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Comment avez-vous appris à diriger?- Andreas Göldi

Andreas Göldi | Entrepreneur en série et investisseur Ma première société a traversé la vague des «.com» dans les années 1990 à coup de succès obtenus vitesse grand V et de crises profondes. Ce fut une période extrêmement difficile, mais je n’ai jamais autant appris qu’à cette époque.

Les dirigeants IA doivent réfléchir comme des pilotes de chasse

Dans le combat aérien, un pilote de jet doit observer, analyser, décider et agir à brefs intervalles: à l’ère de l’intelligence artificielle, ce principe de direction devient également important pour l’économie. Il est l’exact opposé des méthodes traditionnelles d’innovation linéaires.

L’intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres. L’IA est vraisemblablement l’aspect le plus complexe et le moins compris de la transformation numérique. Ce n’est pas étonnant: même les experts ont énormément de mal à prédire les impacts de la technologie moderne de l’IA.

Mais une chose est sûre: dans un futur proche, les dirigeants devront se mettre au diapason des change- ments fondamentaux apportés par l’IA – dans leur entreprise et dans leur travail quotidien. Dans les prochaines décennies, l’IA concernera toutes les branches et modifiera presque tous les emplois. Mais quel com- portement les leaders doivent-ils adopter pour pouvoir surmonter cette vague?

L’IA est une technologie de base – comme les banques de données ou Internet. Il ne s’agit pas d’un produit autonome, mais de quelque chose qui permet la concrétisation de nouveaux produits et services essentiels. Et elle va modifier de façon majeure la manière dont fonctionnent et sont dirigées les entreprises. La forme que prend ce phénomène peut déjà être observée dans les start-ups – ou dans les entreprises les plus florissantes au monde: sept des dix plus grandes entreprises au monde (Apple, Amazon, Google, Microsoft, Face- book, Tencent, Alibaba) sont des entreprises technolo- giques avec de forts composants d’IA. Leurs méthodes de direction sont représentatives de la future voie qu’empruntera l’économie. A cet égard, trois principes sont déterminants.

Premièrement, les dirigeants doivent comprendre que l’innovation numérique, en particulier dans le domaine de l’IA, suit un déroulement extrêmement «non linéaire». Ces processus sont caractérisés par des tracés en forme de S: face à une nouvelle innovation, il ne se passe d’abord rien pendant longtemps, puis le dévelop- pement et l’impact explosent soudainement en une très forte hausse et, après quelques temps, la vitesse d’innovation ralentit de nouveau et doit être remplacée par la prochaine vague.

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„Il ne se passe d’abord rien pendant longtemps, puis les développements explosent et, après un temps, la vitesse d’innova- tion ralentit à nouveau.“

Un exemple simple: il a fallu plusieurs années de développement pour parvenir à la première génération de l’IA de jeu d’échecs de Google capable de battre un joueur d’échecs humain. La deuxième génération du système, en revanche, a appris toute seule à jouer aux échecs – en seulement quatre heures, l’IA était meilleure que n’importe quel être humain. Ces évolutions exponentielles sont difficiles à comprendre pour nous, mais on les trouve partout dans le monde de l’IA. L’intuition n’aide pas beaucoup, mais on peut s’entraîner à adopter une conception analytique.

Deuxièmement, nous devons nous habituer au fait que les écarts dans les niveaux de talents et l’impact économique de nos collaborateurs deviendront des facteurs plus importants. Un bon ouvrier d’usine est peut-être 20% plus efficace qu’un ouvrier moyen. Chez les développeurs de logiciels, le phénomène des «10× Programmers» existe déjà depuis longtemps: ces superdéveloppeurs accomplissent dix fois plus de travail que les programmeurs normaux. Et dans le domaine de l’IA, la courbe est encore plus marquée: certains numéros un touchent depuis longtemps un salaire de plusieurs millions parce qu’ils ont cent fois plus d’impact que des développeurs IA normaux. Accepter de tels écarts est difficile dans des pays européens soucieux d’égalité.

„Les écarts dans les niveaux de talents et dans l’impact économique de nos collaborateurs deviennent des facteurs plus importants.

Troisièmement, le monde de l’IA fait partie des itérations extrêmement rapides. Les projets novateurs ne suivent pas un cours linéaire, selon un plan de projet prévisible, mais des cycles rapides à l’issue incertaine. C’est la nature du développement de l’IA: des modèles sont développés en d’innombrables phases itératives, avec un objectif exact inconnu. De nombreux leaders du secteur des technologies suivent donc des principes de direction très dynamiques, tels que l’OODA-Loop (Observe, Orient, Decide, Act), initialement développé pour des pilotes de chasse. L’in-novation IA dans une branche compétitive est souvent perçue comme un combat aérien très dynamique contre des adversaires extraordinairement agiles. Avec l’IA, quiconque est plus rapide que la concurrence et dispose d’une compréhension globale de la situation, a en main un outil difficile à contrer. Mais cette mentalité de direc- tion est presque l’exact opposé des méthodes tradition- nelles d’innovation linéaires.

L’IA n’est pas seulement un défi technologique. Elle aura des conséquences sociales et structurelles au moins aussi fortes et modifiera radicalement la façon dont sont dirigées les entreprises. Penser en rapports non linéaires et en itérations rapides est la condition préalable du succès. »

Andreas Göldi | Texte Partenaire de btov Partners Investmentgesellschaft, dont le siège est à Saint-Gall et Berlin. Entrepreneur en série, cofondateur de l’agence web Namics.

Edition 2/2019