
Et les humains feront ce qu’ils font de mieux
01:56
using our creativity, our judgment, our empathy, our ethics
34
116196
4671
en utilisant notre créativité, jugement, empathie, éthique
02:00
and our ability to compromise.
35
120867
2294
et notre capacité à faire des compromis.
02:03
For several years,
36
123161
1335
Pendant plusieurs années,
02:04
my colleagues and I have studied
37
124537
2086
mes collÚgues et moi avons étudié
02:06
and worked with hundreds of winning companies
38
126623
3045
et travaillĂ© avec des centaines d’entreprises
02:09
who are successfully building these human-AI relationships.
39
129668
3628
qui construisent avec succĂšs ces relations entre humains et IA.
02:13
And what we've seen is quite interesting.
40
133338
2627
Et ce qu’on observe est intĂ©ressant.
02:15
First of all, these companies get five times more financial value
41
135965
4130
Tout d’abord, ces entreprises gagnent cinq fois plus de valeur financiùre
02:20
than companies who use AI only to replace people.
42
140136
3379
que les entreprises qui n’utilisent l’IA que pour remplacer des personnes.
02:24
Most importantly, they have a happier workforce.
43
144140
2920
Et surtout, leurs salariés se sentent plus heureux.
02:27
Their employees are more proud, more fulfilled,
44
147060
2919
Leurs employés sont plus fiers, plus épanouis.
02:29
they collaborate better with each other, and they're more effective.
45
149979
3254
Ils collaborent mieux entre eux et ils sont plus efficaces.
02:33
Five times more value and a happier workforce.
46
153233
4045
Donc, cinq fois plus de valeur et un capital humain plus heureux.
02:37
So the question is, how do these companies do it?
47
157320
2753
La question est donc de savoir comment ces entreprises font.
02:40
How do they achieve these symbiotic human-AI relationships?
48
160115
4504
Comment réalisent-elles ces relations symbiotiques entre humain et IA ?
02:44
I have some answers.
49
164661
1501
J’ai quelques rĂ©ponses.
02:46
First of all, they don't think of AI in the most extreme case
50
166204
3378
Tout d’abord, elles ne pensent pas Ă  l’IA dans le cas le plus extrĂȘme,
02:49
only to replace humans.
51
169624
1585
celui de remplacer les humains.
02:51
Instead, they look deep inside their organizations
52
171251
3295
Non. Elles examinent leur organisation
02:54
and at the various roles their people play.
53
174546
2294
et les différents rÎles de leurs employés
02:56
And they ask:
54
176881
1126
et elles se demandent :
02:58
How can AI make our people more fulfilled, more effective,
55
178049
4713
comment l’IA peut-elle rendre nos employĂ©s plus Ă©panouis, plus efficaces,
03:02
more amplified?
56
182762
1585
plus «amplifiés» ?
03:04
Let me give you an example.
57
184347
1710
Laissez-moi vous donner un exemple.
03:06
Humana is a health care company here in the US.
58
186057
3962
Humana est une compagnie d’assurance de soins de santĂ© aux États-Unis.
03:10
It has pharmacy call centers where pharmacists work with patients
59
190019
3379
Elle a des centres d’appels oĂč les pharmaciens rĂ©pondent aux patients
03:13
over the phone.
60
193398
1418
par téléphone.
03:14
It's a job that requires a fair amount of empathy and humanity.
61
194858
3962
C’est un job qui requiert une bonne dose d’empathie et d’humanitĂ©.
03:19
Humana has developed an AI system
62
199362
2127
Humana a développé un systÚme IA
03:21
that listens to the pharmacists' conversation
63
201531
2711
qui Ă©coute la conversation
03:24
and picks up emotional and tone signals
64
204284
2752
et capte les signaux Ă©motionnels et sonores
03:27
and then gives real-time suggestions to the pharmacists
65
207078
3003
et qui ensuite donne des suggestions en temps réel aux pharmaciens
03:30
on how to improve the quality of that conversation.
66
210123
3086
pour améliorer la qualité de la conversation.
03:33
For example, it might say “Slow down” or “Pause”
67
213835
3211
Par exemple, elle peut proposer de parler moins vite, de faire une pause
03:37
or "Hey, consider how the other person is feeling right now."
68
217088
4046
ou de rĂ©flĂ©chir Ă  ce que ressent l’interlocuteur en cet instant prĂ©cis.
03:41
All to improve the quality of that conversation.
69
221176
3128
Tout cela pour améliorer la qualité de la conversation.
03:45
I'm pretty sure my wife would buy me one of these if she could,
70
225096
4505
Je suis sĂ»r que ma femme m’offrirait une de ces IA si elle le pouvait,
03:49
just to help me in some of my conversations with her.
71
229642
2586
pour m’aider dans certaines de mes conversations avec elle.
03:52
(Laughter)
72
232270
1001
(Rires)
03:53
Turns out the pharmacists like it quite a lot, too.
73
233271
2544
Il s’avùre que les pharmaciens l’aiment beaucoup aussi.
03:56
They're more effective in their jobs,
74
236191
1793
Ils sont plus efficaces,
03:57
but they also learn something about themselves,
75
237984
2211
tout en apprenant quelque chose sur eux-mĂȘmes,
04:00
their own behaviors and biases.
76
240236
2253
sur leurs comportements et leurs préjugés.
04:02
The result has been more effective pharmacists
77
242989
2544
Le rĂ©sultat, c’est qu’on a des pharmaciens plus efficaces
04:05
and much higher customer satisfaction scores.
78
245533
3170
et des taux de satisfaction client beaucoup plus élevés.
04:09
Now, this is just one example of many possibilities where human AI collaborate.
79
249037
6047
Ce n’est qu’un exemple parmi tant d’autres oĂč l’humain et l’IA collaborent.
04:15
In this example, AI was a recommender.
80
255126
2795
Dans cet exemple, l’IA fait des recommandations.
04:17
It didn't replace the human or make any decisions of its own.
81
257962
3420
Elle ne remplaçait pas l’humain ni ne prenait des dĂ©cisions seule.
04:21
It simply made suggestions,
82
261758
1460
Elle fait juste des suggestions, et c’est Ă  la personne de dĂ©cider et d’agir.
04:23
and it was up to the person to decide and act.
83
263259
3837
04:27
And at the heart of it is a feedback loop,
84
267806
2752
Et au cƓur de cela, on trouve une boucle de rĂ©troaction,
04:30
which, by the way, is very critical for any human-AI relationship.
85
270558
4338
qui, soit dit en passant, est critique pour toute relation homme-machine.
04:35
By that I mean that in this example,
86
275605
1752
Ce que je veux dire, c’est que, dans cet exemple,
04:37
first AI had to learn from humans the qualities that would make up a good
87
277357
5213
l’IA doit d’abord apprendre des humains les qualitĂ©s qui feraient une bonne
04:42
or not so good conversation.
88
282612
1585
ou une mauvaise conversation.
04:44
And then over time, as AI built more intelligence,
89
284697
3587
Puis au fil du temps, à mesure que l’IA gagne en intelligence,
04:48
it would be able to make suggestions,
90
288284
1919
elle serait plus apte Ă  faire des suggestions,
04:50
but it would be up to the person to decide and act.
91
290745
3337
mais ce serait toujours Ă  l’individu de dĂ©cider et d’agir.
04:54
And if they didn't agree with the recommendation
92
294582
3045
Et s’il n’est pas d’accord avec la suggestion
04:57
because it might have not made sense to them,
93
297669
2127
car cela n’avait pas de sens pour lui,
04:59
they didn't have to.
94
299838
1292
il n’est pas obligĂ© de la suivre.
05:01
In which case AI might learn something and adapt for the future.
95
301172
3671
Dans ce cas aussi, l’IA va apprendre quelque chose et s’adapter à l’avenir.
05:05
It's basically open, frequent, two-way communication,
96
305426
3921
C’est essentiellement une communication ouverte, frĂ©quente, Ă  deux sens
05:09
like any couples therapist will tell you,
97
309389
1960
et n’importe quel thĂ©rapeute vous l’affirmera,
05:11
is very important for any good relationship.
98
311391
3086
c’est trùs important pour toute bonne relation.
05:15
Now the key word here is relationship.
99
315270
2627
Le mot-clé ici est relation.
05:18
Think about your own personal relationships with other people.
100
318481
4004
Pensez Ă  vos propres relations avec les autres.
05:22
You don't have the same kind of relationship with your accountant
101
322527
3462
Vous n’avez pas le mĂȘme genre de relation avec votre comptable,
05:26
or your boss or your spouse, do you?
102
326030
2753
votre patron ou votre conjoint, n’est-ce pas ?
05:28
Well, I certainly hope not.
103
328783
1627
J’espùre en tout cas que non.
05:30
And just like that,
104
330451
1669
Et comme c’est le cas entre humains,
05:32
the right relationship between human and AI in a company
105
332120
4171
il n’y a pas de panacĂ©e pour crĂ©er une bonne relation
05:36
is not a one-size-fits-all.
106
336332
2461
entre l’homme et la machine en entreprise.
05:38
So in the case of Humana, AI was a recommender
107
338835
3295
Donc le cas d’Humana, l’IA fait des recommandations
05:42
and a human was decision-maker and actor.
108
342171
2795
et l’homme est dĂ©cideur et acteur.
05:45
In some other examples, AI might be an evaluator
109
345425
4129
Dans d’autre exemples, l’IA peut Ă©valuer
05:49
where a human comes up with ideas or scenarios,
110
349596
2961
les idĂ©es ou les scĂ©narios envisagĂ©s par l’homme,
05:52
and AI evaluates the complex implications and tradeoffs of those ideas
111
352599
4754
leurs implications complexes et les compromis de ces idées.
05:57
and makes it easy for humans to decide the best course of action.
112
357395
4046
Cette analyse permet aux humains de dĂ©cider le meilleur plan d’actions.
06:02
In some other examples, AI might take a more creative role.
113
362108
3921
Dans d’autres cas, l’IA peut endosser un rĂŽle plus crĂ©atif.
06:06
It could be an illuminator where it can take a complex problem
114
366362
3796
Elle peut mettre en relief : dans une analyse d’un problùme complexe,
06:10
and come up with potential solutions to that problem
115
370199
2920
elle peut proposer des solutions possibles
06:13
and illuminate some options
116
373161
1877
et mettre en relief certaines options
06:15
that might have been impossible for humans to see.
117
375038
2669
qui eussent Ă©tĂ© invisibles Ă  l’analyse de l’homme.
06:18
Let me give you another example.
118
378207
1877
Je vais vous donner un autre exemple.
06:21
During the COVID pandemic,
119
381085
1794
Au cƓur de la pandĂ©mie du COVID-19,
06:22
if you walked into a retail or grocery store,
120
382921
2711
quand on allait dans un supermarché ou une épicerie,
06:25
you saw that many retailers were struggling.
121
385673
3295
on était le témoin direct des difficultés des supermarchés.
06:29
Their shelves were empty,
122
389010
1501
Ils Ă©taient en rupture de stock
06:30
their suppliers were not able to fulfill the orders,
123
390553
2878
et leurs fournisseurs Ă©taient dans l’incapacitĂ© de livrer les commandes,
06:33
and with all the uncertainties of the pandemic,
124
393473
3086
et avec toutes les incertitudes liées à la pandémie,
06:36
they simply had no idea how many people would be walking into what stores,
125
396559
4713
ils n’avaient aucune idĂ©e s’ils auraient des clients
06:41
demanding what products.
126
401314
1752
ou quels seraient leurs achats.
06:43
Now, to put this in perspective,
127
403733
2085
Quand on prend du recul,
06:45
this is a problem that's already quite hard when things are normal.
128
405860
4004
on voit que c’est un problĂšme compliquĂ© dĂ©jĂ  en temps normal.
06:49
Retailers have to predict demand
129
409906
2085
Les supermarchés doivent faire des prévisions de vente
06:52
for tens of thousands of products across thousands of locations
130
412033
4254
pour des dizaines de milliers de produits dans des milliers de sites,
06:56
and thousands of suppliers every day
131
416329
2836
et cela concerne des milliers de fournisseurs
06:59
to manage and optimize their inventory.
132
419207
2794
qui gĂšrent et optimisent leurs inventaires au quotidien.
07:02
Add to that the uncertainties of COVID and the global supply chain disruptions,
133
422043
5255
Si on ajoute le facteur d’incertitude du COVID
et les perturbations de la chaĂźne logistique mondiale,
07:07
and this became 100 times more difficult.
134
427340
2961
le problĂšme devient 100 fois plus difficile.
07:10
And many retailers were simply paralyzed.
135
430301
2294
De nombreux supermarchés furent paralysés.
07:13
But there were a few who had built strong foundations with AI
136
433096
4087
Sauf certains qui avaient construit de bonnes bases avec l’IA
07:17
and the human-AI feedback loop that we talked about.
137
437225
3336
et la boucle de rĂ©troaction homme-machine que je viens d’évoquer.
07:20
And these guys were able to navigate all this uncertainty
138
440603
3128
Ceux-lĂ  ont pu naviguer Ă  travers les incertitudes
07:23
much better than others.
139
443731
1710
mieux que les autres.
07:26
They used AI to analyze tens of billions of data points
140
446150
3254
Leur IA a analysé des dizaines de milliards de données
07:29
on consumer behavior and global supply chain disruptions
141
449445
3712
sur les comportements des consommateurs, les perturbations logistiques mondiales,
07:33
and local government closures and mandates
142
453199
2878
les obligations locales de fermer les commerces,
07:36
and traffic on highways
143
456119
1918
le trafic sur les autoroutes,
07:38
and ocean freight lanes and many, many other factors
144
458079
2794
les lignes maritimes et de nombreux autres facteurs.
07:40
and get a pretty good handle on what consumers in each unique area
145
460915
4755
L’IA a pu obtenir une assez bonne idĂ©e de ce que les consommateurs locaux
07:45
wanted the most,
146
465670
1335
souhaitaient le plus,
07:47
what would have been feasible,
147
467046
1543
de ce qui Ă©tait faisable,
07:48
and for items that were not available,
148
468631
1835
et pour les articles en rupture de stock, des produits de substitution possibles.
07:50
what substitutions could be made.
149
470508
2002
07:53
But AI alone without the human touch wouldn't work either.
150
473011
3962
Mais sans l’homme, l’IA n’aurait pas pu fonctionner.
07:57
There were ethical and economic tradeoffs that had to be considered.
151
477015
3795
Il y avait en effet des compromis Ă©thiques et Ă©conomiques
à prendre en considération.
08:00
For example, deciding to bring in a product
152
480852
2878
Par exemple, décider de fournir un produit
08:03
that didn't have a good margin for the retailer
153
483771
2461
qui ménage peu de marge bénéficiaire
08:06
but would really help support the local community
154
486274
2794
mais qui apporte un réel soutien à la communauté locale
08:09
at their time of need.
155
489068
2127
au moment oĂč elle en a le plus besoin.
08:11
After all, AI couldn't quite understand
156
491195
2336
Aprùs tout, l’IA ne pouvait pas comprendre
08:13
the uniquely human behavior of panic-buying toilet paper
157
493531
3504
le comportement humain unique d’achat de papier toilette nĂ© de la panique,
08:17
or tens of gallons of liquor,
158
497076
2378
ou des dizaines de litres d’eau-de-vie
08:19
only to be used as hand sanitizer.
159
499495
2336
pour se désinfecter les mains.
08:22
It was the combination that was the key.
160
502665
2544
C’est la combinaison de l’homme et de la machine qui est la clĂ©.
08:25
And the winning companies know this.
161
505710
2377
Les entreprises victorieuses en sont conscientes.
08:28
They also know that inside their companies,
162
508129
2377
Elles savent aussi que leur entreprise
08:30
there's literally hundreds of these opportunities for human-AI combination,
163
510548
4630
recĂšle littĂ©ralement des centaines d’opportunitĂ©s semblables
d’associations homme-machine
08:35
and they actively identify and pursue them.
164
515219
2878
et elles les recherchent et identifient activement.
08:38
They think of AI as much more broadly a means to replace people.
165
518973
4630
Elles considùrent l’IA comme bien davantage qu’un substitut de l’homme.
08:44
They look inside their organizations
166
524187
2127
Elles observent leurs organisations
08:46
and re-imagine how the biggest challenges and opportunities of their company
167
526355
5089
et ré-inventent comment leurs plus grands défis et opportunités
08:51
can be addressed
168
531444
1168
peuvent ĂȘtre abordĂ©s en combinant l’homme et la machine ensemble.
08:52
by the combination of human and AI.
169
532653
2461
08:55
And they put in place the right combination for each unique situation.
170
535531
3921
Elles mettent en place la bonne combinaison adaptée à chaque situation.
09:00
Whether it's the recommender or the evaluator
171
540078
3128
Que ce soit un rĂŽle de recommandation, d’évaluation,
09:03
or the illuminator or optimizer or many, many other ones.
172
543247
3754
de mise en relief, d’optimisation ou de tout autre chose.
09:07
They build and evolve the feedback loops that we talked about.
173
547919
3461
Elles développent et font évoluer les fameuses boucles de rétroaction.
09:11
And finally and most importantly, they don't just throw technology at it.
174
551380
4213
Enfin, et c’est le plus important,
elles ne se limitent pas Ă  ajouter de la technologie.
09:16
In fact, this has been the biggest pitfall of companies
175
556094
3878
C’est d’ailleurs l’écueil principal des entreprises
09:20
who don't get their return from their AI investments.
176
560014
3003
qui n’obtiennent aucun bĂ©nĂ©fice de leurs investissements dans l’IA
09:23
If they overinvest in technology
177
563059
2210
alors qu’elles ont surinvesti dans la technologie,
09:25
expecting a piece of tech to solve all their problems.
178
565269
3629
dans l’espoir que la technologie seule allait rĂ©soudre tous leurs problĂšmes.
09:29
But there is no silver bullet.
179
569273
1669
Mais il n’y a pas de formule magique.
09:30
Technology and automation can only go so far,
180
570983
2878
La technologie et l’automatisation ont leurs limites
09:33
and for every one automation opportunity inside a company,
181
573861
3295
et pour chaque opportunitĂ© d’automatiser un processus,
09:37
there's literally ten for collaboration.
182
577198
3003
il existe dix façons de collaborer.
09:40
But collaboration's hard.
183
580493
1793
Mais la collaboration n’est pas simple.
09:42
It requires a new mindset
184
582328
2085
Elle nĂ©cessite un nouvel Ă©tat d’esprit
09:44
and doing things differently than how we've always done it.
185
584413
3629
et de faire les choses autrement que ce qu’on a toujours fait.
09:48
And the winning companies know this, too,
186
588084
2085
Les entreprises qui réussissent savent cela aussi,
09:50
which is why they don't just invest in technology,
187
590211
2502
c’est pourquoi elles ne se limitent pas à investir dans la technologie,
09:52
but so much more on human factors,
188
592713
2878
mais surtout dans le facteur humain,
09:55
on their people, on training and reskilling
189
595633
2628
dans leurs salariés, pour les former et adapter leurs compétences.
09:58
and reimagining how their people and AI work together in new ways.
190
598302
4713
Elles inventent comment leurs salariĂ©s et l’IA peuvent travailler ensemble.
10:03
Inside these companies, it's not just machines replacing humans.
191
603474
4380
Dans de telles entreprises, les machines ne remplacent pas l’homme.
10:07
It's machines and humans working together,
192
607895
2753
Les machines et les hommes travaillent ensemble
10:10
learning from each other.
193
610648
1710
et apprennent l’un de l’autre.
10:12
And when that happens,
194
612650
1376
Et quand cela se passe ainsi,
10:14
the organization's overall rate of learning increases,
195
614068
3462
le taux d’apprentissage de l’organisation augmente.
10:17
which in turn makes the company much more agile,
196
617572
2711
Cela a pour conséquence une plus grande agilité,
10:20
much more resilient,
197
620324
1252
une plus grande résilience,
10:21
ready to adapt and take on any challenge.
198
621617
2795
une structure prĂȘte Ă  s’adapter et Ă  relever n’importe quel dĂ©fi.
10:25
It is the human touch that will bring the best out of AI.
199
625413
4212
C’est l’homme qui fait ressortir le meilleur de l’IA.
10:29
Thank you.
200
629917
1168
Merci.
10:31
(Applause)
201
631127
5547
(Applaudissements)
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