L'intelligence artificielle: Les machines ne créent pas de chômage.

Cependant, il existe une différence par rapport aux révolutions techniques précédentes: la crainte de perdre des emplois affecte maintenant aussi les employés du savoir très qualifiés. Par exemple, près de la moitié (47%) des décideurs financiers craignent des pertes d’emplois dues à l’intelligence artificielle. C’est le résultat de l’étude «European Payment Practices» de 2019. Le prestataire de services financiers EOS avait notamment interrogé 3 400 experts dans 17 pays sur l’impact de l’IA sur la gestion des créances dans leur entreprise.

«Quiconque pense aussitôt à ‘l’être humain face à la machine’ en ce qui concerne l’IA ne dispose souvent pas des connaissances nécessaires. Seul un travail d’information peut alors porter ses fruits», déclare Joachim Göller, responsable du Center of Analytics du groupe EOS. Avec son équipe, il travaille sur les solutions d’IA qui assistent EOS dans la gestion des créances. «Avec l’aide de l’intelligence artificielle, les personnes miniseront les taux d’erreur dans la gestion des créances de manière révolutionnaire. Après tout, 30% des décideurs financiers le voient aussi ainsi.»

Quiconque utilise bien l’IA devient au mieux plus compétitif et permet à ses employés d’assumer des tâches plus intéressantes. Chez EOS, les équipes de recouvrement utilisent l’intelligence artificielle pour les cas routiers afin qu’ils puissent se concentrer davantage sur les clients dont les cas sont plus complexes. D’autres secteurs soulagent également leurs spécialistes des processus standard. La société de logiciels finlandaise Basware, par exemple, a mis au point un assistant virtuel qui répond aux questions quotidiennes du service des achats. Et SEB Bank en Suède soulage son support informatique avec l’assistant virtuel intelligent Amelia d’IPsoft.

 «Tout d’abord, l’entreprise doit élaborer une vue d’ensemble: où exactement IA peut-elle automatiser les tâches simples? Où peut-elle être utilisée pour les tâches complexes?», explique Monsieur Goossens. Déjà à ce stade, de nombreuses entreprises se rendent compte qu’il leur manque l’élément le plus important pour des systèmes d’apprentissage automatique: des données en qualité et en quantité requises pour alimenter les algorithmes. «En général, les entreprises manquent d’ingénieurs de données», déclare Monsieur Goossens, à savoir d’experts qui s’assurent que toutes les données sont soigneusement structurées et stockées de manière centralisée. Un défi pour les entreprises dans lesquelles les départements travaillent encore avec différents systèmes informatiques et bases de données distinctes.