Interview panorama sur la transformation et l’IA

Robin Ferrière – AI & Digital Transformation Senior Manager chez Orange Consulting


 

Nous avons tous une phrase toute faite pour illustrer un contexte, un événement ou une personne. Prenez par exemple cette citation d’Albert Einstein : « La logique vous conduira d’un point A à un point B, l’imagination et l’audace vous conduiront où vous le désirez ». Cette citation convient parfaitement pour présenter Robin Ferrière qui nous accueille dans les locaux de Orange Consulting.

Portrait d’une personnalité authentique qui cherche à faire bouger les lignes

Parcours atypique et originalité cultivée dès ses études, Robin combine une maîtrise de philosophie et le diplôme de l’Essec Business School. La finalité étant de rédiger une thèse afin d’analyser les théories économiques au travers des concepts philosophiques.

Curieux donc d’expérimenter tous les points de vue, Robin s’est construit un parcours professionnel en PME, en startup, grands groupes, et dans sa propre entreprise. Il pratique ainsi les fonctions de directeur marketing, directeur général adjoint, coach pour startups dans l’incubateur Orange Fab. Puis Robin retourne vers le conseil, enrichi de ces expériences.

Un fil conducteur : le digital en environnement B2B avec un focus business.

Robin-Ferriere-Orange-Consulting

Interview

Ludovic : bonjour Robin ; merci de nous accueillir dans les bureaux d’Orange Consulting.

Robin : avec plaisir Ludovic et bienvenue !

Ludovic : est-ce que tu peux nous présenter ta mission chez Orange Consulting ?

Robin : avec plaisir ; j’ai en premier lieu une fonction de senior manager, ce qui  sous-entend à la fois  d’intervenir sur la commercialisation de nos missions, puis, sur leur pilotage. En termes de périmètre, je m’occupe des domaines spécialisés sur l’IA, le marketing digital, les parcours utilisateurs.

Ludovic : tu travailles aussi sur l’innovation ?

Robin : oui tu as raison, je suis par ailleurs responsable de l’innovation au sein d’Orange Consulting. Cela signifie piloter les travaux de veille réalisés par les consultants, investir de nouveaux domaines pour identifier des axes de new business pertinent ou non, de type block chain, la VR, les concepts de Future of work … donc je pilote les expérimentations au sein du cabinet en termes d’innovation process ou pratique.

L’enjeu est de contribuer d’une part à capitaliser sur les capacités internes du groupe Orange à innover, à faciliter l’enrichissement de celui-ci par l’éco-système innovant français et international, et enfin à amplifier la diffusion de ces expérimentations ou enseignements.

Ludovic : ok ; du coup avec ce regard large et opérationnel, est-ce que tu peux nous décrypter ce terme que l’on entend partout : la transformation digitale ! Est-ce que l’on peut dresser un panorama de cette transformation dans les entreprises françaises ?

panorama sur la transformation et l’IA

Robin : oui, le terme est large et il en devient flou ; chacun y met ce qu’il veut ! Cela parle de consulting, de services management, d’édition logiciel, d’intégration technique … mais, la transformation met surtout le focus sur une urgence de l’entreprise à se réformer et à fluidifier la relation avec ses clients & collaborateurs, en faisant évoluer ses outils et ses process.

Sur un parcours de transformation on retrouve 3 types d’acteurs :

  • Les fournisseurs de technologie
  • Les intégrateurs de ces technologies
  • Les cabinets de conseil qui après avoir modélisé les modalités de la transformation en accompagnent la réalisation concrète aux côtés des équipes (ce qu’on appelle en général le Change management)

Ludovic : c’est clair ; en revanche, si les grandes entreprises sont structurées pour activer ces procédures, du côté des PME et des ETI c’est moins spontané ; les dirigeants savent qu’il faut bouger, mais ils ne savent pas toujours comment le faire.

Alors comment passe-t-on de la volonté, ou de l’obligation à se transformer, à l’exécution sur le terrain ?

Robin : évitons les caricatures si tu veux bien, Ludovic. Comme on le sait, , ce n’est pas toujours le Board qui sonne l’alarme. Le changement est souvent provoqué par une congruence entre un top management qui a conscience de la nécessité d’ancrer dans une nouvelle vision, et que celle-ci devra être opérationnationalisée. Le cocktail idéal est celui de la rencontre d’une vision top-down et d’une inspiration bottom-up à se réformer. L’un peut aller sans l’autre et réciproquement, mais souvent, ce qui fonctionnera est que soit les deux se rencontrent (ce qui reste statistiquement rarissime, soit que le management identifie qu’un acteur tiers –et donc neutre- de type Consulting, puisse réconcilier ces aspirations mutliples).

Maintenant, pour revenir à ta question sur l’opérationalisation, une fois que le GO est donné, que cela passe ou non par un Conseil externe, un certain nombre d’étapes sont nécessaires pour passer de la vision à l’exécution :

  • Commencer par formaliser, communiquer et partager avec les équipes sur la base d’un constat business : concrètement, où en est-on et où va-t-on ?
  • Ensuite définir une vision concrète, et celle-ci sera d’autant plus effective qu’elle aura associé les équipes dans sa co-construction,
  • Enfin, décliner ceci en plan opérationnel ou roadmap, avec une définition précise des outils sur lesquels faire reposer à la fois : les inputs internes, puis les feedbacks des clients / utilisateurs finaux, dans une logique vertueuse d’alimentation / validation des décisions prises.

Ludovic : et selon toi les clés de succès pour réussir à franchir ces étapes c’est quoi ?

Robin : avec l’expérience on se rend compte qu’il faut avoir :

  • Un Board à l’écoute de ses équipes terrain,
  • Il faut co-construire le plan ; le top down ne fonctionne plus (si tant est qu’il ait fonctionné au-delà des 30 glorieuses…),
  • Instaurer une culture du Change en interne, incluant une capacité à se remettre en question à chaque niveau hiérarchique,
  • Outiller impérativement l’écoute du client et le processsus de rétro-action : au cœur de l’agile manifesto datant d’il y a déjà 10 ans, est inscrite la nécessité de tester , valider ou adapter la pertinence de la réponse face au stake holder.

C’est un mindset de l’initiative et de l’autonomie incontournable aujourd’hui, que cela vienne heurter les conceptions du management ou non. Les pyramides se sont aplaties non par plaisir mais dans un souci darwiniste de se rapprocher des attentes du client. Que les managers se rassurent néanmoins : on est autonome que parce que l’on s’appuie sur une vision définie… Il n’y a donc pas de révolution en soi. Le management se renforce au contraire dans son rôle de stratège, comme il l’a toujours été.

Ludovic : finalement quel que soit le sujet, on en revient toujours à l’humain ; nous sommes notre propre levier de croissance ou notre propre obstacle !

La transition est parfaite pour parler de l’IA ; est-ce que tu peux nous dresser un panorama de l’IA pour défricher le sujet ?

panorama sur la transformation et l'IA

Robin : oui, tout d’abord on parle de quoi ?

Initialement, l’intelligence artificielle est un territoire scientifique, où l’on cherche à comprendre le fonctionnement humain ; dans l’entreprise, son projet relatif consiste à identifier en quoi nous pourrions :

  • Soit substituer des pratiques aujourd’hui humaines perfectibles à travers leur automatisation (principe d’optimisation classique.. et toujours aussi pertinent),
  • Soit améliorer l’efficience du collaborateur en lui permettant d’apporter sa contribution significative dans les domaines qui relèvent de sa suprématie (analyse, mise en contexte, décision, relation humaine, créativité, négociation…), tout en bénéficiant des apports de la machine pour le reste (historisation & mémorisation, contextualisation, suggestions liées aux process, etc.)

Le premier point est le cœur du focus managérial, espérons-le.

Concernant le second, si j’en reviens à ta question théorique sur les apports de l’IA, je vois 3 grands domaines.

  1. Le traitement automatisé du langage ; ici il s’agit de comprendre, de converser, retranscrire, traduire, le tout en temps réel, en format texte ou vocal,
  2. Le computer vision, c’est-à-dire le traitement de l’image ; l’idée ici est de construire des systèmes de reconnaissance pour exécuter,
  3. La robotique et ses applications d’automation industrielles.

Et en parallèle tu as le buzz du moment : le machine learning, qui est la condition théorique d’amélioration des 3 points précédents. Sachant que la communauté scientifique s’interroge à l’heure actuelle sur la validité épistémologique de ce paradigme…

Ludovic : nous avons peur de ce que l’on ne connait pas et comme le terrain de jeu est flou, tout le monde raconte ce qu’il veut ; tu as des exemples de ce l’IA peut réaliser pour le moment ?

Robin : l’IA linguistique et la génération automatique en particulier a démontré ses capacités. Elle est aujourd’hui opérationnelle pour produire des articles spécialisés, que ce soit sur de l’activité sportive (rédiger un article sur un match de foot ou sur les résultats financier et le cours de bourse d’une entreprise) car dans un cas comme dans l’autre, les conditions sont réunies : contexte extrêmement défini, historique disponible, rhétorique par définition circonscrite,  etc.

Ludovic : alors l’intelligence artificielle bloque à quel moment ?

Robin : sans vouloir faire de jeu de mots, l’intelligence artificielle se restreint encore au fait qu’elle est… artificielle. Comprendre qu’elle est encore limitée par sa  capacité à apprendre et surtout et que la frontière qui lui résiste encore est celle du sens commun : n’importe quel enfant sait inférer des lois de notre monde aujourd’hui évidente qu’aucune IA ne sait reconnaître si on ne l’a pas entraînée sur la totalité de ces sujets. Reconnaître la forme d’un chat ne lui permet pas de savoir qu’il fait Miaou en français (et par définition d’autres restranscriptions phonétiques dans d’autres langues), encore moins que c’est un produit de la nature expcetionnel quant à sa capacité de retomber sur ses pattes. Nous autres humains nous sommes intégré dans le monde sans réel effort : l’IA actuelle ne sait pas reproduire cela car ignore encore tout de nos connaissances non formalisées bien que parfaitement intégrées par n’importe quel humain, par exemple si je jette une pierre, elle a toutes les chances de finir par terre.

Mais pour revenir à un cadre business, l’IA apporte néanmoins une contribution phénoménale à l’automatisation. Une IA va être performante sur des systèmes de reconnaissance simples et si associée à d’autres technologies complémentaires (il faut par exemple 6 technologies différentes pour déterminer le prix d’un véhicule au péage de Saint Arnoult !) elle apportera sa contribution évidente à l’amélioration du process.

Ludovic : l’outil reste un outil pour le moment ; alors sans entrer dans les phantasmes hollywoodien dont on parlait tout à l’heure, quelle est ta vision de l’Humain vs Machine ?

Robin : à l’instar du MIT (qui véhicule ce discours plus que quiconque), je suis convaincu du fait que l’homme ne sera pas plus efficace sans la machine que le contraire. Dit autrement, l’IA ne réduit pas le recours à l’homme, bien au contraire ! On pourra accélérer largement des traitements automatiques… mais on amplifiera du même coup les erreurs, pour ne pas dire les scandales. L’IA est un outil redoutable… tant que les conditions d’apprentissage sont parfaites. Or les situations auxquelles on l’exposera ne le seront pas. Donc si on veut un traitement efficace, c’est-à-dire traitant par définition du sujet, donc du contexte et des variantes applicables, on choisira un système duel.

Pris séparément l’Homme ou la Machine sont chacun moins performant que l’autre. Mais le binôme Homme – Machine lui devient très complémentaire et donc super puissant ! On le voit dans les résultats actuels de diagnostics de cancer, particulièrement probants.

C’est le couple « Homme Machine » qui sera le seul à apporter une réelle efficacité. La machine reste empreinte du risque de se soumettre à des modélisations ineffectives (par ex. tant que le modèle qu’elle emploie n’a pas été corrigé).

Ludovic : tu as des exemples ?

Robin : oui, en application commerciale ça existe depuis un moment avec Amazon qui te propose des ventes additionnelles au travers de suggestions ciblées « les clients qui ont aimé ça, ont aussi acheté ça ». L’IA appliquée au marketing prédictif a fait ses preuves depuis longtemps et ne nécessite qu’un nettoyage un peu sérieux des données pour être mise en place dans n’importe quelle société…

Pour revenir au couple humain – machine que je décrivais tout à l’heure, je m’appuierais là aussi sur une étude menée par le MIT de concert avec IBM qui a validé qu’en terme de détection du cancer, si le médecin pronostiquait juste dans 90% des cas, et la machine seule dans 80% des cas, le couplage des deux amenait à une fiabilité de 95% qu’aucun des deux n’arrivait à atteindre individuellement.

Koch institute MIT Cancer

Ludovic : avec des chiffres ça parle tout de suite beaucoup mieux. Je pense aussi qu’il va falloir être très factuel pour réduire la part de phantasme. Nous sommes face à un outil qui doit rester un outil au service de l’Homme.

Plutôt que de nous demander quelle IA nous voulons demain, demandons-nous dans quel monde veut-on vivre demain ? Et construisons la technologie autour de ces objectifs de Société.

Robin, merci beaucoup pour cet échange, très clair et qui permet de mieux structurer des sujets comme la transformation des entreprise et l’IA ; merci Robin !

Robin : écoutes c’était avec plaisir Ludovic, tu reviens nous voir quand tu veux !


Interview – Robin Ferrière
AI & Digital Transformation Senior Manager chez Orange Consulting