Automatisation et numérisation des processus de décision
Quels processus décisionnels ?
Comment gérer les processus décisionnels ?
Problème de management
Sur la base des typologies de décisions on peut distinguer ce qui est programmable ou non-programmable en fonction de la facilité à reproduire le raisonnement qui a conduit à choisir. Les progrès de l'informatique et du numérique ont conduit aujourd'hui à rendre de plus en plus de décisions programmables. On peut prendre exemple sur le développement des algorithmes, ces ensembles de règles déterminées à résoudre un problème au moyen d'un nombre fini d'opérations ont conduit à améliorer la mesure de la popularité, de l'autorité ou de la réputation. Cardon (2015) souligne toutefois que ces outils doivent être compris et analysés pour éviter qu'ils ne se substituent aux processus de décision.
Q: les techniques améliorent-elles le processus de décision ?
Automatisation
C'est une notion qui provient de la gestion de production. L'automatisation correspond à une production organisée de manière automatique selon un programme défini. Elle permet de limiter l'intervention humaine dans les processus, ce qui peut se traduire par une baisse des coûts ou un surcroît de fiabilité. Ex: robotisation.
Le développement des technologies numériques d'information et de communication s'est traduit par un accès facilité aux données et une baisse des coûts (équipement, accès aux réseaux). Pour une organisation, il faut disposer de la capacité de traiter ces données. L'exemple du big data montre qu'il faut être capable de collecter et traiter des informations d'un volume très important, d'une grande variété et qui évoluent très rapidement.
La conception du programme joue donc un rôle clé. Il est primordial de se placer du point de vue de l'utilisateur ou du bénéficiaire de la prestation de l'organisation (ce qui n'est pas systématiquement le cas avec le développement d'outils de contrôle). Il faut naturellement disposer de bonnes informations (rappel).
Des exemples concrets de l'automatisation des tâches dans les organisations :
https://eduscol.education.fr/document/4137/download
Numérisation
C'est le processus de transformation d'informations au format numérique, digital (le codage) dans un système d'information capable de les exploiter. Le système d'information est un ensemble organisé de ressources permettant d'acquérir, de traiter, de stocker et de communiquer des informations. Il est le plus souvent informatisé et repose donc sur des ressources matérielles et immatérielles (ordinateurs, logiciels). D'un point de vue décisionnel on distingue plusieurs grandes fonctions :
- La gestion des données
Certains outils servent à automatiser des processus : gestion des stocks, gestion de la trésorerie... Ils peuvent également remplir une fonction de mémorisation d'informations : la comptabilité, la paie, les données sociales, la conception de produits... Le système d'information permet de rendre compte : reporting, tableaux de bord de gestion...
La gestion des données est utile au processus de décision car elle réduit l'intervention humaine et ses risques. Elle est plus fiable et plus réactive. Toutefois, elle ne vise pas à influencer le processus de décision car elle répond à une logique analytique ou de synthèse.
- L'aide à la décision.
Certains outils visent explicitement à aider ou à guider les décisions. Les systèmes interactifs d'aide à la décision (SIAD) reposent ainsi sur un dialogue homme/machine pour apprécier une solution et ses conséquences. Ex: commander un billet pour un voyage. Les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent un raisonnement humain sur la base d'une expertise dans un domaine bien défini (ex: la médecine).
- L'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est un programme informatique qui simule des raisonnements humains complexes. L'aide à la décision combine l'acquisition de connaissances qui sont stockées dans une base et leur exploitation. L'intelligence artificielle montre ainsi comment les capacités de calcul des machines et la multiplication des sources d'information peut générer des outils dans des domaines de pointe (santé, finance).
Les technologies actuelles reposent sur de nouvelles formes d'apprentissage. On constate ainsi le développement de l'apprentissage automatique ou artificiel (le machine learning) où c'est la réalisation d'un programme de nombreuses fois qui permet de comprendre. Se développe également l'apprentissage profond (le deep learning) qui simule l'existence d'un réseau de neurones où le programme devient de plus en plus complexe en se confrontant à ses erreurs.
Pour en savoir plus sur l'IA : https://www.hbrfrance.fr/chroniques-experts/2019/01/23992-ce-que-lintelligence-artificielle-va-changer-dans-la-fonction-de-manager/
Conclusion
L'impact du digital sur les décisions vise à réduire les erreurs humaines et tend paradoxalement à éloigner les individus... alors que le numérique devrait en principe améliorer leurs processus.
Repères bibliographiques
CARDON, Dominique : A quoi rêvent les algorithmes. Nos vies à l'heure du big data, Seuil, 2015
DUDEZERT, Aurélie : La transformation digitale des entreprises, La Découverte, 2018
Pour aller plus loin
CARDON, Dominique : Culture numérique, Presses de Sciences Po, 2019
CASILLI, Antonio : En attendant les robots, Seuil, 2019
FORD, Martin : L'avènement des machines. Robots, intelligence artificielle et la menace d'un avenir sans emploi, FYP éditions, 2015, traduit en 2017
HATCHUEL, Armand & WEIL, Benoît : L'expert et le système Gestion des savoirs et métamorphose des acteurs dans l'entreprise industrielle, Economica, 1992
ROSS, Alec : Les industries du futur. Emplois, IA, big data, cyberguerre, bitcoin, compétences, blockchain, biotech, fintech, nouveaux marchés, FYP éditions, 2016, traduit en 2018
