Transcription
Transcription : Façonner un leadership orienté vers l'adoption de l'intelligence artificielle à la fonction publique
[00:00:00 Le logo de l'EFPC s'affiche à l'écran.]
[00:00:07 Erica Vezeau apparaît en plein écran. Texte à l'écran : Erica Vezeau, Directrice générale, Académie du numérique, École de la fonction publique du Canada.]
Erica Vezeau : Bonjour et bienvenue à l'événement d'aujourd'hui, intitulé « Façonner un leadership orienté vers l'adoption de l'intelligence artificielle à la fonction publique ». Je m'appelle Erica Vezeau. Je suis directrice générale de l'Académie du numérique à l'École de la fonction publique du Canada. Mon nom est Erica Vezeau. Je suis la directrice générale de l'Académie du numérique ici, à l'École de la fonction publique du Canada. Je serai votre modératrice aujourd'hui.
Avant de commencer, j'aimerais souligner que je m'adresse à vous aujourd'hui depuis le territoire traditionnel non cédé du peuple algonquin Anishinaabe. Je tiens à exprimer ma gratitude envers les générations passées et présentes du peuple algonquin, en tant que premier gardien de ce territoire que j'occupe. Je reconnais également que nos participants et participantes proviennent de différentes régions du pays et que vous travaillez donc peut-être sur un autre territoire autochtone. Je vous invite à prendre un moment pour réfléchir au territoire que vous occupez.
Nous avons aujourd'hui le plaisir de recevoir Rishi Behari, coach professionnel, consultant et conférencier, fondateur et PDG de Flowstate Coaching & Consulting. Rishi est l'ancien directeur associé du programme de maîtrise en gestion de l'IA à la Smith School of Business de l'Université Queens, et travaille à la croisée du leadership, de l'éthique, de l'équité et de l'intelligence artificielle.
Le format de notre présentation aujourd'hui va être une présentation de Rishi qui va prendre environ 25 minutes.
[00:01:40 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Ensuite, nous allons passer à des questions et réponses à Rishi, de vous, notre auditoire.
[00:01:48 Erica Vezeau apparaît en plein écran.]
Erica Vezeau : Aujourd'hui, nous commencerons par une présentation de Rishi d'environ 25 minutes, puis nous passerons aux questions et réponses de l'auditoire.
Nous utiliserons Mentimeter pendant la présentation, qui est une plateforme de sondage en ligne. Un code QR vous sera présenté à ce moment.
[00:02:05 Écran partagé : Erica Vezeau, et un code QR de Mentimeter.]
Erica Vezeau : Si vous souhaitez utiliser votre ordinateur et vous préparer, je vous encourage à vous rendre sur le site www.menti.com. Le code d'accès à la salle devrait s'afficher sur votre écran. Il s'agit du 4904 1085. Donc juste pour répéter, nous allons utiliser Mentimeter pendant notre session aujourd'hui. Le code QR va vous être présenté en ce moment mais si vous voulez utiliser votre ordinateur, veuillez aller à www.menti.com et le code pour l'accès est 4904 1085.
[00:02:42 Erica Vezeau apparaît en plein écran.]
Erica Vezeau : Sans plus attendre – je sais que vous n'êtes pas ici pour me parler, mais bien pour parler à Rishi –
[00:02:47 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Encore une fois, je suis très heureuse de vous présenter Rishi Behari aujourd'hui. Vous allez passer 25 minutes passionnantes avec lui durant la présentation. La parole est à vous, Rishi.
Rishi Behari : Merci, Erica. Merci. Bonjour tout le monde. Et bonjour tout le monde. Je suis très heureux d'être ici.
[00:02:42 Rishi Behari apparaît en plein écran. Texte à l'écran : Rishi Behari, Fondateur et PDG, Flowstate Coaching & Consulting.]
Rishi Behari : Pour lancer la séance, je voudrais vous demander de faire une expérience de pensée avec moi. Nous allons parler de l'IA et du leadership, ainsi que de nos relations avec la technologie en tant que leaders. J'aimerais que vous commenciez par remonter cinq ans derrière.
Nous sommes donc en février 2021. Pensez à où vous étiez et à ce que vous faisiez à ce moment. Bien sûr, nous étions au milieu d'une pandémie mondiale. Comment utilisiez-vous la technologie à l'époque? Comment votre relation avec la technologie a-t-elle évolué? Nous avons maintenant des séances comme celle d'aujourd'hui, qui se déroulent à distance. C'est une nouveauté issue de la pandémie. Nous sommes en mesure de diffuser des messages, d'avoir des conversations et de parler de leadership d'une manière qui n'était pas possible auparavant.
[00:03:53 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive de titre. Texte sur la diapositive : Bâtir un leadership prêt pour l'IA - Dans La Fonction Publique.]
Rishi Behari : J'aimerais maintenant que vous réfléchissiez non seulement à votre relation actuelle avec la technologie et les technologies émergentes comme l'IA, mais aussi à cinq ans dans l'avenir. Avancez jusqu'à février 2031 et essayez d'imaginer l'évolution de la technologie et les incidences qu'elle aura sur. Nous allons nous pencher sur ce qui vient à l'esprit de chacun·e d'entre vous lorsque nous nous posons cette question, et c'est vraiment la question centrale à laquelle nous voulons répondre aujourd'hui. Comment nous préparer aux temps modernes et à l'avenir, en sachant que des événements inattendus, comme une pandémie ou autre, peuvent se produire et que nous devons, en tant que leaders, naviguer dans cette incertitude.
J'ai hâte d'approfondir le sujet avec vous. Voici l'ordre du jour que nous allons suivre.
[00:04:42 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Je vais vous parler un peu plus de moi et de mon approche des idées liées à l'IA et au leadership. Je vais vous raconter comment la technologie a changé la façon dont les humains interagissent, comment la technologie a évolué, et ce à quoi ressemble le leadership pour l'humanité depuis le début de l'histoire. Nous allons parler de l'évolution de la situation, de ce que la recherche nous apprend sur l'avenir du travail et de la manière dont votre travail est influencé.
Nous allons tester notre QI en matière d'IA, en participant à un jeu-questionnaire en direct. J'espère que vous avez fait vos devoirs et que vous êtes prêt·es. Nous pourrons donc établir une base de référence, parce qu'il y a beaucoup de confusion sur ce qui est vrai et ce qui ne l'est pas en matière de technologies émergentes et d'IA. Nous allons vous aider à le définir à la suite du jeu-questionnaire.
Qu'est-ce que l'IA? Nous allons démystifier le concept et vous donner une définition pratique, ainsi que des cadres stratégiques que vous pourrez utiliser pour tirer parti de votre connaissance de l'IA dans votre travail. Nous allons parler des modèles de langage. Évidemment, ils jouent un rôle important dans ce domaine. Puis nous rassemblerons tous ces éléments. Nous aurons un peu de temps pour répondre à vos questions et nous parlerons de l'interaction entre l'IA et le leadership. J'ai hâte de répondre à vos questions.
[00:06:00 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Laissez-moi vous parler un peu de moi. Erika vous a parlé de mon expérience. Mon parcours avec l'IA a réellement commencé en 2018. Pendant mon MBA, je me suis spécialisé dans la créativité, l'esprit d'entreprise et l'innovation. J'ai eu la chance de me trouver au bon endroit au bon moment dans un écosystème, à l'époque entre Toronto et Kingston, où, à la Smith School of Business de l'Université Queens, nous avons lancé le premier programme de premier plan au monde visant à combiner connaissances en matière d'IA et de codage et activités commerciales et stratégie.
J'ai pu apprendre de certains des plus grands esprits de notre époque dans le domaine de l'IA, des gens comme Jeff Hinton, un Canadien qui est considéré comme le grand-père de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux. Et je ne suis pas un spécialiste technique en ce qui concerne l'IA. Cette situation m'a permis, et en quelque sorte forcé, d'apprendre comment fonctionne l'apprentissage automatique et d'en apprendre les aspects techniques pour pouvoir l'expliquer en termes simples. C'est en partie ce que j'espère faire pour vous aujourd'hui. J'ai réussi à me faire une petite place en tant que courtier de connaissances entre les équipes techniques et les équipes liées aux activités commerciales.
Tout au long de ce parcours, j'ai eu la chance de travailler avec certaines des marques les plus connues au monde. Nous avons établi un partenariat avec la NFL dans le cadre de ce programme chaque année – c'est d'actualité puisque le Super Bowl a lieu ce week-end – j'ai pu travailler avec Disney, qui siégeait à notre conseil d'administration, et visiter leurs installations. Dans le cadre de mon travail, j'ai pu collaborer avec des entreprises comme Amazon, qui s'interrogent sur la manière d'être à la pointe de la technologie et de mettre l'accent sur l'aspect humain. Des entreprises, des marques mondiales, comme Coca-Cola, ont également fait partie de mon parcours. J'espère pouvoir partager avec vous quelques-unes des réflexions de ces marques mondiales sur l'IA et le leadership et être en mesure de les adapter à ce que ça signifie pour le Canada et la fonction publique.
Au cœur de ce processus se trouvent les discussions sur l'éthique, la durabilité et l'environnement. Je participe à ces conversations depuis longtemps. C'est un sujet que j'enseigne et sur lequel je réfléchis et m'exprime régulièrement. Et je sais que chacun·e de vous apportera des expériences et des réflexions diverses, que je me ferai un plaisir d'aborder au fur et à mesure de notre progression aujourd'hui.
[00:08:16 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : J'aimerais vous parler un peu de moi. À l'heure de la technologie, l'un des thèmes d'aujourd'hui sera la manière dont nous abordons le côté humain. J'aimerais donc vous parler un peu de moi en tant que personne.
Vous pouvez voir quelques images ici, à gauche vous me voyez face à une chute d'eau en Islande. J'adore voyager. J'adore faire le tour du monde. J'adore apprendre d'autres langues. Mes voyages m'ont finalement conduit sur l'île de Vancouver, à Victoria, où je me trouve aujourd'hui. Et voici Tofino, mon endroit préféré pour faire du surf, sur la droite. C'est ainsi que je passe une grande partie de mon temps. Vous pouvez peut-être voir ma planche de surf derrière moi sur la droite de votre écran. Au centre, l'image représente une forme d'art japonais appelée Kintsugi, qui est au cœur de ma façon d'aborder le leadership en tant que personne.
Si vous ne connaissez pas le Kintsugi, il s'agit de céramiques cassées, comme ce bol, qui sont reconstituées. Au lieu de dissimuler les fissures, elles sont plutôt soulignées avec une laque dorée ou argentée. L'idée est que la pièce est plus belle parce qu'elle a été cassée et recollée. Les cicatrices ne sont pas cachées, elles sont célébrées.
J'ai partagé certaines de mes réalisations et de mes expériences, mais j'ai commis de nombreuses erreurs en cours de route et je continue à apprendre par essais-erreurs. Je crois qu'au cœur du leadership se trouve aussi l'humilité de comprendre que nous n'aurons pas toujours raison, et que nous essayons d'aborder les choses avec soin et douceur, parce que nous sommes les intendant·es de la population, y compris de nous-mêmes. Voilà pour ce qui est de moi et de l'approche que j'apporte à ce travail.
[00:09:56 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Qu'est-ce qui est unique aujourd'hui? Vous êtes prêts d'un millier aujourd'hui avec nous, de partout au pays. À une époque où les technologies évoluent rapidement, c'est très tentant de vouloir accélérer et rattraper le temps perdu. Nous avons l'impression de manquer de temps, je sais, souvent dans notre travail, et nous avons besoin de nous mettre à niveau rapidement.
Aujourd'hui, nous avons l'occasion de ralentir et de prendre une heure ensemble, une occasion rare de se pencher sur certaines des grandes questions que soulève une technologie comme l'IA. Nous connaissons tous et toutes la célèbre histoire de la course entre la tortue et le lièvre. Si vous connaissez la fin de cette histoire, vous savez que l'animal le plus rapide ne gagne pas la course. Je pense que c'est une bonne métaphore pour nous, parce que nous apprenons à connaître ces technologies qui évoluent si rapidement dans cette course. Il s'agit d'un marathon, pas d'un sprint. J'espère qu'aujourd'hui nous vous donnerons les outils nécessaires pour comprendre comment le fait de ralentir peut nous aider à avancer plus rapidement à long terme.
Vous pouvez voir que j'ai mis la citation « Le médium est le message ». Vous reconnaîtrez peut-être cette expression à un célèbre Canadien, Marshall McLuhan, sociologue et futurologue. Qu'est-ce qu'il voulait dire?
[00:11:10 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive avec une image de Marshall McLuhan. Texte sur la diapositive : « Ralentir pour accélérer. Le médium est le message. Nous devenons ce que nous contemplons. Nous façonnons nos outils, et ensuite nos outils nous façonnent. » - Marshall McLuhan.]
Rishi Behari : Vous pouvez voir sa citation partagée sur l'écran, qui nous dit que nous devenons ce que nous contemplons. Nous façonnons nos outils, comme la technologie et l'IA, et ensuite, nos outils nous façonnent. Pour comprendre le leadership en matière d'IA, il faut comprendre comment notre utilisation de ces technologies nous change réellement en tant que personnes et en tant que société. Pour nous aider à comprendre ces changements au cours de l'histoire, je voudrais vous présenter un bref historique de l'influence de la technologie sur le leadership.
[00:11:50 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : La première image que vous voyez sur votre écran est celle de la presse à imprimer. Au XVe siècle, Gutenberg a fait connaître cette invention au monde entier. Et comment a-t-elle changé le leadership? Elle a remis en question l'autorité formelle. Pour la première fois, les gens ont pu interpréter, en apprenant à lire, des messages pour eux-mêmes. Elle a eu des conséquences majeures sur les religions et la société organisée dans le monde entier. Et vous pouvez voir comment, au fur et à mesure que les gens développent leur capacité à penser de manière critique, elle a réellement changé la manière d'analyser les messages. Nous avons vraiment vu un grand changement par rapport à l'autorité formelle.
En avançant dans le temps, vous voyez l'arrivée de la radio. Désormais, nous ne sommes plus coincés avec une copie physique pour pouvoir télécharger un message. Maintenant, nous sommes en mesure de diffuser des messages sur de longues distances, et l'influence que nous pouvons avoir, en tant que leaders, a énormément changé au fur et à mesure que la portée évoluait.
Ensuite, nous avons la télévision, les premières télévisions, alors que le public commençait à se rassembler pour les grands événements, comme le Super Bowl. Il est intéressant de souligner ici, comme je l'ai mentionné, que le médium est le message, comme l'a dit Marshall McLuhan. Il y a un exemple célèbre chez nos voisins du sud aux États-Unis, où lors d'un discours électoral pendant la campagne qui s'est déroulée entre Nixon et JFK,
[00:13:12 Écran partagé : Erica Vezeau, Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : les personnes qui ont écouté le débat à la radio pensaient en fait que c'était une autre personne qui avait gagné, que celles qui l'avaient regardé à la télévision. Cet exemple démontre comment les technologies que nous choisissons pour transmettre notre message peuvent modifier la façon dont ce message est reçu. C'était un exemple très fort.
Puis est venue l'ère de l'ordinateur moderne, que nous possédons tous et toutes aujourd'hui sous la forme d'un téléphone intelligent. Mais cette évolution, combinée à l'avènement d'Internet dans les années 90, a donné naissance à l'analyse des données. Nous sommes désormais en mesure de suivre beaucoup plus d'éléments dans le comportement des gens et de savoir où va leur attention.
Si vous pensez à l'analogie ou à l'exemple du Super Bowl, nous avions une idée générale du nombre de personnes qui regardaient sur leur téléviseur. Mais aujourd'hui, avec l'essor d'Internet, nous connaissons les caractéristiques démographiques de ces personnes. Nous savons ce qu'elles ont recherché ensuite. Nous connaissons l'efficacité de la publicité du Super Bowl. Cette technologie a donc également modifié la manière dont le pouvoir et l'influence fonctionnaient.
[00:14:14 Rishi Behari apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : Et bien sûr, à mesure que nous avançons dans les temps modernes, nous assistons à l'essor des médias sociaux, où nous sommes connecté·es, partageant des idées les un·es avec les autres sur des plateformes comme Facebook, Instagram, YouTube, X, anciennement Twitter, etc.
[00:14:28 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Aujourd'hui, nous avons tous et toutes un téléphone portable dans la main ou à proximité, et nous sommes ce que nous appelons « toujours connecté·es ». Nous pouvons recevoir un message à tout moment. Il n'est pas nécessaire d'organiser un événement comme le Super Bowl pour faire passer un message aux gens parce que vous avez leur attention. La première chose que la plupart d'entre nous font le matin, c'est de consulter notre téléphone portable. C'est un marché, et les idées, qu'il s'agisse d'idées de consommation ou d'idées politiques, sont à portée de main 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Et bien sûr, nous avons abouti à l'avènement de l'intelligence artificielle, des modèles de langage modernes dont nous sommes ici pour parler.
Je tiens à souligner que si vous observez cette progression, vous constaterez que la technologie évolue plus rapidement que jamais. Elle a davantage changé au cours des 20 dernières années qu'au cours des 200 années précédentes. Et c'est en partie pour ça que nous sommes ici aujourd'hui.
[00:15:22 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Cette illustration, je l'aime bien parce qu'elle démontre de manière un peu ridicule la fameuse idée de l'évolution de l'humanité : notre évolution vers la position debout, puis le retour vers la position recroquevillée parce qu'on regarde notre téléphone. Un photographe a retiré les téléphones portables des photos de personnes en société, et ça donne l'impression d'une bande de gens qui regardent leurs mains. C'est devenu un élément normal de notre comportement.
La vérité, c'est qu'en suivant la politique et l'actualité mondiales, nous savons que c'est là que nous obtenons nos informations. C'est là que nos leaders envoient souvent des messages. Et lorsque les gens reçoivent ces messages, c'est souvent sans tenir compte de l'ensemble du contexte. Il peut s'agir d'une séquence de 10 ou 15 secondes qui sera partagée. Elle est publiée sur les médias sociaux. Il est plus difficile que jamais de communiquer et de replacer les choses dans leur contexte, alors qu'il est plus facile et plus efficace que jamais de diffuser des idées et des messages.
[00:16:16 Rishi Behari apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : Qu'est-ce que ça signifie pour l'avenir du travail? Harvard a récemment mené une étude sur les dix compétences les plus demandées pour l'avenir du travail.
[00:16:26 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive. Texte sur la diapositive :
- Adaptabilité numérique
- Communication empathique
- Intelligence émotionnelle et sociale
- Gestion des conflits
- Persuasion et influence
- Leadership inclusif
- Prise de risque calculée
- Agilité stratégique
- Leadership engagé et Inspirant
- Leadership sans autorité formelle.]
Rishi Behari : L'étude se penche sur des milliers et des milliers d'offres d'emploi pour des leaders, et nous allons parler de toutes ces offres aujourd'hui. J'aimerais vraiment attirer votre attention sur le premier point, qui est l'adaptabilité numérique. Le mot clé ici est adaptabilité, parce que l'adaptabilité ne signifie pas que nous devons connaître les logiciels particuliers que nous utilisons, mais que nous sommes capables d'en apprendre de nouveaux rapidement. Et quand nous parlons de la vitesse du progrès, nous pouvons voir à quel point l'adaptabilité numérique devient importante. Et étonnamment, pour beaucoup, c'est la chose la plus importante que nous pensons attendre de l'avenir du travail et de nos futur·es leaders.
[00:17:09 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive avec le code QR de Mentimeter.]
Rishi Behari : C'est un bon moment pour vous donner le temps de vous connecter à Mentimeter. Quand on parle d'adaptabilité numérique, de quoi parle-t-on? Je voudrais parler de quelques faits et mythes courants sur l'intelligence artificielle en particulier, pour que nous puissions travailler sur la base d'une compréhension commune pour aller de l'avant.
Nous allons vous donner un moment pour balayer le code QR ou vous connecter sur menti.com. Je vais vous poser une série de questions, et nous allons obtenir une perspective unique sur l'approche de ce groupe de fonctionnaires sur le sujet. Prenez un moment pour vous connecter.
[00:18:04 Écran partagé : Erica Vezeau, Rishi Behari et une diapositive avec le code QR de Mentimeter.]
Rishi Behari : D'accord, pendant que vous vous connectez, nous allons graduellement passer à la première diapositive.
[00:18:14 Écran partagé : Erica Vezeau, Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Vous pouvez commencer à répondre. La première question est de savoir quels sont les premiers mots qui vous viennent à l'esprit quand vous pensez à l'IA? Le nuage de mots Menti fonctionne de la manière suivante : les thèmes et les idées qui apparaissent le plus souvent seront les plus grands et se trouveront au centre de votre écran. C'est une excellente occasion d'établir une sorte de carte de notre esprit collectif,
[00:18:53 Le nuage de mots Menti apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : et les mots qui reviennent le plus souvent quand nous pensons à l'IA dans ce groupe en particulier. Avec un échantillon d'une telle taille aujourd'hui, de mille personnes, ce sera très intéressant et très révélateur à voir.
Nous voyons beaucoup de mots, dont « avenir », « innovation », beaucoup de mots positifs, mais vous remarquerez aussi qu'il y a beaucoup de mots liés à la peur. J'espère que vous trouvez intéressant de voir ce que les gens pensent sur le sujet. Efficacité, avenir, changement, outils, vitesse, inconnu, robot, possibilité, automatisation, données, ChatGPT, tous ces mots apparaissent ici. Je vous donne encore une trentaine de secondes pour que nous puissions avoir une vue d'ensemble de cette diapositive. Des mots comme puissant, dangereux. Merveilleux.
[00:20:15 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : D'accord. Je vais maintenant passer à la diapositive Menti suivante. Je veux que vous répondiez le plus honnêtement possible. N'oubliez pas que toutes ces réponses sont des données anonymes et agrégées. Pour commencer, pensez-vous que l'IA est généralement bénéfique? Vous n'êtes pas sûr, vous êtes indécis·es, c'est en partie pour cette raison que vous êtes ici aujourd'hui? Ou pensez-vous que l'IA puisse être globalement nocive?
C'est toujours fascinant de voir les résultats s'afficher. Dans la course que nous menons actuellement, « bénéfique » est légèrement en tête, suivi par « indécis », puis par « nocive ». Encore une fois, je vous laisse un peu de temps. Assurez-vous de donner vos réponses, pour que nous ayons une image claire de la position de ce groupe.
[00:21:30 Écran partagé : Erica Vezeau, Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Il semble que la tendance soit que la plupart d'entre vous pensent que c'est bénéfique, ce qui est très intéressant. Le deuxième groupe le plus important est celui des indécis·es. Et bien sûr, il y a un groupe qui pense que ça pourrait être nocif. Je vais en parler au fur et à mesure. J'aime considérer l'IA comme un élément comme le feu. C'est comme demander si le feu est bénéfique. Nous sommes indécis·es? Ou est-il nocif?
Pour ma part, je dirais qu'il s'agit de tout ça à la fois. Le feu peut être utilisé de manière extrêmement bénéfique pour l'humanité et il l'a été.
[00:22:04 Rishi Behari apparaît en plein écran. Texte à l'écran : Rishi Behari, Fondateur et PDG, Flowstate Coaching & Consulting.]
Rishi Behari : Il a également été utilisé pour créer certaines des destructions les plus importantes que nous ayons vues. Et si vous êtes indécis·es, je crois que la journée d'aujourd'hui vous aidera en partie à poser des questions critiques au fur et à mesure que nous approfondirons le sujet. Et le feu, comme l'IA, peut parfois avoir sa propre volonté et se propager sans notre intervention. C'est très utile de savoir où vous en êtes, comme point de départ. Nous allons maintenant passer à la diapositive suivante.
[00:22:42 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : D'accord, pour la question suivante, nous allons passer à une série vrai ou faux. Est-il vrai ou faux que l'empreinte carbone de l'IA est plus importante que celle de l'ensemble du secteur aérien mondial?
Jusqu'à présent, il semble que vous soyez deux fois plus à penser que c'est vrai. Il semble que ce soit la tendance qui se maintienne.
[00:23:26 Écran partagé : Erica Vezeau, Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Pendant que vous continuez à répondre, je vais vous donner la réponse. Beaucoup d'entre vous seront peut-être surpris·e d'apprendre que c'est vrai, qu'actuellement la demande d'énergie et l'empreinte carbone de l'IA
[00:23:54 Rishi Behari apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : dépassent ce que nous pensons être les émissions globales de carbone de l'ensemble du secteur aérien.
[00:24:03 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Je sais, d'après les conversations que j'ai eues avec certain·es de vos leaders, que les gens sont sensibilisés à la question de l'environnement. Étonnamment, dans le cadre de mon travail, c'est l'une des choses dont on parle le moins, et en tant que leaders, nous devons absolument nous pencher sur nos positions concernant l'utilisation de cette technologie.
L'utilisation de l'énergie et de l'IA peut être mesurée en partie par la quantité d'eau nécessaire pour refroidir les centres de données, et l'augmentation exponentielle de la demande d'énergie pour alimenter nos modèles d'IA n'est pas durable à l'heure actuelle. Il est question de construire des centres de données sous l'eau ou dans l'océan, ce qui ouvre une nouvelle boîte de Pandore en termes d'effets sur l'environnement. C'est très intéressant de voir vos réponses, et j'espère qu'elles mettent en lumière une partie de la conversation qui n'est souvent pas soulevée.
[00:25:01 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : D'accord, passons à la question suivante. L'IAG existe-t-elle et des organisations bien connues dans le monde entier y travaillent-elles? L'IAG serait une intelligence de niveau humain, ou quelque chose qui la dépasse. C'est souvent ce que l'on voit au cinéma, à la télévision, dans la fiction populaire. Existe-t-elle et des organisations reconnues y travaillent-elles?
Jusqu'à présent, les réponses sont assez partagées. C'est très intéressant. Là encore, nous vous laissons un peu de temps pour répondre. Le vrai et le faux semblent être pratiquement au même niveau pour cette question.
La réponse à cette question, c'est faux, nous ne sommes pas proches du niveau d'intelligence humaine. Sur certains aspects précis, l'IA actuelle surpasse les performances humaines. Mais dans l'ensemble, nous n'avons même pas une bonne compréhension du fonctionnement de l'intelligence humaine. Les expert·es au niveau mondial ne parviennent pas à s'entendre sur une définition de l'intelligence. Nous disposons d'une intelligence en termes d'animaux et de nature que nous continuons à mieux connaître. C'est très important, parce que nous voyons tellement de choses dans la culture populaire sur l'intelligence émotionnelle au niveau humain, et ce n'est pas ce qui existe à l'heure actuelle.
Toutefois, des organisations bien connues y travaillent. La réponse à la deuxième partie de la question est vrai, des organisations que nous connaissons bien ont mentionné y travailler. Nous y travaillons activement. Mais la vérité, c'est que nous sommes loin de disposer de la technologie nécessaire pour produire une conscience et une cognition semblables à celles de l'humain.
Et ce qui est vraiment important de noter ici, c'est que lorsque vous entendez les gens dans les médias parler d'une telle chose ou d'une singularité, ils parlent d'une éventualité qui est basée sur l'argument de la vitesse du progrès, c'est-à-dire le fait que nous avions des jeux vidéo quand j'étais enfant qui étaient 8 bits, vos jeux Nintendo, et maintenant de mon vivant, nous sommes passés à la réalité virtuelle photo-réaliste. L'argument, c'est que la vitesse du progrès au fil du temps signifie que nous finirons par y arriver. Mais c'est un argument plus théorique que pratique. C'est très important, parce que lorsque nous parlons de leadership et du mélange entre l'intelligence humaine et l'intelligence de la machine, c'est important de savoir que nous sommes loin de l'IAG que l'on voit le plus souvent à la télévision et dans les films.
[00:28:20 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : D'accord, passons à la question suivante. C'est un sujet important, et je suis sûr qu'il a déjà fait partie de certaines de vos conversations. Est-il vrai ou faux que l'IA remplacera plus d'emplois qu'elle n'en créera? Cette question fait bien sûr partie du discours public sur l'IA.
Encore une fois, les réponses sont partagées. Pendant que les réponses arrivent, je peux vous dire que, d'après les recherches de pointe menées dans le monde entier, les expert·es ne pensent pas que l'IA supprimera plus d'emplois qu'elle n'en créera. La raison, c'est la supervision humaine.
Parce que nous n'avons pas affaire à l'IAG. Et avec toutes les choses que les humains peuvent faire et que l'IA ne peut pas faire, toute utilisation de l'IA, en particulier pour les personnes présentes à cette réunion, sera quelque chose que vous devrez apprendre à utiliser à votre avantage, et non pas quelque chose qui vous remplacera. C'est l'un des enseignements de cette journée : l'IA ne prendra pas votre emploi, mais quelqu'un qui sait comment utiliser l'IA finira par le faire. Il s'agit là d'un élément très important. Nous avons encore besoin de compétences humaines pour compléter les compétences techniques. Et lorsque nous reviendrons sur l'exemple de Harvard, nous verrons plus en détail ce qu'il en est dans la pratique.
C'est important de noter qu'une grande partie des emplois qui seront déplacés toucheront la partie la moins éduquée de notre société. Il est évident qu'il y a des discussions importantes à avoir sur les répercussions sociétales, financières et éthiques.
[00:30:29 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : D'accord, passons à la question suivante. Est-il possible pour l'IA de produire des résultats impartiaux? Vrai ou faux?
Encore une fois, c'est intéressant de voir les réponses si rapprochées. Il semble que beaucoup de gens soient divisés, mais que le faux soit légèrement en tête. Encore une fois, nous vous laissons un peu de temps pour répondre à cette question. D'accord, il semble qu'une légère majorité pense que c'est faux.
Si vous avez dit faux, vous avez raison. Il nous est impossible de créer une IA sans préjugé. Nous pouvons utiliser l'IA pour lutter contre les préjugés, mais le point essentiel ici, c'est que les préjugés inconscients de l'humain se retrouveront toujours dans l'IA que nous créons.
L'assistant personnel de votre téléphone en est un exemple simple. Si vous pensez à la configuration par défaut de votre téléphone, il est probable que cette voix soit féminine. Pourquoi la voix d'un assistant personnel est-elle par défaut féminine? C'est parce que nous avons des préjugés humains que nous intégrons dans toutes les choses que nous créons. L'essentiel, en particulier pour la fonction publique fédérale, c'est d'éviter que les préjugés – dont nous savons qu'ils existeront toujours – ne se transforment en discrimination, qui a des répercussions réelles sur les expériences vécues des gens.
[00:32:18 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : D'accord, passons à la diapositive suivante. Nous avons presque terminé le jeu-questionnaire. Ça fait partie d'une réponse honnête à la question de savoir où vous en êtes aujourd'hui. Pensez-vous que l'IA fait partie intégrante de l'avenir des organisations? Est-ce vrai ou faux, ou est-ce qu'il s'agit d'un simple engouement? Nous sommes ici pour avoir une conversation honnête sur la réponse à cette question aujourd'hui.
Il semble que la majorité croit que c'est vrai, que l'IA fait partie intégrante de l'avenir des organisations. J'aurais tendance à être d'accord avec vous pour dire que le chat est sorti du sac, pour ainsi dire, ou que nous avons ouvert la boîte de Pandore et qu'ignorer l'impact de l'IA ne sera pas aussi bénéfique pour comprendre son incidence sur le monde qui nous entoure, la façon dont les gens consomment les médias et utilisent la technologie. Je dirais donc que c'est vrai, mais ça fait partie de ce que nous sommes venus explorer aujourd'hui.
[00:33:36 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Nous avons encore une question à vous poser, qui est utile pour moi et pour vos leaders. Prenez un moment pour nous dire, après avoir répondu à ce jeu-questionnaire, quels sont les domaines dans lesquels vous souhaitez le plus en apprendre davantage, pour aller de l'avant?
Il s'agit également d'un nuage de mots. Cette question nous permettra, lors des prochaines séances sur le leadership, de mettre l'accent sur les domaines qui, selon vous, sont les plus importants. J'espère que ce jeu-questionnaire a contribué à mettre en lumière les mythes et les divergences qui existent, à quel point nous sommes divisés en ce qui concerne la compréhension de base de l'intelligence artificielle.
Donc, le leadership, ce dont nous sommes ici pour discuter. L'éthique et la gouvernance. Pendant que vous continuez à répondre, je vais revenir aux diapositives de ma présentation, et merci beaucoup. J'espère que ça vous a permis d'analyser certaines de vos connaissances en matière d'IA. Je vais recommencer à partager mes diapositives.
[00:35:03 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Je veux m'assurer que nous avons du temps pour les questions. Je vais donc passer rapidement sur certains points, mais ils sont importants. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle? Nous disposons d'une intelligence biologique. Que signifie l'expression « intelligence artificielle »?
Parce qu'à la naissance – pensez à un bébé ou à un enfant dans votre vie – comment apprenons-nous? Nous avons des sens. Nous avons la vue, l'odorat, le toucher, le goût, etc. Et c'est à travers ces sens que nous interprétons le monde. Une machine n'a pas de sens. J'ai mentionné que les expert·es ne s'entendent même pas sur ce qu'est l'intelligence. Que signifie l'expression « intelligence artificielle »?
Ce qu'il est le plus utile de comprendre dans la séance d'aujourd'hui, c'est que lorsque les machines reçoivent des données, elles font essentiellement des prédictions. Et même lorsque vous utilisez un grand modèle de langage, lorsque vous posez une question à ChatGPT ou à la plateforme de votre choix, qu'est-ce qui arrive? Tout ce qu'il fait, c'est de prédire des mots dans l'ordre sans expérience vécue ni contexte. Et il y parvient très bien, mais c'est un peu effrayant quand nous réalisons que nous posons des questions importantes à un moteur de prédiction de mots.
[00:36:14 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Pour ce qui est des grands modèles de langage, voici quelques idées sur la manière de les concevoir. Nous savons que les expert·es utilisent les modèles de langage plus efficacement que les non-expert·es. Les expert·es savent si une réponse est incorrecte ou manque d'informations. Ou peut-être, si vous êtes un·e expert·e, vous savez que lorsque quelqu'un vous pose une question simple, la réponse est généralement beaucoup plus nuancée.
Cette idée – vous pouvez visualiser l'image d'un perroquet robotisé – a donné naissance à un concept appelé « perroquets stochastiques ». Un perroquet est capable d'imiter le langage humain, mais ça ne signifie pas nécessairement qu'il comprend ce qu'il dit. Si vous considérez un modèle de langage comme un perroquet, bien qu'un perroquet soit sans doute plus intelligent au sens où nous l'entendons généralement, vous ne lui feriez pas confiance, même s'il était capable de répéter des mots.
Nous devons utiliser les modèles de langage avec prudence, parce qu'ils comportent des biais. La prédiction de jeton textuel fait référence à ces mots. Dans le langage technique, ces mots ne sont que des jetons textuels qui apparaissent dans l'ordre. Les machines et les modèles de langage sont dépourvus de bon sens et d'expérience vécue, deux éléments essentiels à notre compréhension du monde, et c'est pourquoi l'IA a besoin de notre supervision.
Les petits modèles de langage constituent un nouveau type de modèle qui permet, par exemple, de prendre toutes les choses que j'ai écrites et dont j'ai parlé dans les médias et d'entraîner un modèle pour qu'il réponde à ma place. On peut penser au leadership et à la façon dont il peut être affecté. Il existe aujourd'hui des personnes célèbres dans le monde qui disposent de petits modèles de langage d'elles-mêmes avec lesquels vous pouvez parler. Si vous n'avez pas accès à la personne réelle, vous pouvez avoir accès 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 à un petit modèle de langage formé sur un sujet particulier. Ces petits modèles de langage permettent de pallier en partie le manque de contexte que l'on rencontre en faisant appel à un·e expert·e en la matière.
[00:38:13 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : C'est un cadre puissant pour votre utilisation de l'IA, qui se divise réellement en trois étapes. Mon exemple concerne le domaine de la santé. Quand vous allez voir un·e médecin, vous lui dites quels sont vos symptômes. Il s'agit d'informations descriptives ou diagnostiques.
La première chose à laquelle il faut penser quand on réfléchit à une IA plus large en dehors des modèles de langage, ou même à la manière d'utiliser les modèles de langage, c'est les informations ou les données à fournir pour obtenir plus de contexte dans nos requêtes ou dans l'ingénierie des requêtes. Plus il y aura de contexte, plus nous serons en mesure d'obtenir des prédictions sur la base des données passées.
Prenons l'exemple de la météo. Au cours des dernières années, les conditions météorologiques du mois de février ont été les suivantes. Nous pouvons prédire ce genre de choses. Vous devez commencer à réfléchir, dans le cadre de votre travail, à la manière dont cette technologie prédictive pourrait vous aider. Ensuite, avec les prédictions, nous devenons stratégiques. C'est une approche descriptive ou diagnostique, qui nous permet de prédire et de prendre des décisions à partir d'informations, ce qui nous permet ensuite d'établir une stratégie. Ce cadre simple peut vraiment vous aider à tirer parti de l'IA.
Mais ce qu'il ne permet pas de faire, c'est de prendre en compte de nouveaux éléments. Pourquoi n'avons-nous pas prévu la venue d'une pandémie? Elle ne figurait pas dans l'ensemble des données que nous avons examinées. Si nous regardions suffisamment loin dans l'histoire de l'humanité, nous verrions que, oui, absolument, c'est le moment. Il y en a une qui arrive. La créativité humaine et les idées novatrices doivent encore venir des humains. Mais vous pouvez constater que lorsque nous prenons des décisions sur la base d'informations, nous sommes dans une position beaucoup plus solide.
[00:39:52 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive. Texte sur la diapositive :
Adaptabilité numérique
Communication empathique
Intelligence émotionnelle et sociale
Gestion des conflits
Persuasion et influence
Leadership inclusif
Prise de risque calculée
Agilité stratégique
Leadership engagé et Inspirant
Leadership sans autorité formelle.]
Rishi Behari : Je voudrais revenir rapidement sur les leaders modernes et leurs compétences. Nous avons parlé d'adaptabilité numérique, mais si vous regardez les points 2 à 10, vous remarquerez le point 7, la prise de risque calculée, et le point 8, l'agilité stratégique. L'IA nous donne un avantage dans ces domaines, mais elle n'est pas très performante dans les autres : communication empathique, intelligence émotionnelle et sociale, gestion des conflits, persuasion et influence, leadership engagé et inspirant, ou leadership sans autorité formelle, et leadership inclusif. Vous pouvez voir comment nous construisons ce modèle hybride de prise de décision fondée sur les données.
[00:40:30 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Un exemple rapide d'une perspective d'affaires. Si vous avez environ le même âge que moi, vous êtes probablement déjà allé·e dans un Blockbuster Video, qui est passé de 9 000 établissements à un seul. Et comment est-ce arrivé?
C'est arrivé parce que l'entreprise n'a pas utilisé l'information pour prendre des décisions. Netflix a commencé comme un service de courrier où l'on pouvait commander. L'entreprise a supprimé les pénalités de retard, mais a ont également collecté des données. Aujourd'hui, lorsque vous ouvrez Netflix ou une plateforme de diffusion en continu, le logiciel vous dit : « Bonjour, Rishi, voici ce que je pense que vous aimeriez regarder ». Elle fait des prédictions. Voilà un exemple de la manière dont vous pouvez utiliser les données pour faire des prédictions et ensuite établir une stratégie.
Et nous voulons nous assurer, en tant qu'organisations et entreprises, que nous prenons des décisions sur la base d'informations. Nous ne voulons pas être comme les Blockbusters du monde qui se fiaient uniquement à l'expérience et à l'intuition pour prendre des décisions importantes. À un certain moment, Blockbuster a reçu une offre d'achat de Netflix pour 50 millions de dollars, et Blockbuster a fait sortir Netflix de la pièce en riant. Aujourd'hui, la capitalisation boursière de Netflix est supérieure à 300 milliards de dollars, je crois. Vous pouvez donc voir comment ces décisions et ce leadership peuvent vraiment avoir un impact sur nos interactions les un·es avec les autres dans le domaine de la technologie, et peuvent vraiment avoir un impact sur la stratégie.
[00:41:53 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Voici un exemple d'offre d'emploi sur laquelle je suis tombé la semaine dernière, pendant que je préparais cette séance, et qui provient de JD Power au Canada, une grande société de conseil. Et vous pouvez voir qu'elle recrute actuellement un·e responsable de la mise en œuvre de l'IA. Nous voyons apparaître de nouveaux emplois comme celui-ci, et vous pouvez voir dans le texte surligné qu'elle recherche quelqu'un qui a les compétences techniques pour comprendre l'IA et son utilisation responsable, mais qui est aussi capable de concevoir des programmes qui fonctionnent pour les équipes, d'apporter une structure et de permettre aux équipes de travailler ensemble. C'est un mélange de compétences techniques et humaines.
[00:42:30 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive avec une image de Peter Drucker, comme décrit.]
Rishi Behari : Enfin, pour nous situer dans l'aspect humain de la question et pour clore la présentation, voici l'une de mes citations préférées de Peter Drucker. Il a déclaré : « La culture est plus forte que la stratégie ». En adoptant cette approche hybride de l'IA, nous pouvons avoir la meilleure stratégie au monde, mais ce sont les gens qui déterminent si l'exécution de cette stratégie fonctionnera ou non. Et c'est souvent la culture que nous créons avec nos pairs qui détermine l'efficacité d'une bonne stratégie.
[00:43:02 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Voici quelques questions auxquelles je souhaite que vous réfléchissiez à partir d'aujourd'hui : pourquoi la prédiction est-elle si importante? Que pourriez-vous prédire dans votre secteur d'activité? Quand je travaille avec des organisations, c'est souvent l'une des premières questions posées. Que pourriez-vous prévoir qui vous aiderait dans votre travail? Comment l'accès aux données modifie-t-il le leadership? Je peux vous dire, pour avoir travaillé à l'Université Queens, qu'une grande partie des analystes d'affaires ne sont pas au niveau de la direction, de sorte que beaucoup de cadres ne savaient pas comment les gens faisaient leurs recommandations. Ils et elles sont donc retourné·es à l'école pour comprendre comment ces décisions étaient prises.
En quoi l'IA modifie-t-elle le rôle de leader? En tant que leader, on attend de vous que vous soyez à la fois humain·e et stratège. L'IA est une extension de l'analyse des données. Nous devons également être des expert·es dans la manière de gérer et de travailler avec les modèles de langage. Les deux questions fondamentales au cœur de tout ça sont les suivantes : que peut faire l'IA que les humains ne peuvent pas faire, et vice versa? Que peuvent faire les humains que l'IA ne peut pas faire? Vous devez y réfléchir. Vous pouvez considérer l'IA comme une coéquipière présente et disponible. Elle a des forces et des faiblesses. Et lorsque nous travaillons ensemble, nous sommes plus efficaces.
[00:44:14 Écran partagé : Rishi Behari et une diapositive, comme décrit.]
Rishi Behari : Voici quelques faits saillants. La technologie transforme le leadership et la société plus rapidement que jamais. En matière d'adoption de l'IA, elle est si rapide que personne ne viendra nous sauver ou nous dire ce qu'il faut faire. Ce sont des conversations de ce genre que nous devons avoir.
N'oubliez pas que l'IA ne viendra pas voler votre emploi, mais que quelqu'un qui sait comment l'utiliser le fera éventuellement, et j'espère que c'est vous qui apprenez à l'utiliser grâce à ces séances. Les expert·es utilisent les modèles de langage de manière très efficace, et en tant que leaders, vous êtes tous et toutes des expert·es dans votre secteur d'activité. Nous devons apporter cette expertise à la technologie et construire cet ensemble de compétences hybrides, qui doit être à la fois technique et humain.
L'IA est vraiment une extension de l'analyse des données et doit être intégrée dans une stratégie éclairée. La nécessité d'une stratégie en matière d'IA n'est pas un élément isolé. C'est une stratégie de prise de décision fondée sur des données. Et l'évolution de la technologie, ironiquement, comme nous l'avons vu dans l'image de l'évolution de l'humanité, crée un déficit de compétences axées sur l'humain, que Harvard a déclaré rechercher, parce que nous avons des points de connexion plus superficiels.
C'est pourquoi une formation plus poussée est nécessaire, plus souvent que jamais, comme aujourd'hui. N'oubliez pas que les risques éthiques et environnementaux sont réels. Nous avons démystifié certains mythes et certaines réalités, et les leaders doivent fournir des directives.
Et au bout du compte, vous êtes le leader que nous attendons. Chacun·e d'entre vous doit réfléchir attentivement à ces questions. Je voulais vous ramener à notre point de départ en vous demandant quelle serait votre relation avec la technologie dans cinq ans. Comment vous adaptez-vous? Comment assumez-vous la responsabilité de diriger d'une manière qui soit bénéfique pour vous, pour votre peuple et pour notre pays?
J'espère que cette brève discussion vous a aidé·es à vous sentir mieux outillé·es pour continuer à répondre à ces questions pour vous-mêmes et pour la fonction publique fédérale. Et je serai heureux de répondre aux questions.
[00:46:28 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Génial. Merci, Rishi. C'est vraiment une autre façon de penser. J'apprécie que vous nous ayez présenté aujourd'hui une façon de concevoir l'IA d'un point de vue plus humain. Et certaines des questions que nous devons nous poser, en tant que leaders, à mesure que nous traçons notre parcours de leadership. L'influence que nous voulons avoir ici au sein du GC.
J'adore votre dernière phrase. Vous êtes le leader que vous attendez. Ça me parle vraiment. Nous ne pouvons pas attendre que quelqu'un d'autre nous dise ce qu'il faut faire ou nous enseigne la voie à suivre. Nous vivons une période de changement, tout le monde ensemble. Il nous revient à tous et à toutes, à tous les niveaux, d'apprendre par nous-mêmes, mais aussi d'enseigner aux autres et d'amener les personnes qui nous entourent à le faire. J'apprécie vraiment ces messages, et je pense qu'ils ont été transmis très clairement. J'apprécie vraiment, Rishi.
Je vais maintenant prendre une question. Je sais qu'il ne reste qu'une dizaine de minutes.
[00:47:25 Erica Vezeau apparaît en plein écran.]
Erica Vezeau : Je vais commencer avec une question en français. C'est une question sur les compétences humaines, comme l'empathie ou la résilience ou la pensée critique. Quelles de ces compétences deviennent plus importantes et non moins importantes à mesure que les outils des IA sont adaptés dans les milieux de travail gouvernementaux?
[00:47:49 Rishi Behari apparaît en plein écran. Texte à l'écran : Rishi Behari, Fondateur et PDG, Flowstate Coaching & Consulting.]
Rishi Behari : Merci. Erica, c'est une bonne question. À mesure que les IA se généralisent dans la fonction publique fédérale, les compétences humaines les plus importantes sont la créativité et l'empathie. Ce sont des capacités issues de l'expérience vécue, de jugement et de l'intelligence humaine et non de l'intelligence machine. L'IA est très performante pour la reconnaissance des motifs, la mémoire, la prédiction et l'appui à la stratégie, comme j'ai dit, mais elle ne comprend pas à elle seule le contexte, les valeurs, ni les impacts humains réels. C'est pourquoi le jugement humain, la supervision et la responsabilité deviennent encore plus essentiels. Les recherches sur la compétence des leaders du futur, notamment à Harvard montrent que la créativité, l'empathie, l'esprit critique et le jugement éthique prennent de plus en plus d'importance. Enfin les IA peuvent éclairer les décisions mais l'humain en demeure responsable.
[00:48:54 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : C'est très clair. Merci encore d'avoir mis la personne dans le milieu de la conversation. Juste pour vous pousser un peu plus, une deuxième question sur ce point : Quelles mesures concrètes est-ce que les fonctionnaires peuvent prendre pour maintenir les valeurs centrées sur les personnes lorsque l'IA influence les décisions opérationnelles?
[00:49:20 Rishi Behari apparaît en plein écran. Texte à l'écran : Rishi Behari, Fondateur et PDG, Flowstate Coaching & Consulting.]
Rishi Behari : Maintenir des valeurs centrées sur les personnes dans un contexte d'IA exige un leadership (interpersonnel) et un dialogue continu. D'abord les échanges sur les IA, la technologie et les valeurs humaines doivent être continus et non ponctuels. La technologie évolue rapidement, les risques évoluent, les occasions évoluent aussi et les compromis évoluent. Le rôle du leadership est de créer l'espace pour remettre en question, ajuster les pratiques et apprendre en continu. Ensuite, les organisations fédérales ont besoin d'une approche commune tout en respectant les réalités humaines propres à chaque ministère. Une approche centrée sur les personnes reconnaît les mandats différents, les publics différents et que les IA peuvent influencer les décisions.
Cela exige une responsabilité clairement assumée par les cadres pour les décisions qu'ils prendront. Une IA centrée sur les personnes n'est pas un état final, c'est une pratique continue de leadership.
[00:50:46 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Vraiment intéressant Rishi. Merci d'avoir partagé. Vous me faites penser à une question que j'ai reçue récemment et à laquelle j'ai eu un peu de mal à répondre, alors j'espère que vous pourrez m'aider. C'est une question de leadership, à tous les niveaux, mais en particulier pour ceux et celles qui dirigent des équipes et qui essaient de donner l'exemple en utilisant ce style de leadership empathique basé sur la personne que vous venez d'expliquer.
Comment pouvons-nous, en tant que leaders, encourager l'expérimentation responsable de l'IA au sein de nos équipes et dans un contexte gouvernemental, tout en respectant la gestion des risques, l'éthique et la responsabilité publique? J'ai l'impression que c'est un dilemme auquel beaucoup d'entre nous sont confrontés, sans vraiment savoir comment agir, faute de directives claires nous indiquant jusqu'où nous pouvons aller. Alors, comment aider nos équipes à respecter les limites et l'éthique en encourageant l'expérimentation?
Rishi Behari : C'est une question très pratique, Erica. Si on revient au jeu-questionnaire que nous venons de faire, nous devons établir une base. Il y a tellement de désinformation qui circule, et j'espère que la séance d'aujourd'hui n'est que la partie émergée de l'iceberg qui vous permettra de discuter avec vos équipes de ce qu'est l'IA, de ce qu'elle n'est pas, et de créer un dialogue,
[00:51:58 Rishi Behari apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : comme je l'ai mentionné précédemment, autour de ces idées, parce que nous ne serons pas tous et toutes d'accord sur certaines des grandes questions autour de l'IA, comme nous ne l'avons pas été aujourd'hui.
Je pense qu'il est important, pour comprendre la nature humaine, de savoir que nous trouvons le changement effrayant, surtout lorsqu'il se produit rapidement. C'est important de ralentir et d'amener les gens à un terrain d'entente pour dire : « D'accord, quand nous parlons d'IA, de quoi parlons-nous? Y a-t-il une inquiétude autour de l'IAG? Les gens sont-ils inquiets parce qu'ils pensent qu'elle va leur voler leur emploi? »
En tant que leaders, nous devons ralentir, pour créer un espace et comprendre que les gens ont peur. J'espère que des séances comme celle d'aujourd'hui aideront à dissiper certaines craintes, à mieux comprendre ce dont nous parlons réellement, pour que nous puissions ensuite entamer des discussions plus complexes sur la façon dont nous allons utiliser l'IA en tant qu'équipe. Voulons-nous écrire des lettres et remplacer le côté humain? Ou voulons-nous le garder? Que pensons-nous de l'environnement? Quelle est notre approche?
C'est pourquoi nous devons ralentir avec nos équipes, pour pouvoir accélérer et emmener les gens avec nous dans cette aventure. Ce qui se passe actuellement dans de nombreuses organisations, c'est que les gens utilisent l'IA à différents niveaux de confort, ou pas du tout dans leur travail. Nous devons également réfléchir à des questions comme la confidentialité des données.
Il se peut que les gens utilisent l'IA d'une manière qu'ils ne soupçonnent pas d'être potentiellement dangereuse. Il se peut qu'ils l'utilisent d'une manière qui les aide vraiment dans leur travail. Nous l'utilisons de différentes manières et nous n'avons pas tendance à avoir une approche unifiée jusqu'à ce que nous ayons des moments comme aujourd'hui pour essayer d'être sur la même longueur d'onde.
[00:53:45 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Oui, c'est vraiment intéressant… Je vous ai entendu le dire plusieurs fois, ralentir pour accélérer. C'est une période intéressante pour donner ce genre de conseils, parce que nous sommes encouragé·es à accélérer pour accélérer, essentiellement. Mais vous soulevez un point très pertinent. Si nous ne prenons pas le temps de réfléchir à ce que nous faisons avant de nous lancer aveuglément, nous nous heurterons à des problèmes plus tard. J'apprécie ce conseil.
Quand je réfléchis à la manière d'introduire concrètement cette idée sur le lieu de travail, je pense que l'effort et l'action doivent se poursuivre à un rythme soutenu. Mais peut-être pouvons-nous refléter cette idée de ralentissement en ayant des conversations ouvertes, comme vous venez de le suggérer, où que nous soyons, que ce soit avec nos équipes ou nos pairs, pour discuter de nos limites collectives et de nos cas d'utilisation collectifs, où nous pensons que les limites appropriées se situent ou non. Nous pouvons ainsi établir nos propres lignes directrices en essayant d'accélérer en l'absence de directives plus officielles de la part de nos supérieur·es. J'espère que je ne déforme pas vos propos, Rishi, mais j'essaie d'en tirer un enseignement pratique.
Rishi Behari : Absolument. Le renforcement de notre culture numérique et de notre capacité d'adaptation en tant que leaders est la première étape.
[00:55:09 Rishi Behari apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : Le ton doit être donné par les leaders. Et comme l'IA évolue très rapidement, tant que nous ne nous engageons pas de manière critique, si nous attendons que quelqu'un vienne nous dire quoi faire, il sera trop tard parce que la technologie continue d'évoluer.
Une première étape très pratique, avant même de lancer un dialogue avec votre équipe, serait d'encourager les leaders et d'assumer la responsabilité de savoir si vous avez besoin de vous mettre à niveau et d'en apprendre davantage à ce sujet. Vous avez peut-être besoin de faire preuve de plus de curiosité en ce qui concerne les bases de la compréhension de l'IA. Il existe de nombreuses connaissances techniques appliquées sur l'apprentissage automatique. Les machines apprennent de différentes manières. Le simple fait de se familiariser avec certains de ces éléments en tant que leaders constitue la première étape, parce que nous devons être des exemples pour les équipes que nous dirigeons. Nous ne pouvons pas simplement demander aux gens de se mobiliser, ou la manière de l'utiliser, si nous n'avons pas fait ce parcours avec eux. Et c'est là que l'humilité et la vulnérabilité entrent en jeu.
Je sais par expérience que les gens respectent souvent les leaders qui disent : « Je n'ai pas toutes les réponses, mais c'est un problème auquel nous devons nous attaquer. Et nous le ferons ensemble. » L'une des premières mesures que nous pouvons prendre en tant que leaders est d'assumer la responsabilité de notre propre niveau de connaissances sur le sujet.
[00:56:28 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Merci. Nous avons presque terminé, je n'ai donc pas le temps de poser une autre question complète, mais je vous dirai simplement qu'un grand nombre de questions portent sur le contexte actuel au sein du gouvernement fédéral.
[00:56:39 Erica Vezeau apparaît en plein écran.]
Erica Vezeau : Il y a beaucoup de changements en cours. Je vais le formuler ainsi pour plus de légèreté.
[00:56:47 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Beaucoup de questions sont posées sur la crainte de perdre des emplois et sur l'impact de l'IA en tant que moteur de l'efficacité, qui permettra de réaliser des économies susceptibles d'entraîner le déplacement d'êtres humains. Il ne nous reste que 60 secondes, Rishi. Je me demande si vous pouvez nous laisser sur une note d'espoir positive sur le changement que nous sommes en train de vivre et sur la façon d'envisager cette technologie à l'avenir?
[00:57:14 Rishi Behari apparaît en plein écran.]
Rishi Behari : Au fur et à mesure que la technologie s'améliore, l'aspect humain devient plus important, et non moins important. Si nous revenons à la base, à l'empathie, à la communication et aux compétences axées sur l'humain pour compléter ces compétences, nous devons retenir que l'IA n'est pas en mesure de faire un travail suffisamment bon pour remplacer les personnes, ni les personnes de notre auditoire. Mais grâce à elle, nous pouvons aller plus loin, plus vite, avec une supervision et un jugement humains, et en mettant l'accent sur les compétences interpersonnelles et humaines qui comptent vraiment pour naviguer en ces temps incertains.
[00:57:51 Écran partagé : Erica Vezeau et Rishi Behari.]
Erica Vezeau : Merci beaucoup et merci d'avoir respecté ma limite de 60 secondes sur cette question et la note d'optimisme. Je l'apprécie vraiment.
Rishi, j'ai beaucoup apprécié votre présentation aujourd'hui. Je travaille dans le domaine de la formation numérique, alors j'ai tendance à beaucoup penser à la technologie. Ce fut un rappel vraiment bienvenu concernant les personnes, notre personnel, nous-mêmes, les leaders que nous voulons être. Il nous revient à tous et à toutes de veiller à ce que notre effectif et la manière dont nous utilisons ces outils soient conformes à nos valeurs et à notre éthique, ainsi qu'à la manière dont nous voulons vivre et diriger au Canada. J'apprécie vraiment que vous nous ayez fait entendre cette voix aujourd'hui.
[00:58:26 Erica Vezeau apparaît en plein écran.]
Erica Vezeau : Merci à notre auditoire d'aujourd'hui. J'apprécie toujours vos questions et le temps que vous prenez pour être avec nous.
Nous vous rappelons que l'École est là pour vous. Si vous recherchez d'autres formations sur ce thème ou sur des thèmes connexes, nous proposons une multitude de contenus sur le leadership, la gestion du changement, l'IA et l'adaptation technologique. Je vous encourage à consulter le catalogue de l'école.
Donc, un bon après-midi à tout le monde. Merci d'avoir participé avec nous. Merci.
Rishi Behari : Merci.
[00:58:54 Le logo de l'EFPC apparaît. Texte à l'écran : canada.ca/school-ecole.]
[00:58:59 Le mot-symbole du gouvernement du Canada apparaît à l'écran.]
