Mahir Nayfeh (McKinsey) : “Pour se préparer à l'IA, il faut commencer par travailler sur la data”

Entretien avec Mahir Nayhfeh, associé chez McKinsey, sur les enjeux de l'adoption de l'intelligence artificielle et la stratégie à suivre en entreprise. Parmi les sujets évoquées, le rôle des gouvernements et l'attitude que doivent adopter les employés face à cette révolution qui s'annonce.

Mahir Nayfeh (McKinsey) : “Pour se préparer à l'IA, il faut commencer par travailler sur la data”

Le 28 février 2023 à 17h56

Modifié 1 mars 2023 à 10h52

Entretien avec Mahir Nayhfeh, associé chez McKinsey, sur les enjeux de l'adoption de l'intelligence artificielle et la stratégie à suivre en entreprise. Parmi les sujets évoquées, le rôle des gouvernements et l'attitude que doivent adopter les employés face à cette révolution qui s'annonce.

Médias24 s’est entretenu avec Mahir Nayfeh*, Partner chez McKinsey, en marge de sa participation à la 1re édition des McKinsey Talks, qui s’est tenue le 15 février à Casablanca sur le thème "Comment l’intelligence artificielle pourrait affecter nos entreprises et la société au Maroc".

Autres sujet abordé : la façon dont les salariés, les entreprises et les gouvernements doivent réagir face à la révolution que représente l’intelligence artificielle (IA), qui ne cesse de prendre de l’ampleur dans le monde.

Médias24 : Quelles opportunités offre aujourd'hui l’intelligence artificielle aux entreprises ?

Ce à quoi nous assistons peut être assimilé à un grand changement, qui va se manifester à travers les différents environnements professionnels et les différents secteurs. Les applications de l’intelligence artificielle varient selon les secteurs, mais les fondations sous-jacentes communes sont liées à l’efficacité, la performance, la rapidité et l’agilité.

Pour les entreprises, l’intelligence artificielle fera la différence en termes de productivité. Pensez à ce que ChatGPT peut faire ! Il ne peut peut-être pas faire le travail à votre place, mais il peut au moins l’accélérer. L’intelligence artificielle générative est un premier exemple de la façon dont elle peut devenir un outil qui aide à faire les choses plus rapidement.

Quand on pense à l’intelligence artificielle dans le domaine de la fabrication industrielle, on pense à la capacité des machines à travailler avec l’humain pour améliorer la performance des opérations. Certains modèles peuvent par exemple prédire les pannes des équipements et permettre aux équipes de mieux gérer l’infrastructure.

L’un des prérequis, c’est de travailler sur la data, sur les informations qui peuvent par la suite parler aux ordinateurs. C’est vraiment là que le gap se situe actuellement.L’IA peut aussi aider à automatiser les activités. Du côté du back office, elle peut réduire considérablement la quantité de paperasse que vous aviez l’habitude de générer et devenir plus efficace.

Ce sont là quelques exemples des changements auxquels nous sommes en train d’assister. Il faudra aussi réfléchir à la façon dont les machines et les humains peuvent travailler étroitement ensemble, puisque les machines font des choses de plus en plus avancées et compliquées.

Comment les entreprises et les organisations peuvent-elles se préparer à cette révolution ? 

Dans les pays de la région MENA, je pense qu’il y a une certaine conscience du potentiel de l’IA. Le problème, c’est que plusieurs organisations et pays ne sont pas encore totalement digitalisés. L’un des prérequis est donc de travailler sur la data, sur les informations qui peuvent par la suite parler aux ordinateurs. C’est vraiment là que le gap se situe actuellement.

Les gens voient la valeur ajoutée que peut apporter l’IA et constatent que les choses changent rapidement autour d’eux, mais ils se demandent encore ce qu’ils peuvent faire pour avancer. C’est pour cette raison que l’accélération de la digitalisation des entreprises est plus que jamais importante.

Quand on parle intelligence artificielle et machine learning, il s’agit d’entraîner la machine sur des modèles et des comportements, puis de lui permettre d’apprendre, de s’améliorer et d’aller de l’avant.

La chance du Maroc, c’est qu’il possède ce capital humain que bien d’autres pays sont obligés d’importer.

Prenons l’exemple du Deep Blue [un super-ordinateur spécialisé dans le jeu d'échecs, ndlr]. Ils ont commencé par lui apprendre les différents modèles, puis la façon dont les autres jouaient... C’est ainsi qu’il a appris et a commencé à s’améliorer.

Lorsque je souhaite intégrer l’IA ou le machine learning à mon business, je dois lui apprendre mon business. Et pour cela, il faut que je dispose de la data d’une façon telle que je puisse le lui apprendre. Ensuite, la machine apprend et commence à produire.

A ce sujet, il y a deux volets à prendre en compte. Si on parle d’un point de vue sectoriel ou métier, il faut commencer par l’accélération de la création de data tout au long de la chaîne de valeur, et de la conversion du papier. C’est ainsi que l’on pourra mieux se positionner pour adopter la nouvelle technologie.

Nous en parlions avec des dirigeants de PME à Dubaï, qui disaient qu’ils voulaient bien mais qu’ils ne savaient pas par où commencer. "J’entends tout le monde parler d’automatisation et de digital mais je ne sais pas comment faire", disaient-ils.

C’est aussi du côté des salariés qu’il y a beaucoup d’opportunités. L’avantage qu’a le Maroc sur d’autres pays, comme les pays du Golfe notamment, c’est que sa population a un fort potentiel, notamment en termes d’éducation aux mathématiques et aux sciences.

Le Maroc dispose de ce capital humain que bien d’autres pays sont obligés d’importer. Dans les pays du Golfe, il y a une forte dépendance à l’importation des talents. Le Maroc a toute la capacité à créer des entreprises dans le digital, vu qu’il y a des personnes compétentes dans le développement informatique, les mathématiques, les sciences, etc.

On ne peut pas attendre que tout soit digitalisé dans l’entreprise pour commencer à adopter l’IA. Ce pourrait être trop tard.

Là encore, il est question d’accélérer pour construire une forte base de talents qui peuvent soutenir les entreprises et l’économie. Je pense que c’est un grand avantage, une ressource naturelle non plafonnée, que plusieurs autres pays n’ont pas la chance d’avoir.

Il y a une très forte pénurie mondiale de data scientists, comme pour la cybersécurité. Ils sont introuvables ! Je pense que pour le Maroc, tout le challenge est de préserver cet avantage concurrentiel.

Ce qui se passe, c’est que tous ceux qui sont bons partent en Europe parce qu’il y a là-bas une forte demande. Si l’on peut créer plus de demande au Maroc, en invitant les entreprises et les administrations à adopter l’IA, alors il est possible de répondre à cette demande par ses propres talents.

Pour bien comprendre, vous recommandez de commencer par la digitalisation, la data et les talents ?

Ça fonctionne par étape : il y a l’étape de la découverte, où il est question d’expérimenter seulement. Ensuite, l’étape de la digitalisation, puis celle de l’industrialisation. Enfin, il est question de monter en échelle jusqu’à la généralisation, de telle sorte que le digital devienne la nouvelle norme.

On n’est pas obligé de tout digitaliser à la fois. Il faut commencer par les choses qui sont importantes pour vous. Il faut se concentrer sur la chose qu’il est important d’améliorer, commencer à la digitaliser, et ainsi de suite pour avancer. On ne peut pas attendre que tout soit digitalisé dans l’entreprise pour commencer à adopter l’IA. Ce pourrait être trop tard.

Peut-on adopter une stratégie wait and see ? Voir d’abord ce que cela donne chez les concurrents, puis réagir en conséquence ?

Plus vous attendez, plus vous allez prendre du retard. On n’est pas en train de parler de technologies qui sont encore à prouver.

Les choses se présentent ainsi. Ce que nous faisons aujourd’hui n’est pas très différent de ce que nous faisions il y a vingt ans. La différence, c’est que, maintenant, je peux le faire à grande échelle et rapidement parce que la technologie et l’infrastructure le permettent.

Ce je voulais faire il y a vingt ans, qui aurait pu prendre à mon ordinateur un mois, je peux désormais le faire en cinq minutes. La révolution est là, parce que la technologie qui rend cela possible est déjà disponible.

Les employés qui vont apprendre à tirer profit de l’IA et l’utiliser seront le plus à même d’avancer dans leur position.

Mais dans le fond, ce sont les mêmes problèmes que les entreprises ont toujours essayé de résoudre, qui sont en rapport avec l’optimisation, l’efficacité, etc. C’est juste que désormais, on peut le faire plus rapidement.

Si vous me demandez si l’on doit attendre la prochaine grande phase, je réponds 'non', puisque quoi que je veuille faire, il faut que j’aie la data, il faut digitaliser. Avec le temps, ces algorithmes vont s’améliorer, et le gap risque de devenir encore plus grand. Si vous n’agissez pas maintenant, vous risquez de devenir obsolète, car les concurrents qui seront déjà automatisés, agiles, rapides, seront beaucoup plus productifs et compétitifs.

Comment les entreprises doivent-elles préparer leurs ressources humaines, qui n’ont pas forcément des compétences IT, à ces changements ? Les employés se font du souci aussi pour leurs emplois, ils se demandent si l’IA ne va pas les remplacer...

Beaucoup d’entreprises sont en train de songer à monter en compétences pour leurs ressources humaines. Tout le monde ne deviendra pas data scientist ou ingénieur IA, mais l’important est d’apprendre aux salariés à travailler avec ces modèles pour mieux accomplir leur tâches.

Il y a donc un travail de montée en compétences à faire, essentiellement sur la compréhension du digital et des outils qui sont développés.

Je pense que les gens ne doivent pas se considérer en concurrence avec les machines. Vous pouvez assister actuellement à beaucoup de discussions sur ChatGPT,  s’il va remplacer les enseignants par exemple. Ceux qui vont apprendre à tirer profit de la technologie et l’utiliser seront le plus à même d’avancer dans leur position.

Je pense que dans ce nouveau monde, avoir ses propres ingénieurs data est fondamental si vous  voulez réellement transformer votre organisation. C’est aussi plus efficace en matière de coût à long terme.

On aura toujours besoin de data scientists et d’ingénieurs IA, mais la grande majorité des employés ne le seront pas. C’est un effet multiplicateur, il y a ceux qui construisent les modèles, et il y a ceux qui doivent travailler avec ces modèles.

Les entreprises doivent raisonner ainsi : il y a une maturité digitale que je dois créer au sein de mon entreprise ; il y a des gens que je dois préparer ; il y a des gens qui doivent monter en compétences pour devenir plus efficace en utilisant la technologie.

Ce n’est pas forcément un remplacement des employés par des robots. Certes, avec l’automatisation, tu peux faire des choses avec moins de gens, mais je ne pense pas que ce serait la seule façon de faire.

 

- Une entreprise non technologique doit-elle avoir des talents IT en interne pour mener ses projets ou bien s'appuyer sur des cabinets de consulting comme le vôtre ? Que préconisez-vous ?

Même quand on travaille avec nos clients, on les aide à construire leurs propres capacités en interne. C’est un avantage concurrentiel. Vous devez avoir des talents et des capacités en interne.

Si des sociétés en externe peuvent aider, cela vous donne une capacité supplémentaire. Cela dépend de la taille de votre organisation. Si vous êtes l’OCP, vous devez avoir vos propres équipes data qui travaillent dessus.

Si vous êtes plus petit, il faut quand même en avoir, tout en se faisant aider par des talents externes, parce que ce sera plus logique financièrement parlant. Mais je peux vous assurer qu’il est très important d’en avoir en interne. Vous n’avez pas besoin d’une armée de gens. Le dimensionnement dépend de votre organisation et combien de modèles vous voulez construire.

Je pense que dans ce nouveau monde, avoir ses propres ingénieurs data est fondamental si vous voulez réellement transformer votre organisation. C’est aussi plus efficace en matière de coût à long terme.

Il faut y penser de cette manière. Ce n’est pas comme quand vous achetez une voiture ; quand vous construisez un modèle, vous avez tout le temps besoin de gérer et de contrôler pour maintenir ce modèle, parce que vous avez besoin de lui fournir plus de data, le réentraîner et le mettre à jour. Parce que si vous construisez un modèle aujourd’hui, basé sur la data d’une année auparavant, le modèle peut apprendre de ce qui s’est passé durant l’année précédente. Donc vous avez besoin de mettre à jour continuellement le modèle, et la seule façon de le faire est d’avoir vos propres data scientists. Donc il faudra savoir équilibrer, mais, nous, quand on travaille avec des clients, nous nous concentrons sur comment ils peuvent construire leurs propre capacités.

 

- Comment voyez-vous le rôle des gouvernements pour accompagner ces changements ?

Tous les gouvernements n’ont pas encore commencé à penser à l’intelligence artificielle comme un avantage concurrentiel pour leur pays.

Les gouvernements doivent investir dans les choses les plus importantes pour le pays et qui feront la différence. L’intelligence artificielle en est une. Il faut par exemple réfléchir comment construire cette nouvelle génération de data scientists.

Les gouvernements doivent se concentrer sur les secteurs stratégiques. Comment on peut encourager les gens à innover et à produire de la connaissance et de la technologie qui va soutenir les secteurs les plus importants pour l'économie. C’est peut-être l’agriculture, l’industrie ou le tourisme, alors que faire des choses pour l’espace pourrait ne pas être particulièrement important pour le Maroc.

Puis il faudra aider à créer des organisations et des entreprises technologiques qui vont servir ces secteurs.

Pendant les cinq dernières années, pas moins de 18 stratégies nationales pour l’intelligence artificielle ont été développées au niveau mondial.

Un autre volet pourrait être celui de la législation. Il y a beaucoup de questions et de préoccupations sur l’intelligence artificielle, des questions liées à l’adaptation à la société marocaine, la gouvernance, etc. Donc il faut être proactif, on ne peut pas interdire sans comprendre profondément la technologie et la mettre en perspective avec le contexte marocain.

Il faut répondre à des questions comme : quelles données est-il permis d’exploiter ? Comment peut-on les utiliser pour prendre des décisions ? etc. Il faut prendre le temps d’étudier avec beaucoup d’attention ces données.

Un dernier volet concerne l’infrastructure, comme par exemple pour la 5G qui facilite la transmission des données, ou les ressources cloud qui permettront aux personnes d’innover et de créer.

Ce sont des domaines sur lesquels les gouvernements se sont concentrés pour faciliter la création d’un écosystème de l’intelligence artificielle au sein de leur pays.

 

- Le Maroc est un pays qui s'intéresse à la compétitivité de son économie. Le fait d'aider les entreprises et les administrations à adopter l’intelligence artificielle serait-il un facteur de compétitivité sur lequel le gouvernement pourrait travailler ?

Pendant les cinq dernières années, pas moins de 18 stratégies nationales pour l’intelligence artificielle ont été développées au niveau mondial. Donc, les pays la considèrent comme un avantage concurrentiel. Il s’agit là des pays les plus avancés : les Etats-Unis, la Chine, Israël... tous accordent une grande importance à l’IA.

Un exemple simple, dans l’agriculture, l’IA peut aider dans la gestion des sols, l’utilisation des pesticides, etc. L’IA sera présente partout et aura un grand impact sur les différents secteurs.

Dans l’industrie, l’Arabie saoudite investit des centaines de millions de dollars dans la dynamisation de sa plateforme industrielle pour l’adapter à l’industrie 4.0. Les pays y voient un moyen sérieux de rester compétitifs au niveau mondial.

On ne peut pas le faire tout seul, surtout si vous n’êtes pas un pays comme les USA où les entreprises et l’environnement académique sont un catalyseur naturel. Dans les autres pays, il faut trouver la recette pour l’aider à croître jusqu’à ce qu’elle commence à se développer par elle-même.

 

- Des pays comme le Maroc et ceux de la région MENA peuvent-ils être producteurs d’IA et pas seulement consommateurs ?

Il faut distinguer deux choses, l’outil IA et l’application de l’IA. Il est possible de créer une société qui va fournir des modèles d’IA, ou être une entreprise qui adopte l’IA. On n’a pas forcément besoin d’être producteur d’IA dans le sens général.

Là où il y aura le plus de valeur ajoutée, c’est dans l’adoption de l’IA. Si l'on voit la part du secteur des TIC dans les différents pays, c’est généralement très petit, pas plus de 5% à 10%. Mais dans les autres secteurs qui occupent une plus grande place dans l’économie, les TIC jouent un rôle de catalyseur.

 

- Les Européens se plaignent de ne pas avoir leur propre GAFA ; pourtant vous dites que le plus important, c’est le rôle que peut avoir la technologie pour faire avancer les autres secteurs de l’économie...

Oui, combien de Google et Apple peut-on avoir dans le monde ? L’aspiration ne devrait pas être de créer un autre Google ou Apple, mais plutôt de créer une technologie qui soit pertinente pour l’économie nationale.

Si vous pensez à un pays comme le Maroc, il peut y avoir une société technologique d’intelligence artificielle qui sert son marché national. Mais il est difficile de créer ce genre d'entreprises technologiques qui ont une portée internationale.

Je pense que ce n’est pas là où il y a le plus d’intérêt, parce que plusieurs autres pays ont essayé d’avoir des champions nationaux dans les TIC et ils ont beaucoup de mal, ce n’est pas facile.

 

* Mahir Nayfeh est associé chez McKinsey depuis 2017. Basé à Abu Dhabi, il est membre de l’équipe Digital et Analytics et dirige les efforts de cybersécurité de la firme en Europe de l’Est, au Moyen-Orient et en Afrique. Avec plus de trente ans d’expérience dans le domaine de la technologie, il conseille les clients du secteur public et privé sur la mise en place de solutions dans les domaines de l’analyse avancée et de l’IA, de la cybersécurité et du numérique.

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