Voilà quelques années que nous développons et exploitons des Intelligences Artificielles (IA) en production sur le terrain. N’ayant pas vocation à concurrencer les GAFAM, nous sommes spécialisés dans les IA expertes en gestion et coordination des flux. De celles qui lèvent les doutes du personnel médical, justement!
 
Malgré la technologie maîtrisée, le déploiement d’une telle innovation sur le terrain se révèle plus compliqué qu’on ne pourrait le croire. Nos nombreux projets montrent que la principale pierre sur laquelle on achoppe n’est autre que l’Humain. Sachant que c’est la même source qui a produit la technologie, cette dualité s’avère quelque peu cocasse et démontre une fois encore qu’il ne suffit pas d’inventer : reste à convaincre, avant de transformer.
 
S’il y a bien une chose qui caractérise l’Humainmis à part son rirec’est son esprit critique. Cette aptitude à douter est assez remarquable. Elle est souvent cause de bien des tourments, ou de bienfaits selon comment on veut voir les choses. Notre expérience montre qu’une IA, aussi fiable et utile soit-elle, n’est pas aisément appréhendée par l’Humain. Même quand sa raison d’être est explicite.
 

L’Intelligence Artificielle au quotidien

CALYPS Saniianotre principale IA, est une solution mature, solide et fiable qui fournit quotidiennement à différents établissements de santé des prédictions au fil de l’eau. Ces dernières permettent d’anticiper le flux des patients et de coordonner les ressources requises pour l’absorber le plus efficacement possible. Cela, sans mettre à genou les équipes soignantes ou sur-utiliser les ressources matérielles. Vu sous cet angle, d’aucun pourrait croire que son utilisation est une évidence… et pourtant.
 
En réalité, une des plus grandes difficultés fut d’expliquer aux collaborateurs  le personnel soignant dans le cas de Saniia – comment notre IA s’intégrait dans son quotidien, comment il lui fallait interpréter les résultats produits et comment tout cela influençait sa prochaine décision, sa prochaine action. Notre IA étant active dans de grands établissements de santé (dont un avec plus de 5’000 employés), cette difficulté s’est vite avérée complexe à gérer. Alors comment convaincre quand les doutes assaillent le personnel médical ? 
 

(faire) Gagner l’Humain 

La réponse à cette épineuse question est simple : il faut lever les doutes du personnel médical. D’accord, mais comment ? Notre méthode en trois étapes:
 

Première étape : (dé)montrer la qualité des prédictions.

Cela peut sembler une évidence, mais sans une démonstration irréfutable de la fiabilité des résultats, l’Humain reste dubitatif. Dans ce cadre, il n’existe pas 36’000 solutions : il faut confronter les chiffres à la réalité du terrain. S’ils sont bons, c’est-à-dire que l’erreur relative est inférieure au seuil convenu, alors le premier rempart du doute saute et on peut attaquer la suite.
 

Deuxième étape : stimuler l’Humain

Il ne sert à rien de « forcer » l’adoption d’une IA. Au contraire, il faut inciter l’Humain à appréhender comment elle pourrait affecter son quotidien. Cela passe nécessairement par une analyse des processus opérationnels, en se posant à chaque fois les mêmes questions pour chaque tâche : (i) que m’apporte l’IA comme information (ii) est-ce utile ? (iii) si oui, comment transformer cette information en action(s) (iv) comment mesurer les résultats ? En procédant de la sorte, l’Humain prend conscience que l’IA n’est plus une chimère impalpable, mais bien une réalité qui va positivement changer sa vie.
 

Troisième étape : formaliser et partager

Une fois les deux premières étapes passées (avec succès), il convient de pérenniser ce qui a été établi et de s’assurer que tous les collègues soient conscients du soutien d’une IA dans leurs activités quotidiennes. Le but ici n’est pas tant de les informer, mais plutôt de changer la culture de l’établissement. Il est crucial que tout un chacun prenne conscience qu’une IA doit être alimentée en données, que mal alimentée elle ne sera d’aucune utilité et quune qualité de données minimale doit être garantie.
 
Aussi, sans une formalisation de l’utilisation de l’IA dans les processus opérationnels, sans une gestion des données cohérente et sans une éducation appropriée des utilisateurs (quelle influence a mon action dans la chaîne de la donnée ? comment évaluer les résultats ? que faire quand l’IA se trompe ? etc. ), une IA sera toujours un outil sans réelle portée, une abstraction sans matière. Un machin qui ne sert pas l’Humain.
 
Après des incursions remarquées dans les secteurs des télécoms et du retail, Karim Bensaci – responsable produits & solutions chez Calyps – se questionne depuis 2017 sur l’optimisation des flux de patients, du personnel soignant et des ressources au sein d’une structure hospitalière, ceci dans le but d’augmenter le taux d’occupation d’infrastructures-clés tels que les lits ou l’imagerie, tout en améliorant la Qualité de Vie au Travail et les soins promulgués.
 
Photo de Gustavo Fring 

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