Nous constatons déjà l'effet multiplicateur de 100 en utilisant directement l'IA générative.
Ces expériences doivent désormais être transposées de l'individu à l'organisation.
Ce livre présente un processus en cinq étapes pour la gestion de l'IA qui multipliera par 100 vos capacités et celles de votre organisation.
L'étape 1 est suffisante pour une entreprise individuelle ou une petite entreprise, mais pour les entreprises légèrement plus grandes, il est nécessaire de passer aux étapes 2 et 3, et pour les sociétés mondiales, aux étapes 4 et 5.
Ce livre explique les ressources nécessaires pour atteindre chaque étape, les points à garder à l'esprit, les préparatifs que les organisations doivent effectuer et, surtout, comment les individus doivent se positionner et évoluer.
L'auteur de ce livre, Jae-seon Hwang, vice-président du SK Discovery DX Lab, a écrit cet ouvrage en se basant sur son expérience à la tête de divers projets d'IA en entreprise, de l'ère DX à l'actuelle AX.
Il contient donc un contenu très réaliste et systématique.
L'auteur a déjà été une source d'inspiration pour de nombreux managers en définissant la DX (transformation numérique) comme « un changement des habitudes organisationnelles ».
Ce message est désormais redéfini comme suit : « La transformation par l'IA (AX) vise à changer les habitudes organisationnelles. »

La prémisse la plus importante de ce livre est que « la transformation par l'IA ne peut être réalisée par la décision d'un ou deux dirigeants ».
Bien entendu, le fait que le soutien de la haute direction soit essentiel demeure inchangé.
Cependant, à mesure que l'IA s'étend à l'automatisation des bureaux, aux processus métier et à l'ensemble du processus décisionnel de l'entreprise, pratiquement chaque employé sera inévitablement confronté à l'IA sous une forme ou une autre.
Dans ce contexte, cet ouvrage se veut un guide de base tant pour les dirigeants que pour les praticiens.
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DX avait aussi ses limites.
À un moment donné, la question s'est posée : « Nous avons adopté la technologie, mais quelle est la prochaine étape ? » Bien que l'automatisation robotisée des processus (RPA) et l'analyse des mégadonnées se soient implantées au sein de l'entreprise, la prise de décision au cœur de l'organisation reposait encore largement sur l'intuition et l'expertise des dirigeants.
Bien que les rapports d'analyse de données aient été consultés lors de l'élaboration des stratégies de vente, la décision finale reposait sur « l'intuition du dirigeant ».

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Alors que la transformation numérique (DX) privilégiait l'efficacité, l'intégration des données et la numérisation des modèles économiques existants, l'architecture d'entreprise (AX) exploite l'IA générative à l'échelle de l'entreprise pour réorganiser les processus décisionnels et les capacités créatives. L'infrastructure numérique mise en place lors de la DX constitue indéniablement un socle solide pour l'AX.
Les employés familiarisés avec les environnements cloud, les plateformes de big data et les outils de collaboration sont moins réticents à l'introduction de l'IA générative.
La difficulté technique de la connexion aux systèmes internes est également faible.

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En résumé, la stratégie consiste d'abord à attirer l'attention de nombreux membres en leur faisant découvrir l'utilisation de services d'IA génératifs externes, à créer de petites réussites, à les utiliser comme tremplins pour intégrer correctement les données et l'infrastructure internes, puis à internaliser progressivement des capacités d'IA approfondies dans toute l'organisation afin d'accroître l'expertise.
Et finalement, nous atteindrons le stade de l'agent où l'IA pourra reconnaître des objectifs et effectuer des tâches de manière autonome, sans commandes humaines.
Ensuite, nous rêvons d'une phase de commercialisation où nous pourrions vendre le modèle d'IA final et avancé au monde extérieur, bien que cela soit facultatif.

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Nous devons également examiner quelles sont les attentes de la direction concernant l'IA et si ces attentes sont réalistes.
Si certains dirigeants croient excessivement en l'omnipotence de l'IA et la poussent à produire des résultats extraordinaires en peu de temps, la charge de travail du personnel opérationnel augmentera et, si les performances réelles du modèle sont inférieures aux attentes, il risque d'être considéré comme un échec.
À l'inverse, si la direction est trop conservatrice et adopte l'attitude du genre « et si des erreurs surviennent lors de l'application de l'IA sur le terrain, contentons-nous pour l'instant des méthodes existantes », il sera difficile de passer même à la phase pilote.
Autrement dit, lors de l'évaluation du niveau de préparation à l'IA, l'attitude et la réalité du management deviennent également des points importants.

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Même à l’ère de la transformation numérique (TN), on disait que « 70 % du succès de la transformation numérique dépend du PDG ».
Même si l'entreprise souhaitait ardemment adopter les technologies de l'information, si le PDG ne manifestait pas d'intérêt, le budget ne serait pas approuvé et il n'y avait aucun moyen de contrôler la résistance organisationnelle.
En revanche, lorsqu'un PDG affirme haut et fort : « Nous allons transformer notre entreprise en une entreprise numérique », il peut surmonter de nombreux obstacles et parvenir à une innovation majeure. Je pense que cette tendance va s'accentuer à l'ère de l'IA.
Nous devons déclarer que l'investissement direct dans AX est notre stratégie de survie essentielle et garantir un investissement en termes de budget et de talents.

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Nous examinerons les avantages et les inconvénients des modèles intégrés, séparés et hybrides de l'organisation informatique existante et de l'équipe IA, qui est une organisation AX dédiée, et nous étudierons comment structurer le centre d'excellence.
À travers une étude de cas hypothétique, nous examinons les opérations organisationnelles, les structures de prise de décision, les réglementations internes et les principes de gestion de l'autorité qui doivent être observés lors de l'utilisation de l'IA générative ou RAG, ainsi que l'importance des comités d'éthique de l'IA et de la surveillance des biais.
Enfin, nous résumerons également les directives à suivre lors de l'utilisation d'API externes telles que ChatGPT.

--- p.170

La stratégie et la formation des talents sont des piliers essentiels de l'innovation organisationnelle et culturelle à l'ère de l'AX.
Les entreprises sont confrontées à d'innombrables questions, allant de « Qu'est-ce qui est préférable : le recrutement externe ou le développement interne ? » à « Devrions-nous étendre l'ingénierie rapide aux employés en général ? », « Comment allons-nous établir et évaluer de nouveaux rôles comme les gestionnaires d'IA et les opérateurs d'IA ? », et « Quels systèmes de performance et de récompense allons-nous utiliser pour attirer et fidéliser les talents ? »
On peut donc conclure que les stratégies de gestion des ressources humaines apprises durant la transformation numérique sont insuffisantes. Face à la rapidité et à la puissance exponentielle de l'IA, une formation partielle ou un recrutement externe limité ne suffiront pas à eux seuls à garantir une innovation durable.
Les entreprises devraient adopter une stratégie plus intégrée, comme par exemple mettre en place des formations intensives en IA à long terme ou des académies internes pour recycler massivement leur personnel, tout en recrutant et en dirigeant simultanément à l'extérieur, en formalisant des rôles comme ingénieur en IA et responsable IA comme voies de promotion interne.

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