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EN 5 LIGNES : lettre d'information sur le management par processus

Episode 49
Faut pas être devin

Mai 2017

Edito

Fin février, la branche digitale d’Amazon (AWS) faisait sinistrement parler d’elle : une panne de plusieurs heures a sensiblement perturbé le bon fonctionnement de bon nombre de sites et services. On note que 54 des 100 plus importants sites marchands (probablement sur le sol américain) auraient été affectés (performances très dégradées), dont 3 totalement hors service. C’est dire l’ampleur. Il est vrai que AWS détiendrait 40% du marché du cloud, Google, Microsoft et IBM réunis en détenant modestement 23%. Selon un expert de l’évaluation des risques, la facture économique du sinistre dépasserait les 300 M$.

Mais ce n’est qu’un incident. Début février, Amazon présentait ses résultats 2016 : sa branche digitale pèse peu dans le CA d’Amazon (10%) mais en progression de 55%. Avec un résultat d’exploitation à 3.1 milliards de dollars, AWS porte plus de 70% du résultat du groupe. La panne a-t-elle eu une incidence ? Pas vraiment : au terme du 1er trimestre 2017, le CA d’AWS a progressé de 43%. Supérieur aux attentes des marchés, l’action du groupe a progressé de 4% à l’annonce de ces résultats. Les déboires opérationnels n’ont pas de place dans la mémoire des marchés. Si les experts disent vrai, on peut, sans machine à calculer, estimer qu’une panne d’une journée aurait porté la facture économique à près de 2 milliards. Heureusement, la panne était circonscrite au seul service de stockage S3 (un des 4 services critiques) et à une seule « région » (sur 14 et bientôt 18 dans le monde). 

Ironie du sort, alors qu’Amazon investit massivement l’intelligence artificielle que ce soit avec son assistant personnel Alexa ou AWS Machine Learning, la panne sera imputée début mars à ... une erreur humaine.


Quel que soient les aléas techniques, il est devenu difficile de considérer l’IA comme un phénomène de mode (qui passera). Même si les mises en œuvre opérationnelles en entreprise sont rarissimes, portant souvent sur des micro-domaines très éloignés des processus opérationnels, les investissements maintenant consentis par l’industrie de la data font douter de la possibilité d’un retour arrière. Les organisations et les processus ont vécu quelques transformations lorsqu’internet s’est déployé dans la société (les workflows en sont un bon exemple). Il a fallu moins de 15 ans pour oublier le monde d’avant les messageries. Combien de temps faudra-t-il pour que les chatbots et autres assistants intelligents remodèlent les processus, infèrent de nouvelles pratiques collaboratives, recomposent la relation client ou fournisseur ? Peut-on en attendre une plus grande efficacité managériale (ou d’exécution) ? Quelles organisations mettre en place ? Comment manager la transition ?

Faut pas être devin pour comprendre qu’il s’agit là d’un sérieux challenge auquel seront confrontées les entreprises et leurs managers. Le crédo d’e-media management – l’organisation à l’ère digitale – a encore de l’avenir ;-) En attendant que le temps esquisse des réponses, restons à l’écoute, et expérimentons (car en 2017 nous nous sommes promis de … faire simple, faire corps et surtout faire).

Edito

Fin février, la branche digitale d’Amazon (AWS) faisait sinistrement parler d’elle : une panne de plusieurs heures a sensiblement perturbé le bon fonctionnement de bon nombre de sites et services. On note que 54 des 100 plus importants sites marchands (probablement sur le sol américain) auraient été affectés (performances très dégradées), dont 3 totalement hors service. C’est dire l’ampleur. Il est vrai que AWS détiendrait 40% du marché du cloud, Google, Microsoft et IBM réunis en détenant modestement 23%. Selon un expert de l’évaluation des risques, la facture économique du sinistre dépasserait les 300 M$.

Mais ce n’est qu’un incident. Début février, Amazon présentait ses résultats 2016 : sa branche digitale pèse peu dans le CA d’Amazon (10%) mais en progression de 55%. Avec un résultat d’exploitation à 3.1 milliards de dollars, AWS porte plus de 70% du résultat du groupe. La panne a-t-elle eu une incidence ? Pas vraiment : au terme du 1er trimestre 2017, le CA d’AWS a progressé de 43%. Supérieur aux attentes des marchés, l’action du groupe a progressé de 4% à l’annonce de ces résultats. Les déboires opérationnels n’ont pas de place dans la mémoire des marchés. Si les experts disent vrai, on peut, sans machine à calculer, estimer qu’une panne d’une journée aurait porté la facture économique à près de 2 milliards. Heureusement, la panne était circonscrite au seul service de stockage S3 (un des 4 services critiques) et à une seule « région » (sur 14 et bientôt 18 dans le monde). 

Ironie du sort, alors qu’Amazon investit massivement l’intelligence artificielle que ce soit avec son assistant personnel Alexa ou AWS Machine Learning, la panne sera imputée début mars à ... une erreur humaine.


Quel que soient les aléas techniques, il est devenu difficile de considérer l’IA comme un phénomène de mode (qui passera). Même si les mises en œuvre opérationnelles en entreprise sont rarissimes, portant souvent sur des micro-domaines très éloignés des processus opérationnels, les investissements maintenant consentis par l’industrie de la data font douter de la possibilité d’un retour arrière. Les organisations et les processus ont vécu quelques transformations lorsqu’internet s’est déployé dans la société (les workflows en sont un bon exemple). Il a fallu moins de 15 ans pour oublier le monde d’avant les messageries. Combien de temps faudra-t-il pour que les chatbots et autres assistants intelligents remodèlent les processus, infèrent de nouvelles pratiques collaboratives, recomposent la relation client ou fournisseur ? Peut-on en attendre une plus grande efficacité managériale (ou d’exécution) ? Quelles organisations mettre en place ? Comment manager la transition ?

Faut pas être devin pour comprendre qu’il s’agit là d’un sérieux challenge auquel seront confrontées les entreprises et leurs managers. Le crédo d’e-media management – l’organisation à l’ère digitale – a encore de l’avenir ;-) En attendant que le temps esquisse des réponses, restons à l’écoute, et expérimentons (car en 2017 nous nous sommes promis de … faire simple, faire corps et surtout faire).

Laurent Houmeau

 

Organisation

Dark attitude

Source : Tout transformer en données pour tout transformer par les données, par Julien Levy, HEC-Netexplo sur latribune.fr (27 avril 2017)

La production et la collecte de données ont donné lieu et donnent encore lieu à de nombreuses innovations qui en accélèrent le mouvement. Mais les entreprises sont encore très loin du monde idéal de la gouvernance des données - l'univers merveilleux dans lequel l'entreprise exploite les promesses de l'exploitation massive des données. La plupart vous diront qu'elles ont déjà bien du mal à recenser et à regrouper les données qu'elles produisent ou auxquelles elles ont accès. Comme aiment à le dire les data scientists : « On passe 80 % de notre temps à collecter les données, et les 20 % restant à nous en plaindre. » La collecte et l'organisation des données sont aujourd'hui un défi pour les entreprises, mais c'est un défi organisationnel. L'enjeu technologique majeur s'est déplacé : il n'est plus dans la production et la collecte des données, mais dans leur exploitation. (...)

La renaissance de l'intelligence artificielle est principalement venue du courant de recherche qui travaille sur les réseaux de neurones artificiels (...). Cette forme d'intelligence artificielle ne s'appuie pas sur des systèmes experts (un corpus de connaissances), mais sur le traitement statistique massif d'informations à travers un processus d'apprentissage itératif. (...) Pour que l'apprentissage s'effectue, le programme a besoin de beaucoup de données. Moins il y a de données, moins la machine est intelligente, c'est-à-dire moins elle est capable de fournir les bonnes réponses à de nouveaux jeux de données. Non seulement cette forme d'intelligence artificielle est adaptée pour le traitement de masses considérables de données, mais elle requiert ces quantités pour devenir intelligente. Plus il y a de données, mieux c'est : l'intelligence artificielle est le complément nécessaire de la production continue et massive de données.



M. Gartner introduisait la notion de Dark Data en 2014. En 2017, Mme Deloitte l'affirme : le Dark Analytic est une tendance lourde. Mais en amalgamant le Dark Web avec les terraoctets accumulés dans les instances SAP, on risque le Dark Portnawak.

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Pilotage

L'homme aussi est deep learning

Source : A quoi ressemblera le travail demain ? par Théo Roux, sur atelier.net (6 mars 2017)

Nous sommes entrés dans un nouvel âge du faire qui amène un infléchissement de la définition de ce qu’est le travail et son organisation. Les techniques et les technologies ont changé, emportant avec elles des bouleversements fondamentaux en matière de savoir faire. Il ne s’agit plus de savoir avant de faire, ni complètement de faire sans savoir. Les entreprises tentent de plus en plus d’apprendre tout en pratiquant, c’est la méthode dite du Learning by doing. « Apprendre avec les mains », formule répétée à de nombreuses reprises lors de la conférence, n’est pas amoindrir la valeur de l’activité, ce n’est pas non plus faire sans réfléchir mais réfléchir en faisant. Ainsi, là où l’organisation du travail était divisée en deux parties hiérarchisées, apprendre puis faire, ici les deux pôles sont mêlés entrainant par la même un gain de productivité et d’efficacité. (...)

Cette posture s’inscrit pleinement dans la « culture maker », un nouveau paradigme de formation prônant un apprentissage de groupe fondé sur la collaboration autour d’un patrimoine commun et partagé. Cette organisation suit celle de la structure en réseaux des solidarités en ligne, où chacun apporte sa pierre à l’édifice et où chacun s’inspire réciproquement.  Elle s’appuie aussi sur des supports open source ou de logiciels libres. Cette perspective, encore trop souvent l’apanage  des jeunes start-up et autres travailleurs free-lance, pourrait bien pénétrer peu à peu le monde de l’entreprise et bouleverser par la même les processus RH, de formation et d’organisation interne.

Du deep learning sommeille en chacun de nous. Il faut faire, défaire, refaire. Statistiquement parlant, on finit toujours par y arriver ! C'est ainsi qu'on a sorti de terre surlesplanches.com et Classissima sans prédisposition particulière.

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Système d'information

#tontonsflingueurs

Source : Le père de Siri et celui de M for Messenger dézinguent la hype autour de l'intelligence artificielle, par Julien Bergounhoux, sur l'usine digitale (27 avril 2017)

Le Forum Netexplo 2017, dédié à l'innovation digitale, se tenait cette année au Palais de L'Unesco à Paris les 26 et 27 avril. L'une des interventions les plus marquantes parmi les divers experts internationaux invités était celle de deux Français. Le premier est Luc Julia. Il est l'un des pères de Siri, qu'il a revendu à Apple en 2010, et est aujourd'hui vice-président en charge de l'innovation chez Samsung. Le second est Alexandre Lebrun : il dirige le développement de l'assistant personnel M for Messenger au sein de Facebook. (...)

Luc Julia a commencé fort en affirmant que "l'intelligence artificielle n'existe pas". Il faut comprendre qu'elle n'existe pas encore. (...) "Nous utilisons toujours les mêmes algorithmes qu'il y a 30 ans. Il y a juste de plus grandes quantités de données pour entraîner nos modèles, et une plus importante puissance de calcul." En gros, le cloud a ouvert de nouveaux usages, mais la technique n'a en elle-même pas beaucoup progressé. (...) Et le deep learning dans tout ça ? "On me gonfle avec le deep learning, répond Luc Julia sans ambages. Cela permet de faire un peu mieux, d'aller un peu plus en profondeur, mais on limite encore ici l'intelligence à la connaissance. Il prend l'exemple de la reconnaissance d'image. "Il faut montrer 1000 fois l'image d'un chat à la machine avant qu'elle ne commence à comprendre ce que c'est. Un enfant n'aura besoin que d'en voir un seul." (...)

Chez Samsung, qu'il a rejoint lorsque le géant coréen a racheté sa nouvelle start-up Viv, Luc Julia travaille désormais sur les objets connectés. Ses positions sont là aussi très tranchées. "La façon dont on nous vend l'IOT aujourd'hui, comme quoi n'importe quel objet va devenir intelligent, c'est une fumisterie. Chaque objet à sa fonction. Une cafetière à juste besoin de savoir faire le café. Mon rôle chez Samsung, c'est d'expliquer qu'on aura un Internet des objets intéropérables. On sera dans un monde communiste. Les objets s'associeront tous, avec des services, pour former l'assistant ultime."

Lorsque les pontes se lâchent, ça flingue. 

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Qualité

Liberté pour les ours!

Source : De l’utilité des chatbots : révolution à taton, par Geoffroy Framery sur EcoRéseau Business (4 novembre 2016)

« Les «chatbots» sont un des mots de l’année dans le monde de la communication », introduit Jeanne Bordeau, fondatrice de l’institut de la qualité de l’expression. Pour les non-initiés, un « chatbot », pour « chating robot » – robot qui parle – est un agent conversationnel qui peut discuter grâce à différents scénarios implémentés au sein du « bot ». Ce dernier enrichit la discussion de deux façons. La première en gardant précieusement l’ensemble des données collectées à chaque discussion, ce qui permet de personnaliser cette dernière un maximum au fil du temps. La seconde, par le recours au « Machine Learning » – ML, ou apprentissage automatique – qui consiste en l’utilisation conjointe de quantités massives d’informations triées et analysées par le biais d’algorithmes d’apprentissage relativement simples. (...)

L’état de l’art aujourd’hui est somme toute limité. Et force est d’admettre dans les usages que les « bots » ne sont pas encore rentrés dans les mœurs, malgré une forte médiatisation, une implémentation peu complexe et un potentiel vertigineux. « Aujourd’hui, cela peut se résumer à la mise à disposition des marques de certaines fonctionnalités de messagerie instantanée. L’implémentation est relativement simple. Un bon «marketeux» qui possède quelques notions de base pour configurer un chatbot peut le réaliser relativement facilement. Cela dit, le chatbot doit avant tout répondre à un besoin », explique Jérémy Coxet, directeur associé de l’agence Vanksen. « Les chatbots n’ont pas vocation à remplacer les humains, mais plutôt à améliorer un service », vulgarise Thomas Sabatier, fondateur et dirigeant de la start-up The Chatbot Factory. Ils font partie du grand chantier de l’homme augmenté : rendre l’homme plus intelligent et le décharger de tâches à faible valeur ajoutée. Aujourd’hui la machine désaliène l’homme pour lui permettre de libérer son intelligence. (...)

Dans sa configuration, l’essentiel de l’effort se situe donc dans la réflexion en amont du chatbot pour anticiper les différentes interactions. « Si le chatbot ne répond pas à un vrai besoin, l’expérience sera décevante. La majeure partie du budget alloué pour la conception se concentre sur le workshop nécessaire à la création de 80 à 90% des discussions. Une fois le bot lancé, c’est du test & learn : qu’est ce qui fait échouer ou abandonner la conversation ? C’est la question qui importe le plus », explique Jérémy Coxet. Une réflexion convenue mais qui prend tout son sens au regard des 10% de chatbots utilisés régulièrement sur les 20000 lancés sur Facebook d’après l’étude initiée par le groupe Vanksen. Vous l’aurez donc compris. Les chatbots ont pour l’instant un usage très limité malgré tous les fantasmes contemporains liés à l’IA.

Quelle promesse ! Mais qui veut vraiment libérer son intelligence.

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Conduite du changement

L'avatar d'un nouveau genre

Source : Pourquoi faudrait-il que les machines aient des voix d'homme ou de femme ?, La Vie numérique (france culture) par Xavier de La Porte, 8 mars 2017

Pourquoi faut-il absolument attribuer un genre identifiable à la voix d’un robot ? Parce qu’après tout, les robots n’ayant pas de sexe, on pourrait en profiter pour ne pas leur assigner de genre, réalisant ainsi le rêve du courant cyberféministe qui voyait dans l’internet naissant la possibilité de s’affranchir des identités sexuelles traditionnelles. Comme on constate que cet affranchissement est un peu compliqué pour les humains, on pourrait profiter des robots pour créer des identités a-genrées... ou post-genrées... ou méta-genrées. Ou, même, pourquoi ne pas inventer un genre à part entière ? Le genre robot. Ca pourrait être intéressant ça d’inventer un genre robotique. Avec une voix qui aille avec. C’est-à-dire pas une voix d’homme, ni de femme, ni une voix entre les deux, mais une voix autre, tout simplement. (...)

Une étude menée par l’Université de Stanford et intitulée “Are computers gender-neutral ?” (“les ordinateurs sont-ils neutres du point de vue du genre ?”, ce qui est une très belle question), concluait que les humains étaient très puissamment enclins à investir les stéréotypes de genre jusque dans ces êtres inanimés que sont les machines. Nous aurions donc besoin de genrer les machines. Bref, je me demande finalement si, en cette matière comme dans d’autres, le principal obstacle à un développement vraiment marrant des technologies, ce n’est pas, le manque d’imagination et de le désespérant conformisme des êtres humains.

Pour aller plus loin, "Dis Siri. Enquête sur le génie à l’intérieur du smartphone" de Nicolas Santolaria. Réellement questionnant !

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