Certains problèmes semblent trop complexes pour être résolus par un logiciel.
Un processus implique peut-être plusieurs personnes et des décisions qui changent selon la situation. Votre équipe le gère grâce à son expérience : elle sait quoi vérifier, repère ce qui ne convient pas et réagit aux imprévus.
Il peut être difficile d’imaginer un système accomplir ces tâches. Longtemps, même explorer cette possibilité pouvait demander plus de temps et d’argent qu’une entreprise ne souhaitait en consacrer. Aujourd’hui, cette première étape est plus accessible.
Les possibilités existaient déjà
Chez Pyxa, nous pensons depuis longtemps que la plupart des idées sont possibles sous une forme ou une autre. La question est généralement de savoir ce qu’il faut pour les réaliser et si le temps, le budget et les efforts sont justifiés.
L’IA n’a pas changé ce principe. Elle a changé la rapidité avec laquelle nous pouvons explorer une idée et parvenir à une première version. Elle peut nous aider à analyser des informations techniques, tester des approches et construire des prototypes plus rapidement. Des idées autrefois jugées trop coûteuses méritent ainsi un nouvel examen.
Les entreprises peuvent même essayer de construire elles-mêmes un prototype. Une première version rend l’idée tangible et révèle ce qui reste à travailler. Mais un prototype est un point de départ : faire fonctionner quelque chose une fois et le rendre fiable à mesure que l’entreprise grandit sont deux défis différents.
Partir de ce que les personnes savent déjà
Lorsqu’un processus est géré par des personnes, on peut penser qu’elles seules peuvent le faire. C’est parfois vrai. Mais les décisions suivent souvent des schémas si familiers qu’ils sont difficiles à voir. Une personne sait peut-être immédiatement quelle information manque à une demande. Cette décision n’est pas forcément documentée, mais une structure existe souvent derrière elle.
Pour comprendre cette structure, il faut commencer par les personnes qui font le travail : les observer, examiner des exemples et leur demander comment elles prennent leurs décisions. Nous pouvons ensuite cartographier les résultats et les règles qui y conduisent.
Un problème de planification peut impliquer des personnes, du matériel, des disponibilités et des besoins clients changeants. Le décomposer révèle les contraintes et les endroits où un jugement humain peut rester nécessaire. Cela ne rend pas le problème simple, mais plus clair.
Tout n’a pas besoin d’IA
L’IA est utile lorsqu’une tâche présente trop de variations pour être décrite par un ensemble pratique de règles, par exemple pour comprendre des formulations variées ou reconnaître des motifs dans des images.
Mais si un processus peut être clairement décrit par des règles, du code classique peut mieux convenir. Une solution peut aussi combiner les deux : du code pour les décisions suivant des règles explicites et de l’IA là où elle apporte une réelle utilité.
Le point de départ ne devrait pas être le choix d’une technologie, mais la compréhension de ce qui doit se passer.
Faire fonctionner une solution n’est qu’une partie du défi
Démontrer qu’un problème difficile peut être résolu est satisfaisant. Mais une solution rapide de contournement n’est pas toujours une solution sur laquelle une entreprise peut compter.
Un système utile doit être compréhensible pour ses utilisateurs et pouvoir évoluer avec l’entreprise. Cela ne signifie pas prévoir tous les futurs possibles dès le premier jour. Il s’agit de réunir les deux aspects : une expérience confortable à utiliser, soutenue par une technologie qui fonctionne correctement et laisse une marge d’amélioration.
Un problème qui mérite un nouvel examen
Tous les processus ne devraient pas être automatisés et toutes les idées ne correspondent pas aux ressources disponibles. Mais ce qui ressemble à une collection impossible d’exceptions et de décisions à apprécier peut parfois être compris une décision à la fois. Avec plus de moyens que jamais pour explorer et construire, un problème autrefois hors de portée mérite peut-être un nouveau regard.