Dans quelle mesure l’utilisation de l’IA augmente-t-elle la productivité de votre équipe ? | L'IA en entreprise #71

Comment l’IA aide-t-elle les professionnels ?

Existe-t-il des preuves que l’utilisation de l’IA au travail augmente la productivité ? En effet! La plus grande étude confirmant cette hypothèse a été menée par un groupe de scientifiques d'écoles de commerce américaines, dont la Harvard Business School et la MIT Sloan School of Management. Les chercheurs ont examiné le travail de 758 consultants, représentant environ 7 % de tous les consultants employés au Boston Consulting Group.

Leur tâche était de développer des concepts de nouveaux produits, en tenant compte d'aspects tels que :

• la créativité,
• pensée analytique, ou
• capacités de persuasion.

Dans le cadre d'une expérience testant si l'IA augmente la productivité, ils ont comparé leurs performances sans le support de l'IA et avec l'utilisation de GPT-4, le modèle de langage sur lequel est basée la dernière version de ChatGPT Plus. L'étude visait à examiner comment l'intégration de l'IA dans le travail quotidien modifierait le flux de travail typique des consultants.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

L'IA augmente-t-elle la productivité du travail ?

Les résultats du BCG ont été étonnamment clairs. Tous les consultants bénéficiant du support de l’IA ont amélioré la qualité de leur travail. En fait, sa qualité a augmenté jusqu'à 40 %. Mais comment a été menée l’étude ?

Dans l'expérience, les participants ont été répartis au hasard en trois groupes :

• un groupe témoin — ses membres n'utilisaient pas l'IA au travail,
• un groupe ayant accès à GPT-4 – cependant, sans instruction préalable sur la meilleure façon d’utiliser l’intelligence artificielle,
• un groupe avec accès à GPT-4 et au matériel pédagogique.

L'étude a été divisée en trois phases :

1. Tout d’abord, les consultants ont rempli une enquête concernant leurs données démographiques et leurs prédispositions.
2. Ensuite, ils sont passés à la partie principale, où ils ont effectué des tâches liées au développement de concepts de produits. Ces tâches ressemblaient beaucoup à leur travail quotidien, impliquant des études de cas réalistes, comme la création de chaussures pour des groupes cibles restreints et des athlètes. Les tâches nécessitaient de la créativité, une réflexion analytique ainsi que la rédaction de textes convaincants.
3. La troisième phase comprenait des entretiens résumant les expériences des consultants en matière de travail avec l'IA.

Il s'est avéré que les consultants utilisant GPT-4 étaient 12,5 % plus productifs et 25 % plus rapides. Les plus grands avantages ont été observés parmi les professionnels moins qualifiés qui ont reçu une formation supplémentaire sur les manières efficaces d'utiliser le GPT. Dans ce groupe, les chercheurs ont noté une augmentation remarquable de 43 % de la productivité !

Façons de collaborer avec l’intelligence artificielle

Tous les employés ont-ils interagi avec l’IA de la même manière ? Il ne semble pas que ce soit le cas. Les chercheurs ont donc décidé d’identifier deux manières les plus courantes par lesquelles l’IA augmente la productivité. Ils les appelaient les personnages « Cyborg » et « Centaure ».

Cyborg

Le modèle Cyborg représente une approche collaborative où les humains et l'IA travaillent en étroite collaboration pour accomplir des tâches. Voici des exemples de collaboration avec Cyborg :

• un programmeur commence à coder, et l'IA complète et affine le code, tout comme lors de l'utilisation de Github Copilot,
• un consultant commence à tirer des conclusions de l'analyse, et l'IA apporte des données et des visualisations supplémentaires, en tirant parti d'outils tels que ChatGPT Plus,
• un rédacteur commence à rédiger un texte publicitaire à partir d’un concept, et l’IA suggère des idées et des segments prêts à l’emploi. Le rédacteur affine ensuite le concept,
• un ingénieur dessine un projet et l'IA produit une visualisation basée sur celui-ci.

Dans le modèle Cyborg, la clé réside dans l’intégration transparente des efforts humains et machines pour obtenir des résultats optimaux : c’est ainsi que l’IA augmente considérablement la productivité.

Source : HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Centaure

Le modèle Centaur implique une délégation de tâches, dans laquelle certaines tâches sont exécutées par des humains et d'autres sont déléguées à l'IA sur la base d'une évaluation individuelle des forces et des faiblesses de chaque entité. Voici des exemples de stratégies Centaure :

• Le diagnostic par l'IA et le médecin adaptant les thérapies possibles,
• un consultant identifiant une problématique métier, et une IA générant des analyses et des recommandations,
• un avocat rédigeant une plainte et AI vérifiant l'exactitude et l'exhaustivité du document,
• un rédacteur créant un plan de texte et une IA effectuant des corrections stylistiques et grammaticales.

La clé est de diviser stratégiquement les tâches et de tirer parti des forces des humains et des machines. Cependant, l’approche Centaur présente un défi : comment distinguer les tâches mieux adaptées à l’IA, améliorant la productivité, de celles mieux gérées par les humains ?

Frontières fragmentées de la technologie

Les chercheurs ont qualifié le défi de définir la « compétence » de l’intelligence artificielle de « frontières fragmentées de la technologie ». Ce terme fait référence aux capacités diverses et fluctuantes de l’intelligence artificielle.

Les capacités de l’IA progressent rapidement, souvent de manière inattendue. C'est pourquoi des tâches qui peuvent sembler tout aussi difficiles pour les humains peuvent se situer de différents côtés de cette « frontière » : certaines peuvent être facilement résolues avec l'aide de l'IA, tandis que d'autres restent hors de portée actuelle de ses capacités.

Par exemple, comme l’étude l’a montré, GPT :

• généré des idées créatives pour de nouveaux produits,
• aidé à rédiger une copie convaincante, ou
• effectué une analyse détaillée des données.

En revanche, il a commis des erreurs dans des calculs mathématiques simples. Cette « frontière fragmentée » pose un défi à la fois aux concepteurs d’IA et aux utilisateurs : il est difficile de prédire quelles tâches apparemment similaires seront faciles ou difficiles pour les algorithmes. Il est donc crucial d’explorer et de tester étape par étape les capacités de l’IA. Mieux nous comprendrons les « frontières fragmentées » de ces capacités, plus nous pourrons intégrer efficacement le travail des humains et des machines.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Comment augmenter la productivité de votre entreprise avec l’IA ?

Dans votre entreprise, vous pouvez mener une expérience similaire pour évaluer dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut améliorer les résultats au travail. Cela vaut la peine de commencer par confier des tâches aux employés, comme préparer des présentations, des rapports, des propositions commerciales ou résoudre des études de cas, avec ou sans l'aide de l'IA. Cela vous permettra de mesurer l’impact réel sur la productivité et la qualité du travail.

Néanmoins, il est essentiel de préparer adéquatement les collaborateurs. Pour observer une augmentation de 40 % de la productivité grâce à l'IA, similaire au succès observé au Boston Consulting Group, des initiatives de formation et la création de matériel pédagogique seront nécessaires.

Cet effort sera presque certainement récompensé. Par exemple, les agences de publicité peuvent générer des idées de campagne plus rapidement, les banques peuvent analyser les données clients plus efficacement et les cabinets juridiques peuvent créer des documents plus efficacement. Partout où la créativité, l’analyse d’informations ou la rédaction de textes sont nécessaires, l’IA aidera les employés à être plus productifs.

L’avenir du travail avec l’IA

Le développement de l’intelligence artificielle suscite à la fois de grands espoirs et de grandes inquiétudes, notamment chez les individus qui ont des difficultés à apprendre de nouveaux outils et à adapter leurs méthodes de travail aux possibilités changeantes de la technologie.

Il ne fait aucun doute que l’IA augmente la productivité en déchargeant les équipes des tâches les plus simples et répétitives. De plus en plus de ces tâches seront automatisables. De nouveaux rôles combinant compétences humaines et machines verront également le jour, comme ceux de formateurs en IA ou de courtiers de connaissances. Le développement continu des compétences et l’apprentissage d’une collaboration efficace avec l’IA seront essentiels.

En même temps, il est crucial d’être conscient des menaces. L'automatisation peut supprimer des emplois aux personnes moins qualifiées. Il existe également un risque que l’entreprise devienne trop dépendante des fournisseurs de technologie. Il est donc essentiel de maintenir une distance saine et d’évaluer de manière critique les informations fournies par l’IA.

L’avenir du travail avec l’IA semble fascinant mais aussi quelque peu troublant, un peu comme dans la science-fiction bien écrite. D’un côté, il existe des possibilités incroyables, mais de l’autre, avons-nous vraiment le contrôle sur tout ?

Résumé

Les résultats de l’expérience montrent que l’IA augmente aujourd’hui la productivité. Pour certaines tâches créatives et analytiques, il accélère le travail jusqu'à 40 %. Les travailleurs les moins qualifiés en bénéficient le plus, mais les professionnels les plus performants sont également plus rapides et plus efficaces.

Il est essentiel de comprendre quelles tâches peuvent être automatisées par l’IA et lesquelles nécessitent une implication humaine. Des changements dans la manière dont le travail est organisé seront également nécessaires pour tirer le meilleur parti des capacités de l’IA. Et l'avenir du travail s'annonce intéressant – il ne sera certainement pas ennuyeux. Si vous êtes curieux d'obtenir une description encore plus détaillée de cette étude, lisez le rapport complet (lien).

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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