Cette méthode est utile bien au-delà de l’investissement. Quelqu’un doit distinguer un document qui semble simplement pertinent de celui qui aide réellement à répondre à la question. Les ingénieurs peuvent ensuite utiliser ces jugements pour mesurer si un changement améliore le système. L’expertise métier devient un élément sur lequel l’équipe peut tester, plutôt que des conseils fournis après la livraison de l’application. Il ne s’agit pas d’intelligence humaine ou d’intelligence artificielle. Vous avez besoin des deux.
Rendre l’expertise utilisable
Bien entendu, un sceptique pourrait raisonnablement se demander pourquoi un mannequin ne peut pas également apprendre le métier. C’est une critique juste, car l’IA peut en apprendre beaucoup. Après tout, c’est la raison pour laquelle Bridgewater (et d’autres) mettent un point d’honneur à fournir les bons documents, définitions et exemples. Cela garantit que l’IA peut prendre en charge une plus grande partie de l’analyse, réduisant ainsi la dépendance à l’égard des quelques employés qui possèdent actuellement des connaissances essentielles en tête.
Mais l’accès à chaque document ne détermine pas quelle politique fait autorité lorsque deux ministères ne sont pas d’accord. Il n’autorise pas non plus une modification d’un processus d’approbation ni n’établit à qui appartient une erreur. Un modèle peut aider à exposer des contradictions et à proposer des solutions, mais une personne responsable de l’entreprise doit décider quelle résolution l’entreprise adoptera.
