Intelligence artificielle générative et opérations

Systèmes d'information et gestion des opérations

© HEC Paris Intelligence artificielle générative et opérations

Intervenant : Tinglong Dai (Johns Hopkins)

Salle T-015

Résumé :

Les systèmes d'IA génératifs et agents remodèlent rapidement les flux de travail et les normes organisationnelles, tout en ravivant un défi opérationnel classique sous une nouvelle forme : comment traduire l'intelligence en actions fiables à grande échelle ? Cette présentation examine trois axes de recherche émergents sur la voie de l'autonomie.

Premièrement, l'IA générative peut démocratiser l'optimisation grâce à des flux de travail allant du langage à la prise de décision, qui prennent en charge la modélisation interactive, l'analyse rapide de scénarios et la réoptimisation continue. Deuxièmement, la capacité de ces systèmes à créer de la valeur réelle dépend des normes professionnelles et organisationnelles, qu'il s'agisse des enjeux de réputation entre pairs dans des contextes à forts enjeux, des investissements des entreprises dans les compétences de leurs employés ou des distorsions d'incitation et de l'aléa moral pouvant accompagner leur déploiement en entreprise. Troisièmement, à mesure que les systèmes deviennent plus agents, la fiabilité devient la contrainte essentielle. La recherche opérationnelle et la gestion des opérations contribuent non seulement à la résolution des problèmes de décision, mais aussi à la conception des régimes qui rendent l'autonomie stable, auditable et sûre face aux variations de distribution et aux événements extrêmes. Ensemble, ces avancées positionnent la recherche opérationnelle comme la discipline qui permet et encadre l'autonomie à grande échelle. La présentation met également en lumière la mission du nouveau département « IA dans les opérations » au sein de la direction de la gestion des opérations de production et de service.