Comment les entreprises peuvent répondre aux exigences de littératie en IA avant d’y être contraintes
L’adoption rapide de l’IA générative (GenAI) dans les entreprises met en lumière son potentiel à rendre les rôles professionnels plus stratégiques et à libérer des gains de productivité. Cependant, cette adoption accélérée peut comporter des risques, notamment pour les organisations qui manquent de littératie en IA et de cadres de gouvernance.
Avec de nouveaux outils d’IA qui font la une des journaux, les travailleurs souhaitent naturellement les essayer et explorer des moyens d’accroître leur productivité. Cependant, sans formation préalable et éducation sur la gouvernance organisationnelle et les meilleures pratiques, une expérimentation innocente pourrait entraîner des risques significatifs pour l’entreprise. Par exemple, saisir des informations sensibles sur des clients dans ChatGPT pourrait constituer une violation de contrat dans certaines circonstances.
Ce type de scénario souligne l’urgence d’une plus grande emphase sur la littératie en IA dans les cadres réglementaires gouvernementaux ainsi que dans les collaborations public-privé. Beaucoup d’entreprises qui ont été enthousiastes quant à GenAI depuis le lancement de ChatGPT ont peut-être négligé la littératie en IA. Les coûts élevés de l’éducation, les incitations mal alignées et le manque d’outils d’apprentissage éprouvés ont rendu les initiatives de littératie en IA difficiles. Cependant, la réglementation émergente poussera probablement les organisations à équilibrer les avantages de l’IA avec une utilisation responsable – et informée.
La littératie en IA est centrale à une utilisation responsable
Dans le cadre de la réglementation mondiale sur l’IA, la Loi sur l’IA de l’UE est un exemple à suivre. À partir de février 2025, toutes les entreprises développant, intégrant ou déployant des systèmes d’IA dans l’UE seront obligées de prendre des mesures pour garantir que le personnel possède un niveau suffisant de littératie en IA. La loi définit la littératie en IA comme les compétences, les connaissances et la compréhension requises pour faciliter le déploiement éclairé des systèmes d’IA.
Se concentrer sur la littératie en IA a du sens, car une mauvaise utilisation de la technologie, même due à un manque de connaissances, pourrait déclencher des conséquences strictes en vertu de la Loi. Un professionnel des ressources humaines bien intentionné pourrait, par exemple, utiliser des outils d’IA pour rationaliser les décisions concernant l’embauche ou les promotions. Bien que cette utilisation puisse améliorer l’efficacité de l’employé, la Loi sur l’IA de l’UE pourrait la définir comme à haut risque et pénaliser l’entreprise si elle estime que les contrôles appropriés ne sont pas en place.
La littératie des données sera un facteur dans tout coût potentiel de pénalité pour violation des règles de la Loi sur l’IA de l’UE, impactant les entreprises basées dans l’UE ou les organisations mondiales avec du personnel basé dans l’UE. Les organisations qui ne rentrent pas dans cette catégorie pourraient tout de même être contraintes de réfléchir à la littératie en IA en raison des exigences réglementaires locales. Prenons l’exemple des États-Unis. Bien qu’il semble peu probable que le gouvernement fédéral des États-Unis introduise une réglementation complète pour l’IA de sitôt, de nombreux organes législatifs au niveau des États envisagent de prioriser la littératie en IA.
Pas de solution miracle
Il convient de noter que l’élévation des niveaux de littératie en IA est un problème pour la société dans son ensemble. Le besoin d’améliorer rapidement la littératie en IA à travers la main-d’œuvre est si grand que nous devons commencer à envisager comment intégrer l’éducation à l’IA dans les écoles et d’autres plateformes de formation ou d’éducation. Cela garantira que les générations futures seront bien préparées à la transformation de la société par l’IA à long terme.
Cependant, les organisations ont un intérêt à renforcer la littératie en IA et peuvent être efficaces pour ce faire. Poursuivre la littératie en IA sans avoir abordé la littératie des données, cependant, c’est précipiter les choses. La littératie en IA commence par la littératie des données. Voici pourquoi : l’IA n’est aussi bonne que les données utilisées pour son entraînement et ses entrées ; sans comprendre les fondamentaux du travail avec les données, les travailleurs de l’IA seront peu susceptibles de maximiser le potentiel de l’IA pour obtenir des résultats transformateurs.
Construire sur les connaissances en données pour établir la littératie en IA
Avec une base de littératie en données et la pile de données de soutien, les entreprises peuvent alors commencer à cultiver la littératie en IA au sein de la main-d’œuvre. La leçon la plus importante à transmettre dans ces efforts est probablement la plus simple : consulter un CIO ou équivalent avant de télécharger cette nouvelle application d’IA à la mode. De tels téléchargements sont les principaux moteurs de risque pour l’IA, mais un programme de gouvernance de l’IA au niveau de l’organisation qui fournit des directives claires sur les utilisations et applications approuvées de l’IA peut aider à atténuer cela. Les programmes de gouvernance peuvent également établir un processus d’introduction pour évaluer et approuver les applications d’IA, ainsi qu’offrir aux employés des canaux de communication clairs pour demander des réponses sur ce qui est approprié et ce qui ne l’est pas.
Il existe également une opportunité d’améliorer les programmes en reconnaissant l’intérêt des employés pour les derniers outils de GenAI en vogue. Au lieu de résister et d’utiliser des bloqueurs stricts, les entreprises peuvent embrasser cet intérêt en offrant des opportunités d’apprentissage expérientiel qui améliorent la littératie grâce à un engagement réel avec les outils. Ce type d’activité sensibilise les employés aux risques qu’ils doivent comprendre et aux étapes qu’ils doivent suivre au sein de leurs organisations pour s’assurer qu’ils ne aggravent pas ces risques involontairement.
Les ingrédients d’une histoire de succès en IA
Avec des cadres de gouvernance clairs et une connaissance de base des fondements des données, les employés sont beaucoup plus susceptibles d’utiliser l’IA de manière responsable. En conséquence, les comportements risqués qui pourraient enfreindre la réglementation sont beaucoup moins probables.
Il est important de noter que la réglementation n’est pas le seul moteur pour prioriser la littératie en IA. Travailler avec des données doit être démocratisé au-delà des travailleurs techniques pour que l’IA soit un succès et génère un retour sur investissement. Établir la littératie en IA est crucial pour embarquer davantage d’employés et les préparer à travailler avec la technologie. Avec les nuances soulignées dans cet article, la littératie en IA offre une alternative supérieure aux déploiements d’IA basés sur une supervision stricte et des règles généralisées. Au lieu de cela, les organisations peuvent capitaliser sur l’intérêt des employés pour les outils d’IA à la mode avec une éducation et une formation qui restent ancrées. Soutenues par l’infrastructure requise pour tirer le meilleur parti des données pour les résultats de l’IA, ces organisations seront bien en route vers un succès accéléré en IA.
