Mieux comprendre l'intelligence artificielle et l'incertitude qui l'entoure

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (AA) sont aujourd'hui les deux principaux sujets de discussion, voire les plus abordés dans de nombreux secteurs. Pour répondre à ce besoin croissant, IBM et Red Hat ont annoncé la mise sur le marché de produits novateurs tels que IBM watsonx et Red Hat OpenShift AI, respectivement. Cet article présente une stratégie simple qui permet de gérer les changements liés au déploiement de produits d'IA/AA en passe de transformer le monde.

Cet article est écrit du point de vue d'un responsable de compte technique (TAM) de Red Hat. Le rôle unique du responsable de compte technique en tant que principal point de contact pour les clients sur les sujets techniques Red Hat, associé à notre soutien pour les meilleures pratiques, nous permet de comprendre en détail les besoins des clients et de les aligner sur les stratégies internes de Red Hat. Toutefois, l'incertitude inhérente à l'IA/AA n'est pas résolue.

Red Hat, IBM et l'écosystème de l'IA

Les deux solutions IBM watsonx et OpenShift AI prennent en charge les workflows d'IA/AA. La solution watsonx d'IBM améliore le développement et le déploiement de l'IA, tandis qu'OpenShift AI utilise des technologies cloud pour déployer et gérer les charges de travail d'IA/AA.

L'IA/AA, comme d'autres innovations fondamentales avant elle, est la technologie la plus récente qui parvient à créer à la fois de l'entousiasme et de l'anxiété. Il y a quelque temps, Internet nous permettait d'accéder à nos données, partout et à tout moment, mais cela générait de l'inquiétude dans de nombreux secteurs. Aujourd'hui, la crainte sous-jacente est que l'IA/AA ne détruise des emplois en automatisant des milliers de tâches manuelles.

Changement révolutionnaire ou transformationnel

Il est possible que l'IA/AA rende de nombreuses tâches obsolètes, mais si elle suit les tendances marquées par les anciennes technologies de rupture, elle créera aussi beaucoup d'emplois et provoquera des changements fondamentaux à l'échelle mondiale. Ces changements sont regroupés dans deux catégories : révolutionnaires/transformationnels et évolutionnaires/adaptatifs.

Le terme transformationnel fait référence à un changement fondamental ou radical ; un changement fondamental qui se produit lorsqu'une nouvelle technologie remplace radicalement une technologie, un système ou un processus existant. Par exemple, les plateformes de diffusion en continu telles que Netflix ont remplacé les supports physiques tels que les CD et les DVD, ce qui a eu pour effet d'éliminer de nombreuses entreprises du secteur de la location de vidéos physiques, telles que Blockbuster. Autre exemple : les services de réservation en ligne remplacent les agences de voyages pour les compagnies aériennes, les locations de voitures et les hôtels.

Contrairement à une transformation radicale et rapide, le changement évolutionnaire est plus itératif et progressif, mais perturbe tout aussi nos méthodes de travail.

Changement évolutif ou adaptatif

Les changements évolutifs ou adaptatifs exploitent les technologies de pointe pour améliorer les processus ou les systèmes existants, ce qui augmente l'efficacité et la productivité tout en maintenant la structure et les objectifs globaux. Par exemple, les opérateurs de télécommunications ont commencé à proposer le protocole VoIP (Voice Over Internet Protocol) au début du 21e siècle, pour un coût très inférieur à celui des technologies plus anciennes. De la même manière, la banque numérique a révolutionné la façon dont nous gérons nos finances. Des applications comme Venmo, Zelle et les systèmes bancaires en ligne/mobiles ont remplacé les tâches courantes comme les transferts d'argent et les dépôts de chèques, réduisant ainsi les visites en personne dans les banques et les institutions financières pour les services spécialisés.

En tant que responsable de compte technique dans le secteur des télécommunications et des entreprises, je réfléchis souvent à la manière dont les opérateurs de télécommunications vont déployer les produits et solutions d'IA de Red Hat. Le secteur va-t-il évoluer sous l'effet de la transformation, de l'adaptation ou de la combinaison des deux ?

D'un côté, les solutions Red Hat OpenShift IA et Red Hat Enterprise Linux (RHEL) gagnent rapidement du terrain. Elles offrent des capacités avancées qui pourraient améliorer considérablement l'efficacité opérationnelle et la distribution de services. À l'inverse, certains opérateurs de télécommunications préfèrent une approche plus prudente pour continuer avec leurs technologies existantes.

Pour soutenir cette approche plus prudente, Red Hat étend la phase Extended Life Cycle Support (ELS) sur de nombreux produits informatiques traditionnels, y compris RHEL et OpenStack. Les opérateurs de télécommunications les plus prudents semblent conserver leurs déploiements actuels, basés sur ces produits ELS, tout en surveillant de près la manière dont leurs concurrents implémentent les technologies basées sur l'IA avant de prendre des décisions stratégiques.

Comme lors des révolutions technologiques précédentes, pour réussir à naviguer dans l'ère de l'IA, il faut savoir gérer ces nouveaux changements.

Dans la section suivante, nous présentons une technique pour gérer les changements transformationnels et adaptatifs à mesure que le déploiement et l'adoption de l'IA se développent. Des étapes pratiques permettent de tirer parti des difficultés et des possibilités offertes par l'ère de l'IA.

Gérer le changement avec ADKAR

Le modèle ADKAR est un modèle couramment utilisé de gestion du changement qui peut être utilisé pour orienter les changements individuels et organisationnels. Il s'agit d'une approche structurée orientée objectifs, qui souligne l'importance de faciliter les transitions individuelles, en reconnaissant que la réussite de l'entreprise dépend de la capacité de chaque personne à s'adapter au changement. Développé par Jeff Hiatt, le fondateur de Prosci, ADKAR signifie :

• A - Sensibilisation
• D - Désir
• C - Connaissances
• A - Capacité
• R - Renforcement

Chaque composant du modèle représente une étape ou un jalon que les individus doivent atteindre pour réussir la mise en œuvre du changement. La force d'ADKAR réside dans son processus séquentiel, qui permet une transition en douceur d'une phase à l'autre. Par exemple, le « Désir » ne peut pas augmenter sans augmenter au préalable la « Connaissance ». De même, la « Connaissance » ne peut pas se développer sans le « Désir » et la « Capacité » ne se développe qu'après l'acquisition de la « Connaissance », et ainsi de suite.

Voici une analyse complète de chaque composant du modèle ADKAR, ainsi que des recommandations sur la manière dont les individus et les entreprises peuvent gérer le changement en adoptant l'IA.

1. Sensibilisation

[Objectif] :L'objectif d'augmentation de la notoriété est de comprendre les changements nécessaires pour réussir à l'ère de l'IA en identifiant les changements technologiques et dynamiques du marché, et en identifiant la façon dont ces changements peuvent affecter votre rôle et l'entreprise.

Actions :

• Comprendre la pertinence de l'IA/AA en répondant à ces questions clés :
  • Quel est le déploiement actuel des produits Red Hat et comment les produits d'IA/AA s'intègrent-ils dans ce workflow ?
  • Le déploiement de l'IA améliorera-t-il l'efficacité opérationnelle ?
  • Les produits d'IA actuels permettent-ils de répondre aux objectifs métier, aux défis techniques et aux besoins des consommateurs ? Si ce n'est pas le cas, quelles sont les lacunes à combler ?
• Tenez-vous informé en lisant les communications de la direction, restez intéressé par Red Hat OpenShift AI et Red Hat Enterprise Linux (RHEL) IA, et découvrez de nouvelles fonctions et applications.
• Participer à des webinars et conférences. Lire des livres blancs et des articles pour suivre l'actualité des tendances et des développements en matière d'IA/AA dans le cloud computing. Il peut être particulièrement utile de consulter des journaux spécialisés tels que Institute of Electrical and Electronic Engineers et des sites web axés sur le secteur, tels que TechCrunch .
• Examiner les tendances du secteur, telles que l'impact de l'IA/AA sur les télécommunications et d'autres secteurs, et évaluer les implications commerciales en liant les cas d'utilisation à l'amélioration de l'exploitation, par exemple l'automatisation et la gestion des ressources

2. Souhait

Une forte prise de conscience de l'IA augmente naturellement la motivation pour apprendre et utiliser les technologies d'IA/AA.

Le désir croissant de soutenir le changement aide à aligner les objectifs individuels ou d'équipe sur les stratégies de l'entreprise, ce qui permet d'améliorer l'efficacité des processus et des workflows, et peut contribuer à la croissance du chiffre d'affaires et au développement de carrière.

Actions :

• Définir des objectifs clairs pour la formation à l'IA/AA, par exemple celui de devenir spécialiste ou d'exploiter l'IA/AA pour optimiser les déploiements OpenStack/OpenShift
• Identifier les facteurs de motivation tels que le développement de carrière, la curiosité technique ou la satisfaction de la clientèle.
• Rencontrer des homologues et des spécialistes du secteur passionnés par l'IA/AA pour rester motivé
• Aligner l'apprentissage sur les objectifs professionnels à long terme, par exemple en se spécialisant dans l'IA/AA ou en dirigeant de futurs projets d'IA/AA
• Mise en réseau grâce aux communautés et groupes d'utilisateurs basés sur l'IA/AA
• Demander l'aide de spécialistes pour guider votre parcours

3. Connaissances

Dans le cadre du processus ADKAR, les connaissances liées au processus ADKAR impliquent l'acquisition d'informations et d'éducation pour s'adapter, avec une forte volonté de changement à guider le processus.

Actions :

• Étudier la documentation technique sur les principes de base et avancés de l'IA/AA, en particulier pour OpenStack/OpenShift et le cloud computing
• S'inscrire aux formations, webinars et événements de formation
• Suivre des cours (tels que RHOAI / AI267) pour approfondir votre compréhension de l'IA/AA.
• Évaluer l'expertise des responsables et des équipes de formation et de formation pour identifier les lacunes.
• Participer à des ateliers et formations intensives sur le développement d'applications pratiques d'IA/AA à l'aide de produits Red Hat

4. Capacité

La capacité fait référence à l'application pratique des connaissances acquises pour effectuer des tâches liées au changement et à la mise en œuvre de nouvelles exigences.

Actions :

• Appliquer des techniques d'IA/AA pour résoudre des problèmes spécifiques ou optimiser des processus dans OpenShift/OpenStack
• Apprendre à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires sur des projets d'IA/AA en vue d'acquérir une expérience pratique.
• Diriger des projets de preuve de concept pour l'IA/AA dans OpenStack/OpenShift ou participer à des projets

5. Renforcement

Le renforcement consiste à intégrer ces changements dans la culture d'équipe ou d'entreprise, de sorte qu'ils deviennent un élément permanent de l'exploitation.

Actions :

• Encourager une culture de l'apprentissage continu dans l'IA/AA parmi les pairs
• Documenter et partager les réussites et les enseignements tirés
• Mesurer l'impact de l'IA/AA à l'aide d'indicateurs de mesure
• Mettre en place des systèmes de prise en charge, comme un référentiel de connaissances partagé, et recevoir les ressources de formation régulièrement
• Récompenser et reconnaître les progrès et les étapes importantes

Résumé

Utiliser le modèle ADKAR afin d'évaluer de manière systématique la pertinence de l'IA/AA pour votre cas d'utilisation. Ce framework vous aide à appliquer les méthodes et outils d'IA/AA de manière stratégique. Développer une approche complète pour maîtriser les technologies d'IA/AA et encourager le changement dans l'équipe et l'écosystème, en passant de manière séquentielle par les étapes de la sensibilisation, du désir, des connaissances, de la capacité et du renforcement de l'écosystème.

En savoir plus sur la solution d'IA de Red Hat

Articles de blog

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