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Proximité PME présente des contenus qui mettent en valeur des approches et pratiques, d’ici et d’ailleurs, à la fois innovantes et inspirantes. À surveiller le samedi: des cas d’entreprises du Québec qui s’illustrent sur des enjeux importants du monde des affaires.

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La plupart des entreprises prédisent l’avenir et ce qui est susceptible de se produire en élaborant des stratégies fondées sur des tendances et des statistiques ancrées dans le passé. Par conséquent, les dirigeants peinent à réagir aux changements dans leur environnement et rate d’importantes opportunités d’envisager et de concevoir des futurs possibles, estime le magazine Harvard Business Review dans un texte qui propose une approche alternative : le design fiction.

Cette démarche d’exploration repose sur une méthode visant à plonger les dirigeants et les employés dans divers futurs possibles, en utilisant notamment des artefacts tels que des films, des articles de journaux fictifs et des publicités imaginaires qui permettent d’aboutir à des actions concrètes.

Contrairement à de nombreux autres outils de prospective stratégique, le design fiction ne tente pas d’identifier ce qui est le plus susceptible de se produire. Il ne limite pas non plus les conversations stratégiques à la haute direction ; en fait, une composante essentielle de sa réussite est la participation d’un plus large éventail d’intervenants.

L’article cite en exemple un projet réalisé avec une compagnie d’assurance automobile. Cette dernière a développé des scénarios d’avenir possibles grâce non seulement à la collecte d’informations sur les tendances en matière de mobilité urbaine, mais aussi en visionnant le célèbre film de Luc Besson, The Fifth Element, et en tenant des entretiens avec les premiers adeptes de voitures électriques. Ces sources de données atypiques aident à mettre en évidence des aspects moins évidents qui, autrement, passeraient inaperçus dans le processus d’élaboration de stratégies, fait valoir l’article.

Pour en savoir plus: Using Fiction to Find Your Strategy

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En collaboration avec l’École d’Entrepreneurship de Beauce

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Comme pour les biais cognitifs humains, les biais existent aussi sous diverses formes en intelligence artificielle (IA) et peuvent ainsi avoir des impacts plus ou moins importants dans la manipulation de données. L’exemple le plus connu : le robot recruteur d’Amazon qui discriminait les femmes parce qu’il avait été programmé en tenant compte de l’historique des embauches de ce géant du commerce en ligne qui avait jusqu’alors engagé majoritairement des hommes, rappelle le Journal du Net dans un article qui donne quelques conseils pour minimiser ces biais.

Les biais historiques qui reproduisent les biais du passé, les biais de causalité qui établissent des corrélations malheureuses sans logique de cause à effet, les biais de représentativité dus à un manque de diversité : on recense 3 grandes familles de quelque 180 types de biais qui s’introduisent dès la sélection et la collecte des données, jusque dans l’interprétation des résultats. La chasse aux biais commence donc d’abord en prenant pleinement conscience de leur existence et de leur diversité.

Il convient également d’avoir une vision à 360° sur le processus d’acquisition de données pour éviter de percuter les biais existants. En se demandant plus précisément comment les données ont été acquises et sont-elles représentatives ? Enfin, le meilleur moyen de réduire les biais consiste à laisser l’humain exercer un contrôle continu. « Les experts métier doivent être dans la boucle durant tout le cycle de vie d’un projet d’IA, dès la définition du cas d’usage et la conception du modèle jusqu’à son suivi dans le temps », conseille Romain Lamotte, associé chez KPMG France.

Pour en savoir plus: 6 bonnes pratiques pour minimiser les biais en IA

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