Plaidoyer pour des conseillers IA personnalisés et axés sur la valeur

Gestion des systèmes d'information et des opérations

© HEC Paris Plaidoyer pour des conseillers IA personnalisés et axés sur la valeur

Intervenante : Maytal Saar-Tsechansky, Université du Texas à Austin

Salle T-006

Résumé

Des études récentes soulignent le potentiel de l'IA pour améliorer les décisions humaines cruciales dans des domaines critiques comme la santé. Malgré ces perspectives prometteuses, les systèmes d'IA destinés à conseiller les experts dans de tels contextes peinent souvent à apporter une valeur tangible aux organisations. Dans cette présentation, j'expliquerai d'abord en quoi les propriétés clés des contextes de prise de décision à enjeux élevés assistée par l'IA sont essentielles au développement de conseillers IA qui profitent réellement aux décideurs et aux organisations. Les IA de pointe destinées à conseiller les experts sont produites indépendamment de ces derniers et de l'organisation qu'elles visent à aider. Cependant, je démontrerai pourquoi les propriétés idiosyncrasiques de ces environnements, telles que les comportements décisionnels des experts, les schémas qui influencent leur discernement vis-à-vis des conseils de l'IA et la tolérance de l'organisation aux coûts inhérents à l'utilisation de l'IA pour améliorer les décisions à enjeux élevés, sont cruciales pour le développement d'équipes homme-IA efficaces et bénéfiques aux organisations. Je présenterai ensuite un cadre s'appuyant sur ces connaissances pour générer des conseillers IA personnalisés et sensibles au contexte organisationnel, et je partagerai les résultats de son évaluation. Nos résultats démontrent non seulement la possibilité d'amplifier la prise de décision dans des contextes à forts enjeux, mais soulignent également l'efficacité de notre cadre pour produire des conseillers performants dotés des propriétés nécessaires pour catalyser l'adoption généralisée du conseil assisté par IA au sein des organisations. Nous montrons comment les conseillers IA peuvent être conçus pour apporter de la valeur ajoutée même si le modèle d'IA sous-jacent ne peut surpasser les performances globales humaines, mais aussi, dans le cas contraire, comment ils peuvent en diminuer la valeur même lorsque l'IA affiche des performances surhumaines. J'analyserai les raisons de ces résultats et conclurai par une proposition de programme de recherche en IA en entreprise visant à promouvoir une collaboration homme-IA efficace.