Les outils technologiques permettant de soutenir le processus décisionnel sont de plus en plus accessibles. Cette capsule vise à présenter leur apport pour éclairer la prise de décision, mais aussi à mettre en nuance leur utilisation en période d’incertitude.
Comment l’intelligence artificielle (IA) peut-elle soutenir la prise de décision?
Voici trois utilisations principales de l’IA :
- Surveiller les services en temps réel : l’IA peut analyser les données des services gouvernementaux en temps réel, ce qui permet aux personnes ayant un pouvoir de décision de rectifier le tir instantanément et ainsi d’éviter retard, inexactitude et inefficacité.
- Analyser les tendances et les comportements : l’IA peut être utilisée pour dégager des tendances d’un ensemble de données et effectuer des prévisions pour l’avenir.
- Tester les politiques : les conséquences de l’implantation des politiques ne sont pas toujours évidentes à première vue. L’IA peut servir à documenter et à étudier les effets.
Quelles sont les limites des algorithmes et de l’IA dans l’appui à la prise de décision?
L’IA et les algorithmes sont des outils puissants mais pas infaillibles. Vous devez porter attention à trois risques principaux :
- Comme l’IA et les algorithmes reproduisent une logique décisionnelle dictée par des humains sur la base de données déjà constituées, ils peuvent reproduire et amplifier les biais présents. Avant de mettre en place un processus d’IA, il est important de réfléchir aux biais que vos données pourraient contenir.
- Ces outils peuvent être utilisés dans des situations qui ne s’y prêtent pas. Dans un environnement complexe et multifactoriel, les algorithmes ne pourront saisir les nuances aussi rapidement ni avec autant de justesse qu’une personne.
- Ces solutions dépendent des personnes qui les conçoivent et peuvent être programmées de façon inadéquate ou omettre des facteurs importants.
À réfléchir
L’incertitude modifie la façon dont on doit envisager la prise de décision. Lorsque les circonstances évoluent rapidement, il est plus difficile de se fier aux données du passé pour dégager des tendances pour l’avenir. Il est alors nécessaire de décider sans connaître au préalable tous les paramètres. La réussite du processus décisionnel dépend alors de la capacité des leaders à cerner les sources d’incertitude et à les gérer. Pour y parvenir, prenez de plus petites décisions et testez-les. Par exemple avec la méthode du produit minimal viable, décrite dans la troisième capsule de ce bulletin, sur l’utilisation des données probantes.
Quelles stratégies facilitent la prise de décision en contexte d’incertitude?
Tout d’abord, adoptez une position de stratège et tentez de cerner les conséquences possibles de la décision envisagée en vous posant les questions suivantes :
- Quelles sont les parties prenantes concernées (le personnel? la clientèle? les partenaires?) et quelles seront les répercussions sur chacune d’elles?
- Quels processus sont touchés par la décision?
- Quelle est l’incidence financière de la décision?
- Qu’est-ce qui pourrait nuire à la décision? Quelle est la probabilité qu’un problème survienne? Quelles en seraient l’importance et les conséquences?
- Quelles mesures préventives peuvent être mises en place pour réduire ces risques?
Partagez ensuite ces réflexions avec un plus grand nombre de personnes (collègues, spécialistes, etc.) afin d’éviter les biais, de profiter de différents points de vue et d’élargir les horizons de la problématique.
Une fois la décision prise, effectuez régulièrement une revue des progrès et une mise à jour de l’analyse de risque. Cela permet de rester au-devant des problèmes, d’anticiper et de réagir proactivement.
Ne perdez pas de vue que savoir reconnaître une mauvaise décision est aussi une qualité précieuse.
Pour en savoir plus, vous pouvez consulter le bulletin RH Évolution intitulé Garder le cap malgré les perturbations : la résilience organisationnelle.
Outils et pratiques tirés de :
Government by Algorithm: The Myths, Challenges and Opportunities
Tony Blair Institute for Global Change
Royaume-Uni, 2021
Gérer l’incertitude de manière stratégique
Revue Gestion
Québec, 2021
When an Educated Guess Beats Data Analysis
Harvard Business Review
États-Unis, 2021
Vaincre les biais de l’intelligence artificielle
Québec Science
Québec, 2019
The human skills we need in an unpredictable world
Margaret Hefferman – TED
International, 2019