Une nouvelle étude de la Harvard Business School révèle que le GPT-4 peut améliorer la qualité du travail d'un employé de plus de 40 %. En revanche, l'IA utilisée de manière peu habile peut dégrader les performances de 19 points de pourcentage. Les employés manient l'IA soit comme des "centaures", soit comme des "cyborgs" : comme un acolyte ou un allié intégré.Selon une nouvelle étude de la Harvard Business School, les consultants qui utilisent le modèle de langage GPT-4 d'OpenAI sont "nettement plus productifs et produisent des résultats de bien meilleure qualité" que ceux qui ne l'utilisent pas. L'étude a comparé les performances des consultants du BCG, ceux qui utilisaient l'IA et ceux qui ne l'utilisaient pas. Les chercheurs ont constaté que les consultants qui utilisaient le GPT-4 produisaient un travail de qualité supérieure de 40 %, selon l'article intitulé "Navigating the Jagged Technological Frontier", rédigé par des chercheurs de Harvard, du MIT, de Wharton, du BCG et de la Warwick Business School.
Ceux qui ont utilisé le GPT-4 ont vu leur vitesse augmenter de 25 % et leur taux d'achèvement des tâches de 12 %. Selon l'étude, les consultants de tous les niveaux de compétence ont bénéficié de l'utilisation de l'IA, mais ce sont les moins performants qui ont bénéficié de l'augmentation la plus importante : 43 % contre 17 % pour les plus performants.
Toutefois, si la qualité du travail s'est considérablement améliorée, les résultats ont également été moins variés. "Bien que le GPT-4 aide à générer un contenu supérieur, il pourrait conduire à des résultats plus homogènes", ont déclaré les chercheurs. Ces résultats concernent des tâches "à la limite" du GPT-4, ce qui signifie qu'elles sont facilement réalisables par l'IA. Dans le cadre de l'expérience, des consultants ont été chargés d'innover et de développer des produits créatifs, c'est-à-dire de réfléchir à de nouveaux concepts de boissons, de choisir le produit le plus viable et de créer un plan de mise sur le marché.
Une frontière abrupte
Les chercheurs ont également testé des tâches "hors limites", c'est-à-dire celles que le modèle d'IA aurait du mal à accomplir. Dans l'article, il s'agit de la capacité à déceler des indices subtils dans les notes d'entretien qui accompagnent les données d'une feuille de calcul.
Lors de l'expérience, il a été demandé à des consultants d'élaborer des stratégies concrètes pour stimuler les activités d'une entreprise. Leur tâche consistait à analyser les performances des canaux de distribution de l'entreprise au moyen d'entretiens et de données financières, puis à formuler des recommandations à l'intention du PDG. La mesure de la performance consistait à proposer la bonne stratégie. Dans ce cas, les consultants utilisant l'IA avaient 19 points de pourcentage de moins de chances de réussir. "Les professionnels ayant obtenu des résultats négatifs lors de l'utilisation de l'IA ont eu tendance à adopter aveuglément ses résultats et à moins les analyser", observent les auteurs.
Pourquoi est-ce important ? Les professionnels qui utilisent l'IA doivent savoir comment utiliser habilement cette technologie pour qu'elle porte ses fruits. Dans le cas contraire, l'utilisation de l'IA pour des tâches pour lesquelles elle n'est pas compétente peut en fait nuire aux performances des employés. "En dehors de la frontière, les résultats de l'IA sont inexacts, moins utiles et dégradent les performances humaines", écrivent les auteurs. Ils appellent cette performance inégale la "frontière technologique en dents de scie".
L'étude de Harvard a porté sur 758 consultants, soit environ 7 % des effectifs du BCG. Les tâches analysées couvrent le travail quotidien d'un consultant, y compris la créativité, la pensée analytique, la maîtrise de la rédaction et la capacité de persuasion.
Centaures et cyborgs
Les auteurs de l'étude ont classé les utilisateurs de l'IA en deux groupes : les "centaures]", qui répartissent et délèguent les tâches entre eux et l'IA, et les "cyborgs", qui intègrent leur flux de travail à l'IA.
L'approche centaure tire son nom de la créature mythique mi-homme, mi-cheval, les chercheurs estimant que l'IA pourrait également être un mélange d'humains et de machines. "Les utilisateurs qui adoptent cette stratégie alternent les tâches humaines et celles de l'IA, en répartissant les responsabilités en fonction des forces et des capacités de chaque entité", peut-on lire dans le rapport. "Ils discernent les tâches qui se prêtent le mieux à une intervention humaine et celles qui peuvent être gérées efficacement par l'IA."
En revanche, pour les cyborgs, du nom des êtres hybrides homme-machine tels qu'ils sont envisagés dans la littérature de science-fiction, cette approche concernait davantage les intégrations, comme le fait de demander à l'IA d'achever un travail qu'ils ont commencé. "Les utilisateurs de cyborgs ne se contentent pas de déléguer des tâches ; ils entremêlent leurs efforts avec ceux de l'IA, à la frontière même des capacités", écrivent-ils. "Cette stratégie peut se manifester par une alternance de responsabilités au niveau des sous-tâches, par exemple en lançant une phrase que l'IA doit compléter ou en travaillant en tandem avec l'IA."
Le concept des centaures et des cyborgs montre qu'il existe de multiples voies pour une collaboration efficace avec l'IA et que l'adoption de la bonne pratique pour le bon cas d'utilisation peut permettre de diffuser plus largement les avantages de l'IA. Des cas d'utilisation différents nécessiteront différents besoins, et l'adoption d'une approche centaure ou cyborg peut faire partie de stratégies d'intégration personnalisées que les entreprises peuvent adapter à leurs besoins et capacités spécifiques.
"Il est clair que les meilleures approches de l'utilisation de l'IA ne sont pas entièrement comprises et doivent être examinées en profondeur par les universitaires et les praticiens", écrivent les chercheurs. Toutefois, le risque immédiat est que les employeurs cessent de déléguer les tâches pour lesquelles l'IA est performante à des travailleurs subalternes, "créant ainsi des déficits de formation à long terme", ont-ils ajouté. L'expertise doit être développée par l'éducation formelle, la formation en cours d'emploi et le perfectionnement des employés.
La publication des grands modèles linguistiques (LLM) a suscité un intérêt considérable pour la manière dont les humains utiliseront l'intelligence artificielle (IA) pour accomplir une variété de tâches. Dans notre étude menée avec le Boston Consulting Group, une société internationale de conseil en gestion, nous examinons les implications de l'IA en termes de performances pour des tâches réalistes, complexes et à forte intensité de connaissances. L'expérience pré-enregistrée a impliqué 758 consultants, soit environ 7 % des consultants individuels de l'entreprise. Après avoir établi une base de performance sur une tâche similaire, les sujets ont été assignés au hasard à l'une des trois conditions suivantes : pas d'accès à l'IA, accès à l'IA GPT-4, ou accès à l'IA GPT-4 avec une vue d'ensemble de l'ingénierie.
Nous suggérons que les capacités de l'IA créent une "frontière technologique en dents de scie" où certaines tâches sont facilement accomplies par l'IA, tandis que d'autres, bien qu'apparemment d'un niveau de difficulté similaire, sont hors de portée des capacités actuelles de l'IA. Pour chacune des 18 tâches de conseil réalistes situées à la frontière des capacités de l'IA, les consultants utilisant l'IA ont été nettement plus productifs (ils ont accompli 12,2 % de tâches en plus en moyenne et 25,1 % de tâches en moins) et ont produit des résultats de qualité nettement supérieure (plus de 40 % de qualité en plus par rapport à un groupe de contrôle). Les consultants, toutes compétences confondues, ont bénéficié de manière significative de l'augmentation de l'IA, ceux qui se situaient en dessous du seuil de performance moyen ayant augmenté de 43 % et ceux qui se situaient au-dessus de ce seuil ayant augmenté de 17 % par rapport à leurs propres scores. Cependant, pour une tâche sélectionnée comme étant en dehors de la frontière, les consultants utilisant l'IA étaient 19 points de pourcentage moins susceptibles de produire des solutions correctes par rapport à ceux qui n'utilisaient pas l'IA.
En outre, notre analyse montre l'émergence de deux modèles distincts d'utilisation réussie de l'IA par les humains le long d'un spectre d'intégration homme-IA. Un groupe de consultants s'est comporté comme des "Centaures", à l'instar de la créature mythique mi-cheval mi-homme, divisant et déléguant leurs activités de création de solutions à l'IA ou à eux-mêmes. Un autre groupe de consultants se comportait davantage comme des "cyborgs", intégrant complètement leur flux de tâches à l'IA et interagissant continuellement avec la technologie.
Et vous ?
Pensez-vous que cette étude est crédible ou pertinente ? Quel est votre avis sur l'impact de l'IA sur la performance au travail ?Voir aussi :
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