Croisement de points de vue : données & humanisme


Auteurs :


Pour citer cet article :

Lutz, M., & Bruneel, J. (2019). Croisement de points de vue : données & humanisme. Management & Data Science, 3 (1).


Ce texte est un avis d’expert. Il est le résultat d’un croisement d’opinions entre M. Lutz, expert en data science et data stratège pour la société TOTAL, et J. Bruneel, entrepreneur au sein d’un bureau de design et d’innovation pionnier des approches design-data en France. Ensemble, ils militent pour une approche humaniste du développement d’algorithmes.

 

Après plusieurs années à travailler sur des projets data science, nous constatons que trop souvent, ces projets nous éblouissent et nous aveuglent.

D’une part, ils nous éblouissent car ils permettent de construire des modèles qui dépassent de loin nos capacités d’interprétation : fortes non-linéarités, hautes dimensions. Face à ce potentiel, nous avons souvent remarqué en fin de projets deux réactions opposées :

1) une simplification à l’extrême des modèles pour les rendre compréhensibles par les « métiers », ce qui diminue au final leur valeur ;

2) une acceptation d’utiliser un modèle qu’on ne comprend pas vraiment, créant ainsi des systèmes décisionnels « zombies », hors du système de connaissances humain.

Les deux situations ne sont pas satisfaisantes.

D’autre part, iIs nous aveuglent car à trop croire en la puissance de la donnée, on en oublie le reste. Quelles que soient leurs performances, le réel est toujours plus complexe que le mesuré. Ne décider qu’à partir de données est une amputation terrible de notre pouvoir de décision et révèle un manque de confiance en nos capacités de compréhension du monde.

Il faut rapprocher les hommes des données et des modèles pour mieux comprendre le monde et prendre les bonnes décisions. Nous voulons parler d’humanisme et nous imaginons que cela pourra enrichir les discussions sur “l’éthique de l’intelligence artificielle” dont on parle tant aujourd’hui.

Et cette dimension humaniste peut s’entendre sous plusieurs formes : la collaboration, le sens donné aux projets basés sur la data (le pourquoi ?), la compréhension des systèmes,  la démarche d’intuition / vérification / amélioration…

Depuis quelques années maintenant, la donnée est abordée par ces organisations comme une opportunité permettant :

  • de mieux comprendre les comportements des êtres humains (clients, collaborateurs, partenaires…),
  • de piloter avec une précision plus forte l’entreprise, ses actifs, ses opérations, ses outils industriels…
  • de construire de nouveaux modèles économiques, souvent adjacents aux activités historiques en valorisant leur capacité à capter, analyser et restituer cet actif

Ce que l’on a pu observer ces dernières années est une course à l’armement technologique et aux nombreux “use case” pour faire partie des pionniers de la donnée. La technologie a donc tenté de rencontrer l’expertise du métier et hélas nous avons souvent oublié le lien qui les cimentent dans une organisation : les personnes humaines.

Quel que soit le scénario étudié, tout démarre par un besoin exprimé par un être humain qui doit ensuite mettre en oeuvre des compétences et des pratiques variées pour atteindre son objectif, en articulant, une fois encore des réseaux humains.

Les obstacles sont alors nombreux.

L’humain doit pouvoir s’exprimer quel que soit son expertise dans une atmosphère de collaboration en cassant les a priori et en démystifiant certaines croyances ou peurs autour de la donnée : mauvaise compréhension de son usage, de ses possibilités, de ses sources ou de ses enjeux technologiques.

C’est autour d’un langage commun et d’une approche pluridisciplinaire commune que doivent donc se retrouver ce “data-humanisme” : les techniciens de la donnée (data scientists, data engineers…), les opérateurs des métiers de l’organisation au plus près du terrain, les designers, les stratèges, les juristes…

Il est alors restrictif de parler seulement de données, les enjeux se placent au niveau de la transformation des échanges entre acteurs d’un projet et de l’émergence de nouveaux outils et approches.

Pour mobiliser il est alors question de sens et de forme.

  • En quoi ce que nous sommes en train de construire sert l’être humain au sens large ?
  • En quoi l’humain qui opérera ces nouveaux services, ces outils de pilotages, ces visualisations y trouvera un usage concret et pratique dans son environnement ?
  • En quoi les modèles et les concepts se traduiront dans des gestes métiers concrets plus éclairés ?
  • En quoi il l’augmente et lui permet d’avoir une acuité encore plus fine sur le monde complexe dans lequel il évolue ?

En synthèse, ce projet de donnée doit replacer l’humain au centre de l’enjeu et l’aider dans ses tâches et activités. Et surtout compléter (sans la remplacer) l’intuition : cette capacité nativement humaine et hors de toute logique prédictible et souvent au centre des activités entrepreneuriales.

Dans cette perspective, la notion d’ “humain augmenté” prend une toute autre perspective que celle communément rencontrée, qui se contente de viser l’automatisation d’une partie de ses activités répétitives ou fastidieuses.

Bien plus que cela, une approche humaniste de la donnée permet de repenser le rapport de l’homme à son quotidien, pour le rendre plus humain encore, plus libre d’exploiter son intuition naturelle, sa sensibilité, son for intérieur, sa spiritualité.

Comme en musique, la technique a un effet libératoire sur la création, la donnée peut-être perçue comme la technique libératoire de l’intuition.

Arthur Schopenhauer, dans Le monde comme volonté et représentation, illustre parfaitement ce point de vue : “Le point d’origine de toute œuvre belle, de toute pensée grande et profonde, est une intuition parfaitement objective.”.

Tout comme la révolution numérique, la donnée opère donc des transformations très denses au sein des organisations. L’intelligence artificielle est un nouveau challenge pour re-questionner nos manières de faire, nos façons de travailler.

En partant de cela, et si l’on observe la manière dont les modèles de données évoluent, s’entraînent par l’échec pour en sortir encore plus forts, il est évident d’y voir une analogie “méthodologique” avec les postures entrepreneuriales ou de développement produit modernes.

Notre point de vue relève de la nécessité d’accepter avec humilité que c’est en agissant sur la donnée d’abord en tant qu’êtres humains sociaux, collaboratifs et intuitifs que nous contribuerons au succès d’un algorithme, d’un nouveau service ou d’une transformation de pratiques.

 

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