L'équation du gain IA
L'équation du gain IA
Ou formule du remplacement
Contexte d'utilisation
L’intelligence artificielle transforme profondément les paradigmes sociétaux et professionnels, mais comment cela se manifeste-t-il concrètement ? Quelles réalités se cachent derrière les effets d’annonce, au-delà des peurs et des fantasmes ?
L’équation du gain IA est une formule analytique conçue pour quantifier les bénéfices tangibles de l’intelligence artificielle dans toutes les dimensions qu’elle touche. C’est un outil précieux pour encourager une adoption responsable, sensibiliser, et faire face à la réalité brutale de ce qu’elle dévoile.
Elle aide les entreprises, les citoyens lambda et les décideurs à naviguer plus efficacement dans l’écosystème complexe de l’IA, maximisant ses avantages tout en considérant les risques potentiels.
Pourquoi cette équation ?
Pour répondre à la question “Pourquoi utiliser l’IA ?” tout d’abord, car cette question n’a pas encore trouvé de réponses suffisamment tangibles, surtout en dehors du domaine digital.
Beaucoup ne saisissent pas encore l’importance de l’IA ou ne se sentent pas concernés. Certains, focalisés sur le constat des efforts de transition plutôt que sur le bénéfice des effets cumulatifs, remettent leur transition à demain, faute de savoir considérer le rapport bénéfice / effort dans sa juste mesure. D’autres, en revanche, s’appuient déjà fortement sur l’IA, observant ses avantages de manière empirique, sans toutefois les évaluer pleinement.
L’équation du gain vise à éclairer factuellement l’étendue des impacts de l’IA.
Elle révèle des avantages économiques (directs et indirects) d’une telle envergure, grâce notamment à un effet cumulatif, qu’elle exprime clairement une réalité encore niée: une destruction programmée et irrévocable de l’emploi, par un remplacement quasi généralisé.
Au bénéfice économique des employeurs, au détriment des employés. Ce qui soulève à la fois la nécessité d’une adoption rapide au nom de la compétitivité et l’importance d’une intégration responsable, car chacun devra arbitrer entre sa propre survie économique et les conséquences sociales du remplacement annoncé.
Sans nier l’obligation d’adoption, sans nier les destructions d’emploi inévitables, particulièrement dans un contexte qui favorise la réduction des coûts, c’est en faisant face à la réalité dévoilée par l’équation du gain que les bouleversements sociétaux pourraient être mieux anticipés, incluant des mesures d’accompagnement et de refonte des modèles de travail afin d’atténuer les impacts sociaux.
Un outil d’aide à la décision pour les dirigeants
En quantifiant l’impact de l’IA, l’équation du gain permet aux décideurs d’évaluer de manière objective les avantages de l’intégration de l’IA dans leurs processus.
Ils sont ainsi en mesure de prendre des décisions éclairées quant aux investissements nécessaires, aux réorganisations potentielles et aux stratégies de formation et d’accompagnement des collaborateurs.
Un atout pour les professionnels de l’IA
L’équation du gain est également un atout précieux pour les professionnels cherchant à se positionner sur le marché de l’IA. Face au déni, aux objections et aux réticences des clients potentiels, cet outil permet de présenter des arguments concrets et chiffrés démontrant l’étendue des bénéfices de l’IA.
En s’appuyant sur l’équation du gain, les professionnels de l’IA peuvent mettre en avant les économies réalisables, les gains de productivité et les avantages compétitifs que leurs solutions sont susceptibles d’apporter. Ils sont ainsi mieux armés pour convaincre les décideurs et surmonter les obstacles liés à la méconnaissance ou à la méfiance envers cette technologie.
Un outil d’aide à la prise de conscience du grand public
Pour le citoyen lambda, comprendre l’équation du gain, c’est réaliser que l’IA est en train de transformer en profondeur de nombreux métiers et secteurs d’activité. C’est aussi comprendre que s’il ne se sent pas encore concerné, cela ne saurait tarder. L’équation du gain permet de prendre conscience que l’IA va impacter durablement et brutalement le quotidien de chacun, que ce soit en tant que consommateur, en tant que salarié ou en tant qu’usager des services publics.
Ceci pour une raison simple : les économies qu’elle permet sont bien trop importantes pour être ignorées, d’autant moins dans une conjoncture qui pousse à l’économie.
Cette prise de conscience est essentielle, car elle permet d’appréhender frontalement les enjeux sociétaux de l’IA : évolution des compétences et des métiers, transformation du marché du travail, questions éthiques… En comprenant mieux les réalités qu’implique l’IA, chacun est mieux armé pour se forger une opinion éclairée, et prendre des décisions pour son avenir.
L’équation du gain a donc une vraie utilité pédagogique par la réalité brutale et inéluctable qu’elle dévoile.
Un outil de sensibilisation et de responsabilisation
Pour les pouvoirs publics et les partenaires sociaux, l’équation du gain IA est un signal d’alarme qui les force à affronter la réalité de l’évolution du travail et la nécessité de réformer en profondeur les systèmes de formation et de protection sociale. Elle les met face à leur responsabilité d’engager un véritable débat de société sur les enjeux politiques liés à l’IA et de mettre en place des politiques publiques courageuses pour accompagner cette transition tout en préservant la cohésion sociale.
Les indicateurs
KPI
Les avantages du facteur temps ne semblent pas nécessiter davantage d’arguments… et pourtant. En segmentant systématiquement l’intégration de l’IA au niveau des tâches et micro-tâches, les effets cumulés à la fin de la journée s’avèrent prodigieux. Presque imperceptibles lors de l’exécution, ces effets deviennent de véritables leviers exponentiels grâce à leur accumulation. (CF : Méthode ESP)
Les variables :
GTT
- Gain de Temps par Tâche
GTT: (x)minutes / tâche de (x) min / Employé
GTTj: (x)minutes / jour / Employé
GTTm: (x)minutes / mois / Employé
GFT
- Gain Financier par Tâche (Charges patronales incluses)
GFT: (x)€ / tâche de (x) min / Employé
GFTj: (x)€ / jour / Employé
GFTm: (x)€ / mois / Employé
On reproche à l’IA d’engendrer une surconsommation d’électricité. Pourtant, à l’échelle de chaque tâche qu’elle accélère auprès de chaque salarié, de chaque individu, elle peut au contraire impacter la consommation électrique à la baisse. D’autre part, cette accélération impacte directement la charge cognitive des salariés. Drastiquement abaissée et se traduisant par des économies caloriques, cette dernière constitue un levier de performance jusque là ignoré, mais au combien impactant sur la productivité et les performances.
Les variables:
EKH
- Economie Kwh
EKH: Kwh / tâche de (x) min / Employé
EKHj: Kwh / jour / Employé
EKHm: Kwh / mois / Employé
EWH
- Euros économisés sur Kwh
EWH: (x)€ / tâche de (x) min / Employé
EWHj: (x)€ / jour / Employé
EWHm: (x)€ / mois / Employé
ECDT
- Economie calorique sur durée de la tâche
ECDT: (x)cal / tâche de (x) min / Employé
ECDTj: (x)cal / jour / Employé
ECDTm: (x)cal / mois / Employé
À l’heure de tous les dérèglements, toutes les économies de CO2 et de ressources précieuses telles que l’eau se doivent d’être comptabilisées. Là encore, l’IA est considéré comme problématique, alors qu’elle permet bel et bien des économies à une échelle micro, d’autant par effet d’accumulation.
Les variables :
EcoCO2
- Economie CO2 par abaissement KWh
EcoCO2: Kg / Kwh / tâche de (x) min / Employé
EcoCO2j: Kg / Kwh / jour / Employé
EcoCO2m: Kg / Kwh / mois / Employé
EcoEau
- Litres d’eau économisés par abaissement KWh
EcoEau: Litres d’eau / tâche de (x) min / Employé
EcoEauj: Litres d’eau / jour / Employé
EcoEaum: Litres d’eau / mois / Employé
Les effets d’économie calorique par abaissement de la charge cognitive, cumulés tout au long d’une journée, débouchent sur une augmentation de la capacité à se concentrer pendant plus longtemps, avec une plus grande acuité.
Chacun a conscience que l’efficacité d’un travailleur diffère entre le lundi matin et le vendredi en fin de journée. Personne n’ignore les implications que cela a.
Qu’advient-il lorsqu’une la capacité maximale à se concentrer dure plus longtemps pour chaque tâche accomplie, chaque jour, tous les jours ?
Cela a des conséquences notoires sur la qualité, les taux d’erreurs, la satisfaction et bien d’autres facteurs que les variables de concentration considèrent.
Les variables :
CDCMax
- Part de dépense calorique sur ECDT en concentration maximale
x% de calories disponibles pour une concentration maximale prolongée
ECDT * Coef_Max_Concentre
DCMS
- Durée Concentration Maximale Supplémentaire (min)Durée équivalente à CDCMax
CDCMax / ref_cal_par_minute
Considérant les bénéfices multiples qu’apporte l’IA, qu’il s’agisse de vitesse, de gains purement économiques, d’énergie et de facteurs de concentration, il convient d’établir des indicateurs globaux qui intègrent tous ces leviers, et qui peuvent être corrélés directement au chiffre d’affaires.
Les variables :
BPGBQ
- Bénéfice Performance Globale Brut Quantifié
(x)% performance / Employé
G_CMAX
- Gain Concentration sur Dépense Calorique en Concentration Max
(x)% de capacité de concentration Max
Taux d’usage
- Pondération de l’usage
(x)% des tâches effectivement accomplies par IA
La qualité est une conséquence directe du gain de performance opérationnelle, et des facteurs de réduction de charge cognitive.
L’inclure en facteur de pondération est essentiel pour comprendre et mesurer les effets incrémentaux autant à une échelle micro que macro au sein de toute organisation.
Les variables :
Qa_perf
- Facteur qualité
(x)% en qualité rendue
BPPQ
- Bénéfice Performance Pondéré par la Qualité
(x)% en performance globale
Les résultats de l’équation du gain sont générés par de multiples étapes de pondération reflétant les impacts réels et leur étendue. Ces résultats permettent d’extraire des interprétations et des scénarios, allant d’une simple tâche jusqu’aux répercussions de son déploiement optimisé sur l’ensemble du temps de travail de chaque salarié.
Cette approche permet de mesurer les gains directement liés à une optimisation et d’en évaluer le potentiel cumulatif. En analysant les résultats de l’équation du gain, il devient possible de quantifier les bénéfices d’une amélioration des processus, tant au niveau d’une tâche individuelle qu’à l’échelle de l’entreprise dans son ensemble.
Les variables :
- Résultat Equation Gain
(x)€ / Employé
GFTm: (x)€ / employé / mois
Pondération BPGBQ: (x)% de performance
Pondération G_CMAX: (x)% de capacité de concentration Max
Pondération QA_PERF: (x)% en qualité rendue
Pondération BPPQ: (x)% en performance globale pondérée par la qualité
Taux d’usage: (x)% des tâches effectivement accomplies par IA
Exploration approfondie des variables et indicateurs
Le temps
GTT: gain de temps par tâche
Le GTT, ou Gain de Temps par Tâche, désigne le temps économisé grâce à la rapidité d’exécution apportée par l’intégration de l’intelligence artificielle dans un processus particulier. Ce gain est déterminé en comparant le temps normalement nécessaire pour réaliser une tâche sans l’aide de l’IA avec celui requis lorsque l’IA est utilisée.
Objectif et intérêt du GTT
- Évaluer l’efficacité et l’influence de l’IA sur la productivité des employés.
- Fournir une perspective précise sur le temps pouvant être économisé.
- Quantifier le temps dégagé pour que les employés se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Calculs
Le GTT est formulé comme suit :
- Temps Habituel de la Tâche (TPTH) : Durée nécessaire pour réaliser la tâche sans l’IA.
- Temps par Tâche avec IA (TPTIA*) : Durée nécessaire pour réaliser la tâche avec l’IA.
- Gain de Temps par Tâche (GTT) : [ GTT = TPTH – TPTIA] Ce calcul permet de déterminer le gain en minutes par tâche.
GTTj : gain de temps par jour
Le GTTj, ou Gain de Temps Quotidien, est la somme des économies de temps effectuées chaque jour. Il permet aux entreprises de voir comment l’intégration de l’IA peut optimiser leurs opérations quotidiennes et soutenir la décision d’investir dans cette technologie. Le calcul du GTTj est crucial, car il offre une perspective claire sur les économies de temps réalisées quotidiennement.
Calculs
Le GTTj est calculé comme suit :
- Fréquence de la Tâche (freqTache) : Nombre de fois qu’une tâche est réalisée par jour.
- Gain de Temps par Tâche (GTT) : Calculé comme décrit précédemment.
Formule : [ GTTj = GTT x freqTache ]
Cela permet de déterminer le gain total en minutes par jour.
GTTm : gain de temps par mois
Le GTTm, ou Gain de Temps par Mois, fournit une vision globale des économies de temps mensuelles, permettant aux entreprises d’analyser les effets cumulés de l’IA sur leurs processus sur une période prolongée.
Calculs
Le GTTm est calculé comme suit :
- Gain de Temps par Jour (GTTj) : Calculé comme décrit précédemment.
- Nombre de Jours Ouvrés par Mois : En général, on considère 20 jours ouvrés.
Formule : [ GTTm = GTTj x 20 ]
Cela permet de déterminer le gain total en minutes par mois.
TPTIA*: temps par tâche avec ia
Le TPTIA, ou Temps par Tâche avec Intelligence Artificielle, indique la durée nécessaire pour accomplir une tâche en intégrant l’intelligence artificielle.
Calculs
Le TPTIA est calculé en réduisant le temps habituel de la tâche (TPTH) selon un pourcentage d’amélioration apporté par l’IA (COEFTPTIA**).
Ainsi, le TPTIA est donné par la formule suivante :
- Formule de calcul :
- TPTIA = TPTH – (TPTH * COEFTPTIA)
Variables:
- *TPTH: Durée Habituelle de la Tâche
- Il s’agit du temps habituel nécessaire pour accomplir une tâche sans l’aide de l’intelligence artificielle. Cela représente la référence à partir de laquelle les améliorations sont mesurées.
- **COEFTPTIA: Coefficient TPTIA
- Ce coefficient est dérivé du pourcentage d’amélioration apporté par l’IA. Il est calculé en convertissant le pourcentage d’amélioration en un facteur multiplicateur (par exemple, si l’amélioration est de 20 %, le COEFTPTIA sera 0,20).
Exemple de calcul
Si une tâche prenait 60 minutes (TPTH) et que l’on a un coefficient d’amélioration de 60 % (COEFTPTIA = 0,60), le TPTIA serait calculé comme suit :
- TPTIA = 60 minutes – (60 minutes * 0,60)
- TPTIA = 60 minutes – 24 minutes
- TPTIA = 36 minutes
Ainsi, avec l’IA, la tâche prendrait désormais 36 minutes au lieu de 60 minutes, démontrant ainsi un gain de temps significatif grâce à l’optimisation.
Le Gain Financier par Tâche (GFT) évalue avec précision les économies réalisées pour chaque tâche accomplie, en tenant compte des charges patronales.
Il illustre le bénéfice économique découlant de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les opérations d’une entreprise.
En mettant en évidence de manière tangible les avantages économiques liés à l’amélioration de l’efficacité des tâches, le GFT justifie les investissements nécessaires à la transition vers l’IA.
Il fournit une mesure essentielle pour les entreprises cherchant à évaluer le retour sur investissement d’une intégration de l’IA.
Calculs
Le calcul de GFT se base sur les éléments suivants :
- GTT : Le gain de temps par tâche en minutes.
- TH : Le Taux Horaire du coût du travail, exprimé en euros par heure.
La formule est la suivante : GFT = (GTT * (TH / 60)) + (GTT * (TH / 60) * charges_patronal / 100)
Explication des variables :
- GTT : Représente le temps économisé par l’automatisation de la tâche.
- TH : Taux horaire qui représente le coût du travail par heure.
- charges_patronal : Les charges supplémentaires à prendre en compte pour évaluer le coût réel de l’employé.
GFTj : gain financier par tâche par jour
Le Gain Financier par Tâche par Jour (GFTj), représente l’économie financière réalisée sur une base quotidienne pour chaque tâche optimisée par l’IA, facilitant ainsi la prise de décision concernant l’allocation des ressources.
Calculs
Le calcul de GFTj est effectué comme suit : GFTj = GFT * fréquence des tâches par jour
GFTm : gain financier par tâche par mois
Le Gain Financier par Tâche par Mois (GFTm) représente l’économie financière réalisée sur une base mensuelle pour chaque tâche optimisée, offrant ainsi une vision claire des économies à long terme.
Calculs
Le calcul de GFTm est effectué comme suit : GFTm = GFTj * (Nbr de jours de travail par mois)
L'énergie afférente
L’EKH (Économie kWh) représente la quantité d’énergie économisée grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les tâches réalisées.
L’EKH évalue les économies d’énergie réalisées, permettant aux entreprises d’apprécier l’impact énergétique de leur passage à l’IA.
Cette mesure est précieuse, car elle met en avant la réduction des coûts énergétiques et ses effets bénéfiques sur l’environnement.
En réduisant leur consommation d’énergie, les entreprises peuvent non seulement économiser de l’argent, mais aussi jouer un rôle actif dans la lutte contre le changement climatique.
Calculs
L’EKH est calculé en soustrayant la consommation énergétique avec IA de la consommation énergétique sans IA.
Formule :
EKH = Consommation sans IA – Consommation avec IA
Explication des variables :
- Consommation sans IA : Il s’agit de la quantité d’énergie (en kWh) utilisée pour réaliser une tâche sans l’assistance de l’IA. Cela est calculé à partir de la puissance* du matériel utilisé (en Watts) multipliée par la durée de sollicitation du matériel (en heures) et convertie en kWh.
- Consommation avec IA : C’est la quantité d’énergie (en kWh) utilisée pour réaliser la même tâche, mais avec le soutien de l’IA. Ce calcul prend également en compte la puissance du matériel utilisé (en Watts) et la durée de sollicitation du matériel (en heures).
Calcul détaillé :
- Consommation sans IA (en kWh) = (Puissance du matériel en Watts / 1000) × Durée de sollicitation sans IA (en heures)
- Consommation avec IA (en kWh) = (Puissance du matériel en Watts / 1000) × Durée de sollicitation avec IA (en heures)
Économies par période :
- EKHj (Économie kWh par jour) : Calculé en multipliant l’EKH par la fréquence des tâches effectuées par jour.
- EKHm (Économie kWh par mois) : Calculé en multipliant l’EKHj par le nombre moyen de jours ouvrés dans le mois
*La puissance du matériel désigne la consommation électrique d’un ordinateur, exprimée en watts. Chaque tâche effectuée par un employé nécessite l’utilisation d’un ordinateur, ce qui entraîne une consommation d’énergie mesurée en kWh.
EWH : économies financières sur kWh
L’EWH quantifie les économies financières obtenues sur la base de l’EKH.
Cela permet aux entreprises d’évaluer précisément l’impact de l’IA sur leurs coûts énergétiques, offrant ainsi une évaluation concrète de l’efficacité en matière de durabilité et de rentabilité.
Calculs
- EWH (Économie financière sur Kwh) : L’EWH est obtenu en multipliant l’EKH par le prix du kWh. Cela permet de convertir les économies d’énergie en économies financières concrètes, fournissant un indicateur clair des bénéfices financiers associés à l’utilisation de l’IA.
- EWH = EKH x Prix du kWh
Variables impliquées
- EKH : Économie Kwh, représentant la différence de consommation d’énergie entre l’exécution d’une tâche sans IA et avec IA. Cette variable est cruciale pour comprendre l’impact de l’IA sur la consommation énergétique.
- Prix du kWh : Coût unitaire de l’énergie électrique, qui peut varier selon les contrats ou les fournisseurs. Ce prix est essentiel pour calculer l’économie financière, car il détermine la valeur monétaire des économies d’énergie réalisées.
En résumé, l’EWH intègre l’importance de l’efficacité énergétique dans la gestion des coûts d’exploitation.
L'écologie
EcoCO2 est une variable qui permet de quantifier la réduction des émissions de CO2 obtenue grâce à l’utilisation de l’IA pour une tâche donnée. Cette réduction est calculée sur la base des économies d’énergie réalisées grâce à la diminution du temps nécessaire pour effectuer la tâche avec l’aide de l’IA.
Le calcul de EcoCO2 se fait en multipliant deux valeurs :
- Kwh_ECO : qui représente les économies d’énergie en kWh réalisées grâce à la réduction du temps d’utilisation du matériel informatique pour la tâche, rendue possible par l’IA.
- kgCO2ParKWh : qui est une constante représentant la quantité de CO2 émise par kWh d’électricité consommé. En France, on estime cette valeur à environ 0,06 kg de CO2 par kWh (source: ADEME).
Ainsi, EcoCO2 permet de mettre en évidence l’un des bénéfices environnementaux de l’intégration de l’IA dans les processus de travail : en réduisant le temps nécessaire pour réaliser une tâche, l’IA permet de diminuer la consommation d’énergie des équipements informatiques, et donc les émissions de CO2 associées à cette consommation.
Les variables EcoCO2j, EcoCO2m et EcoCO2m_incluant_tout_employe permettent ensuite d’étendre ce calcul à différentes échelles de temps (jour, mois) et d’organisation (individu, entreprise entière), afin de donner une vision globale de l’impact positif de l’IA en termes de réduction des émissions de CO2.
EcoEau : économies d’eau sur réduction KwH
EcoEau est une variable qui représente la quantité d’eau économisée en litres pour une tâche donnée, grâce à la réduction du temps nécessaire pour accomplir cette tâche avec l’aide de l’IA. Cette économie d’eau est calculée sur la base des économies d’énergie réalisées.
Le calcul de EcoEau se fait en multipliant deux valeurs :
- Kwh_ECO : qui représente les économies d’énergie en kWh réalisées grâce à la réduction du temps d’utilisation du matériel informatique pour la tâche, rendue possible par l’IA.
- litresEauParKWh : qui est une constante représentant la quantité d’eau nécessaire à la production d’un kWh d’électricité. En France, on estime que la production d’un kWh d’électricité nécessite environ 2,5 litres d’eau (source: ADEME, 2016).
Ainsi, EcoEau permet de quantifier un autre bénéfice environnemental de l’intégration de l’IA : en réduisant la consommation d’énergie, l’IA permet indirectement d’économiser l’eau nécessaire à la production de cette énergie.
Par exemple, si l’utilisation de l’IA permet d’économiser 1 kWh d’électricité pour une tâche donnée (Kwh_ECO), cela signifie que 2,5 litres d’eau ont été économisés pour cette tâche (EcoEau), car c’est la quantité d’eau qui aurait été nécessaire pour produire ce kWh d’électricité.
Comme pour EcoCO2, les variables EcoEauj, EcoEaum et EcoEaum_incluant_tout_employe permettent d’étendre ce calcul à différentes échelles de temps (jour, mois) et d’organisation (individu, entreprise entière), afin de donner une vision globale de l’impact positif de l’IA en termes d’économies d’eau.
La concentration conséquentielle
L’ECDT, ou Économie Calorique sur Durée de la Tâche, est une mesure qui quantifie la réduction de la dépense calorique lors de l’exécution d’une tâche grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA).
Cet indicateur est crucial pour mesurer l’impact de l’IA sur la disponibilité cognitive des employés lorsqu’ils réalisent des tâches spécifiques.
L’ECDT détermine combien de calories sont économisées en utilisant l’IA par rapport à l’exécution de la tâche sans assistance, ce qui peut avoir des implications significatives pour la santé des employés et l’efficacité opérationnelle.
En réduisant la charge calorique liée à l’exécution de tâches, les employés peuvent améliorer leur concentration et leur bien-être général.
Conséquences positives sur la durée maximale de concentration
L’utilisation de l’IA pour accomplir des tâches permet non seulement d’économiser des calories, mais aussi d’augmenter la durée maximale de concentration des employés.
En diminuant la consommation calorique par tâche, les individus sont en mesure de maintenir un niveau d’attention plus élevé sur de plus longues périodes (DCMS – ci-dessous).
Cela se traduit par des bénéfices tangibles sur la performance globale de l’équipe.
Impact sur la performance globale
Une meilleure concentration, induite par des économies caloriques grâce à l’IA, peut conduire à :
- Augmentation de la productivité : Les employés peuvent accomplir davantage de tâches en moins de temps, améliorant ainsi l’efficacité globale.
- Qualité du travail améliorée : Avec une concentration accrue, la précision et la qualité des tâches réalisées augmentent, réduisant le taux d’erreurs et les retouches nécessaires.
- Satisfaction des employés : Une charge de travail moins énergivore et une meilleure performance peuvent conduire à une satisfaction accrue des employés, favorisant un environnement de travail positif.
Calculs
L’ECDT est calculé en soustrayant la dépense calorique liée à la durée de la tâche avec l’IA de la dépense calorique sans l’IA.
- ECDT = cal_pour_la_duree_tache_sans_ia – cal_pour_la_duree_tache_avec_ia
Où :
- cal_pour_la_duree_tache_sans_ia représente les calories dépensées pour réaliser la tâche sans l’assistance de l’IA.
- cal_pour_la_duree_tache_avec_ia représente les calories dépensées pour réaliser la même tâche avec l’assistance de l’IA.
Ce calcul permet d’obtenir une valeur qui indique combien de calories sont économisées grâce à l’utilisation de l’IA pour une tâche donnée, tout en favorisant une concentration maximale et une performance globale améliorée.
La variable DCMS (Durée Concentration Maximale Supplémentaire) est conçue pour mesurer la durée pendant laquelle un individu peut maintenir un niveau de concentration élevé.
En d’autres termes, elle représente le temps durant lequel un employé peut se concentrer à son maximum sur des tâches, sans être distrait ni fatigué. Cette mesure est essentielle pour évaluer l’impact de l’IA sur la performance cognitive.
Intérêt de DCMS
Le DCMS joue un rôle crucial dans plusieurs domaines :
- Optimisation de la performance cognitive : En déterminant combien de temps un employé peut rester concentré à son maximum, les entreprises peuvent mieux planifier les tâches qui nécessitent une attention soutenue. Cela est particulièrement important pour les tâches qui requièrent créativité ou une réflexion complexe.
- Prévention de la fatigue mentale : En connaissant la durée de concentration maximale, les gestionnaires peuvent organiser des pauses stratégiques pour éviter la surcharge cognitive, ce qui améliore le bien-être des employés et prévient l’épuisement professionnel.
- Efficacité de l’IA dans les processus : Le DCMS permet d’évaluer dans quelle mesure l’introduction d’outils d’IA et d’automatisation peut libérer du temps et améliorer l’intensité de concentration, en réduisant les distractions liées à des tâches répétitives.
Calculs
Le DCMS est calculé comme suit :
DCMS = CDCMax / ref_cal_par_minute
Détails des variables impliquées :
- CDCMax (Calories Disponibles à Dépenser en Concentration Maximale) : Cela représente la quantité totale de calories pouvant être allouée à partir de l’Économie Calorique sur Durée de la Tâche (ECDT). En d’autres termes, il s’agit de la durée maximale de concentration supplémentaire possible sur une période de travail, rendue possible par les calories économisées.
- ref_cal_par_minute (Référence de Calories Dépensées par Minute) : Ce chiffre témoigne de l’énergie moyenne que dépense un employé en moyenne par minute lorsqu’il est engagé dans une tâche. Il permet de convertir les calories économisées en un temps de concentration supplémentaire.
En résumé, le DCMS est un indicateur essentiel qui évalue le temps supplémentaire pendant lequel un employé maintient un haut niveau de concentration, grâce à l’IA.
Il permet aux entreprises de voir comment l’IA peut non seulement accroître la productivité, mais aussi améliorer la qualité du travail en aidant les employés à rester concentrés plus longtemps.
La performance induite
Le BPGBQ (Bénéfice Performance Globale Brut Quantifié) évalue l’amélioration des performances d’une entreprise en tenant compte de toutes les dimensions affectées par l’implémentation de l’IA.
Le BPGBQ est crucial pour plusieurs raisons :
- Justification des investissements : En démontrant les bénéfices multidimensionnels de l’IA, le BPGBQ aide à justifier les efforts et dépenses liées à la transition vers l’IA.
- Identification des domaines d’amélioration : En analysant les composantes du BPGBQ, les entreprises peuvent identifier les secteurs qui nécessitent des ajustements ou des investissements supplémentaires pour maximiser les bénéfices.
- Suivi de la performance : Le BPGBQ permet de suivre l’évolution de la performance au fil du temps, facilitant ainsi les comparaisons entre différentes périodes ou stratégies d’amélioration mises en œuvre.
- Renforcement de la confiance des parties prenantes : En fournissant des preuves tangibles des améliorations, le BPGBQ peut renforcer la confiance des investisseurs, clients et employés dans une stratégie de transition vers l’IA.
Calculs
Le BPGBQ est calculé à l’aide de la formule suivante :
BPGBQ = (Coût des défauts internes avant – Coût des défauts internes après) + (Coût des garanties avant – Coût des garanties après) + Augmentation des ventes + Gains de productivité – Coût d’investissement en qualité
Explication des variables impliquées :
- Coût des défauts internes :
- Avant : Ce paramètre représente le pourcentage des pertes financières dues à des défauts internes dans les processus de l’entreprise avant la mise en œuvre des améliorations par IA. Cela inclut les coûts liés aux erreurs, retours de produits, ou autres inefficacités.
- Après : Ce paramètre représente le pourcentage ajusté des pertes financières résultant de défauts internes, après l’implémentation de l’IA. Une réduction significative de ce coût est un indicateur direct de l’efficacité des améliorations.
- Coût des garanties :
- Avant : Ce pourcentage représente les dépenses engagées par l’entreprise en raison des réclamations sur les garanties avant la mise en œuvre des initiatives d’amélioration par IA.
- Après : Ce paramètre représente les dépenses liées aux garanties après l’optimisation des processus. Une diminution de ce coût indique une amélioration de la qualité des produits ou services.
- Augmentation des ventes : Ce paramètre représente le pourcentage d’augmentation des ventes lié à l’amélioration de la satisfaction client, découlant de l’optimisation des processus et l’amélioration de la qualité induite.
- Gains de productivité : Ce pourcentage représente l’amélioration de la productivité résultant des changements mis en place, tels que la réduction du temps de travail ou l’augmentation de la production.
- Coût d’investissement en qualité : Ce pourcentage représente les coûts engagés pour améliorer la qualité des produits ou services, incluant la formation, l’achat de nouveaux équipements ou l’implémentation de nouvelles technologies.
Taux de références des variables BPGBQ:
Les taux de références par défaut sont des valeurs moyennes qui peuvent être ajustées selon les besoins.
Objectif de G_CMAX
Le G_CMAX représente l’augmentation de la concentration maximale grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA).
Il mesure à quel point l’IA améliore la capacité des employés à rester concentrés intensément sur une tâche pendant une période prolongée.
En prolongeant cette période de concentration maximale, les employés peuvent accomplir leurs tâches plus efficacement, ce qui améliore globalement la qualité et la performance.
Calculs
Le calcul de G_CMAX se fait en utilisant les variables suivantes :
- CMAXinit : C’est le temps durant lequel l’intensité de concentration est à son maximum sans l’utilisation de l’IA.
- CMAX_IA : C’est le temps durant lequel l’intensité de concentration est à son maximum avec l’utilisation de l’IA.
- G_CMAX : Ce résultat est exprimé en pourcentage, indiquant l’augmentation de la capacité de concentration à la plus forte intensité possible grâce à l’utilisation de l’IA.
Le gain en concentration est calculé avec la formule suivante :
G_CMAX = ((CMAXinit - CMAX_IA) / CMAXinit) * 100En résumé, G_CMAX est un indicateur d’intensité clé qui montre comment l’intégration de l’IA peut améliorer l’intensité de concentration des employés, contribuant ainsi à une meilleure productivité.
Valeurs de références :
La norme par défaut indique que, quel que soit le type de tâche, la concentration maximale est maintenue durant 60 % du temps nécessaire pour la réaliser.
Ainsi, toute accélération du temps de traitement combiné à une performance cognitive induite par DCMS, augmente la disponibilité énergétique pour une dépense calorique en forte intensité. Ce qui a pour effet d’améliorer la capacité à maintenir un niveau de concentration maximal pour la tâche courante ou pour d’autres tâches.
La qualité résultante
L’indicateur QA_PERF représente la performance ajustée après avoir pris en compte divers facteurs d’amélioration tels que les gains de concentration et les économies caloriques. Il est calculé en appliquant un facteur d’augmentation total à la performance de base, exprimée en pourcentage.
Le QA_PERF fournit une mesure précise de l’amélioration globale de la performance, pondérée par les effets de la qualité induite. Permettant ainsi aux entreprises d’évaluer encore plus précisément l’impact de l’IA.
Calculs
Pour calculer QA_PERF, on suit ces étapes :
- Convertir le bénéfice de performance global brut quantifié (BPGBQ) en décimal.
- Calculer le gain de concentration pondéré en décimal.
- Calculer les économies caloriques pondérées.
- Additionner ces gains pour obtenir le facteur d’augmentation total.
- Appliquer ce facteur à BPGBQ_decimal pour obtenir QA_PERF_decimal.
- Convertir QA_PERF_decimal en pourcentage pour obtenir QA_PERF.
Chaque variable utilisée dans ce calcul a un rôle clé :
- BPGBQ_decimal : Représente la performance de base en décimal.
- gain_concentration_decimal : Gain de concentration après pondération.
- economies_caloriques_pondere : Économies caloriques après pondération.
- total_augmentation : Somme des gains pondérés, représentant l’augmentation totale de la performance.
En résumé, QA_PERF est un outil crucial pour évaluer et saisir l’amélioration de la qualité résultant de l’intégration de l’IA et ses impacts sur la performance globale.
Le BPPQ, ou Bénéfice Performance Pondérée par la Qualité, est une mesure qui évalue l’amélioration globale de la performance d’une entreprise en tenant compte des gains de productivité, de la qualité et de la concentration.
Le BPPQ fournit une vue d’ensemble sur les bénéfices obtenus après l’implémentation de l’intelligence artificielle. Cela permet de quantifier l’impact positif sur la performance globale.
Calculs
Le BPPQ est calculé en appliquant les augmentations dues au gain de concentration et à la qualité QA_PERF à la performance de base (BPGBQ).
- BPGBQ : Représente la performance de base.
- G_CMAX : Gain de concentration Max en pourcentage, calculé en comparant les durées de concentration avec et sans IA.
- QA_PERF : Performance après ajustement, prenant en compte les économies caloriques et les gains de concentration pondérés.
Formule
- Calcul intermédiaire :
bppqIntermediate = BPGBQ * (1 + G_CMAX / 100) - BPPQ final :
BPPQ = bppqIntermediate * (1 + QA_PERF / 100)
Chaque élément du calcul joue un rôle dans l’obtention d’une évaluation précise de l’amélioration de la performance, en intégrant non seulement les bénéfices financiers, mais aussi la concentration et la qualité.
L'exponentiel incrémentale
L’ESP, ou Exponential Segmentation Process, est une méthode de segmentation des tâches qui permet d’aborder la gestion du travail sous l’angle de l’intelligence artificielle (IA). En décomposant les tâches en micro-tâches, cette approche facilite une gestion plus fine et optimisée. Grâce à l’ESP, chaque micro-tâche peut être introduite dans un processus SROC (Système de Répartition Optimisée des Contextes), maximisant ainsi l’usage des ressources et améliorant la qualité des résultats. Tandis que l’ESP se concentre sur la décomposition des tâches, le SROC assure l’exécution efficace de ces micro-tâches grâce à l’IA.
>En savoir plus sur la méthode ESP (Exponential Segmentation Process)
Impact sur le REG (Résultat de l’équation du Gain)
L’ultra segmentation des tâches en micro-tâches a un impact direct et puissant sur chaque variable de l’équation du gain, entraînant ainsi des effets exponentiels par accumulation.
Influence sur le gain de temps (GTT)
En décomposant les tâches en micro-tâches, chaque composant du temps de traitement peut être optimisé. Cela signifie que le Temps Par Tâche avec IA (TPTIA) peut être réduit de manière significative pour chaque micro-tâche. L’accumulation de ces réductions se traduit par un gain de temps total (GTT) beaucoup plus important, car chaque seconde économisée à chaque étape s’additionne.
Amélioration du gain financier (GFT)
La segmentation fine des tâches augmente le Gain Financier par Tâche en réduisant les erreurs et les coûts associés, tout en optimisant le temps de traitement et l’utilisation des ressources.
Réduction des coûts énergétiques (EKH)
La segmentation permet de cibler précisément les étapes énergivores et chronophages. En optimisant l’utilisation des ressources à chaque micro-tâche, la consommation énergétique totale diminue. Cela améliore directement l’économie de Kwh (EKH) et l’économie financière associée (EWH), puisque l’énergie consommée est réduite à chaque étape.
Renforcement de la concentration (G_CMAX)
Chaque micro-tâche étant plus courte et ciblée, la concentration maximale des employés peut être maintenue plus facilement. Cela accroît le Gain de Concentration (G_CMAX), car le passage d’une tâche à l’autre est facilité, réduisant la fatigue cognitive et augmentant l’efficacité.
Effet cumulatif et exponentiel
L’effet cumulé de l’optimisation de chaque variable se manifeste de manière exponentielle. Lorsque chaque micro-tâche est optimisée, les gains ne sont pas simplement additionnés, mais se multiplient, car les gains de temps, financiers, énergétiques et de concentration s’amplifient mutuellement.
En somme, l’ultra segmentation des tâches en micro-tâches maximise les effets de l’équation du gain en optimisant chaque variable, conduisant à des résultats exponentiels par accumulation.
Le SROC pour Système de Répartition Optimisée des Contextes est un système de gestion de contenu et d’intégration systématique, transversale et multidimensionnelle de l’IA générative dans des applications de gestions et progiciels intégrés. Le SROC repose sur la gestion catégorisée et hiérarchique des données, contenus et contextes dédiés à l’IA, assurant ainsi une distribution optimale auprès des IA anthropomorphes spécialisées, par une approche considérant les limites intrinsèques de l’IA générative.
>En savoir plus sur le SROC : Système de Répartition Optimisée des Contextes
Impact sur le REG (Résultat de l’équation du Gain)
La capacité à orienter facilement le traitement de micro-tâche vers des IA spécialisés offre des avantages significatifs, amplifiant les effets sur les variables de l’équation du gain.
Amélioration de la pertinence
Chaque IA spécialisée est conçue pour exceller dans un domaine particulier, ce qui garantit que chaque micro-tâche est traitée avec une précision et une pertinence accrues. Cela améliore la qualité et la précision des résultats, réduisant ainsi les erreurs et augmentant l’efficacité globale. Le Taux de Réduction d’Erreur (TRDH) bénéficie directement de cette spécialisation, diminuant les coûts liés aux corrections.
Augmentation de la performance
En assignant des IA spécialisées à des micro-tâches spécifiques, la performance de chaque tâche est optimisée par l’accession à la pertinence immédiate. Ces IA peuvent exécuter des processus plus rapidement et avec une meilleure adaptation aux exigences spécifiques de chaque micro-tâche. Cela se traduit par des gains de temps (GTT) et des gains financiers (GFT) accrus, car les tâches sont accomplies plus efficacement.
Optimisation des gains financiers
L’amélioration de la précision et de la rapidité grâce à des IA spécialisées réduit les coûts opérationnels. En augmentant l’efficacité de chaque micro-tâche, le gain financier par tâche (GFT) est maximisé. Les économies réalisées grâce à l’optimisation des ressources humaines et matérielles se traduisent par une augmentation du REG, car chaque euro investi dans l’automatisation et la segmentation génère un rendement supérieur.
Réduction des coûts énergétiques
L’optimisation des micro-tâches par des IA spécialisées se traduit par un gain de temps significatif. Ce gain de temps réduit la durée d’utilisation des équipements, ce qui, à son tour, diminue la consommation énergétique. En effet, moins de temps passé sur une tâche signifie moins de temps durant lequel les machines consomment de l’énergie. Cette réduction de la durée d’usage matériel permet une économie de Kwh (EKH) et améliore l’économie financière associée (EWH). En optimisant la consommation énergétique, on contribue également à la durabilité des opérations en réduisant l’empreinte carbone globale.
Effet cumulatif et multiplicateur
L’utilisation d’IA spécialisées pour chaque micro-tâche crée un effet multiplicateur sur les gains. Les bénéfices de chaque micro-tâche optimisée se combinent pour produire des améliorations exponentielles dans l’efficacité et les économies à l’échelle de l’organisation. Le REG reflète cet impact positif, car chaque variable de l’équation du gain est magnifiée par la spécialisation.
En résumé, la distribution segmentée des micro-tâches vers des IA optimisées pour leurs fonctions spécifiques maximise la pertinence, la performance, et les économies, démultipliant ainsi les effets sur les variables de l’équation du gain.
Toutes les variables
- nomTache : Nom de la tâche.
- TH : Taux horaire du coût du travail (en euros par heure).
- tauxUsage : Taux d’usage de l’IA (en pourcentage).
- freqTache : Fréquence de la tâche par jour (en nombre de tâches par jour).
- TRDH : Taux de réduction d’erreur (en pourcentage).
- TPTH : Durée habituelle de la tâche (en minutes).
- POA : Pourcentage d’amélioration via l’IA (en mode manuel).
- COEFTPTIA : Coefficient de temps par tâche avec IA (facteur multiplicateur).
- TPTIA : Temps par tâche avec IA (en minutes).
- GTT : Gain de temps par tâche (en minutes).
- GTTj : Gain de temps par jour (en minutes).
- GTTm : Gain de temps par mois (en minutes).
- nbrEmployee : Nombre d’employés.
- EcoEau : Cette variable calcule la quantité d’eau économisée par tâche en multipliant le nombre de kilowattheures économisés (Kwh_ECO) par la quantité d’eau économisée par kilowattheure (litresEauParKWh).
- EcoEauj : Cette variable représente la quantité d’eau économisée par jour. Elle est calculée en multipliant la quantité d’eau économisée par tâche (EcoEau) par la fréquence à laquelle la tâche est effectuée (freqTache).
- EcoEaum : Cette variable calcule la quantité d’eau économisée par mois. Elle est obtenue en multipliant la quantité d’eau économisée par jour (EcoEauj) par 20, ce qui est le nombre de jours travaillés dans un mois.
- EcoEaum_incluant_tout_employe : Cette variable représente la quantité totale d’eau économisée par mois à l’échelle de l’ensemble des employés. Elle est calculée en multipliant la quantité d’eau économisée par mois par un employé (EcoEaum) par le nombre total d’employés (nbrEmployee).
- EcoCO2 : Cette variable calcule la quantité de CO2 économisée par tâche. Elle est obtenue en multipliant le nombre de kilowattheures économisés (Kwh_ECO) par la quantité de CO2 économisée par kilowattheure (kgCO2ParKWh).
- EcoCO2j : Cette variable représente la quantité de CO2 économisée par jour. Elle est calculée en multipliant la quantité de CO2 économisée par tâche (EcoCO2) par la fréquence à laquelle la tâche est effectuée (freqTache).
- EcoCO2m : Cette variable calcule la quantité de CO2 économisée par mois. Elle est obtenue en multipliant la quantité de CO2 économisée par jour (EcoCO2j) par 20, ce qui est le nombre de jours travaillés dans un mois.
- EcoCO2m_incluant_tout_employe : Cette variable représente la quantité totale de CO2 économisée par mois à l’échelle de l’ensemble des employés. Elle est calculée en multipliant la quantité de CO2 économisée par mois par un employé (EcoCO2m) par le nombre total d’employés (nbrEmployee).
- THE : Taux horaire d’un employé (en euros par heure).
- VHH : Volume horaire d’un employé par semaine (en heures).
- charges_patronal : Charges patronales (en pourcentage).
- GFT : Gain financier par tâche (en euros).
- GFTj : Gain financier par jour (en euros).
- GFTm : Gain financier par mois (en euros).
- price_per_kWh : Prix du kWh (en euros).
- PCW : Consommation d’énergie en watts.
- PCKW : Consommation d’énergie en kilowatts.
- DUH : Durée d’utilisation sans IA (en heures).
- CEKWH : Consommation énergétique sans IA (en kWh).
- CUE : Coût d’utilisation sans IA (en euros).
- DUHIA : Durée d’utilisation avec IA (en heures).
- CEKWHIA : Consommation énergétique avec IA (en kWh).
- CUEIA : Coût d’utilisation avec IA (en euros).
- Kwh_ECO : Économie de kWh.
- Kwh_ECO_Jour : Économie de kWh par jour.
- Kwh_ECO_MOIS : Économie de kWh par mois.
- metabolic_equivalent_of_task : Équivalent métabolique de la tâche.
- weight_human : Poids de l’humain (en kg).
- DC : Dépense calorique pour la tâche.
- DC_DUREE : Dépense calorique pour la durée de la tâche sans IA (en minutes).
- DC_DUREE_IA : Dépense calorique pour la durée de la tâche avec IA (en minutes).
- TCJ : Taux de conversion des calories en joules.
- ref_cal_jour : Référence calorique par jour (en calories).
- ref_cal_par_heure : Référence calorique par heure (en calories).
- ref_cal_par_minute : Référence calorique par minute (en calories).
- ref_joule_jour : Référence joules par jour (en joules).
- ref_joule_heure : Référence joules par heure (en joules).
- ref_joule_par_minute : Référence joules par minute (en joules).
- CDT : Calories pour la durée de la tâche sans IA (en calories).
- CDTIA : Calories pour la durée de la tâche avec IA (en calories).
- EH_HUMAIN : Énergie humaine pour la durée de la tâche sans IA (en joules).
- EH_AVEC_IA : Énergie humaine pour la durée de la tâche avec IA (en joules).
- ECDT : Économie de calories par tâche (en calories).
- ECDT_jour : Économie de calories par jour (en calories).
- ECDT_mois : Économie de calories par mois (en calories).
- EJDT : Joules économisés par tâche (en joules).
- EJDT_jour : Joules économisés par jour (en joules).
- EJDT_mois : Joules économisés par mois (en joules).
- Coef_Max_Concentre : Coefficient pondéré de gain énergétique.
- CMAXinit : Concentration maximale sur la durée initiale (en minutes).
- CMAX_IA : Concentration maximale sur la durée avec IA (en minutes).
- G_CMAX : Gain en pourcentage de la concentration par tâche (en pourcentage).
- CMAXinit_PAR_JOUR : Concentration maximale sur la durée initiale par jour (en minutes).
- CMAX_IA_PAR_JOUR : Concentration maximale sur la durée avec IA par jour (en minutes).
- G_CMAX_PAR_JOUR : Gain en pourcentage de la concentration par tâche par jour (en pourcentage).
- CMAXinit_PAR_MOIS : Concentration maximale sur la durée initiale par mois (en minutes).
- CMAX_IA_PAR_MOIS : Concentration maximale sur la durée avec IA par mois (en minutes).
- G_CMAX_PAR_MOIS : Gain en pourcentage de la concentration par tâche par mois (en pourcentage).
- duree_reel_de_concentration_disponible_min : Durée réelle de concentration disponible en minutes (en minutes).
- CDCMax : Calories disponible attribuable à un concentration maximale.
- DCMS : Temps supplémentaire de concentration maximale en minutes (en minutes).
- DCMSj : Temps supplémentaire disponible par jour en minutes (en minutes).
- DCMSm : Temps supplémentaire disponible par mois en minutes (en minutes).
- cout_defauts_internes_avant : Coût des défauts internes avant amélioration (en pourcentage).
- cout_defauts_internes_apres : Coût des défauts internes après amélioration (en pourcentage).
- cout_garanties_avant : Coût des garanties avant amélioration (en pourcentage).
- cout_garanties_apres : Coût des garanties après amélioration (en pourcentage).
- augmentation_ventes : Augmentation des ventes/satisfaction client (en pourcentage).
- gains_productivite : Gains de productivité avant amélioration de la concentration (en pourcentage).
- augmentation_concentration : Augmentation de la productivité due à l’amélioration de la concentration (en pourcentage).
- cout_investissement_qualite : Coût d’investissement en qualité (en pourcentage).
- BPGBQ : Bénéfice Performance Globale Brut Quantifié (en pourcentage).
- k1 : Coefficient de pondération pour le gain de concentration.
- k2 : Coefficient de pondération pour les économies caloriques.
- gain_concentration_pondere : Gain de concentration pondéré.
- economies_caloriques_pondere : Économies caloriques pondérées.
- BPGBQ_decimal : BPGBQ en décimal.
- gain_concentration_decimal : Gain de concentration pondéré en décimal.
- total_augmentation : Facteur d’augmentation total.
- QA_PERF_decimal : QA_PERF en décimal.
- QA_PERF : Performance QA après ajustement en pourcentage.
- bppqIntermediate : Valeur intermédiaire pour calculer le BPPQ.
- BPPQ : Pourcentage final.
- avantageFinancier_gbl : Avantage financier global.
- gain_final_ponderation : Gain final pondéré.
- nbrEmployee : Nombre d’employés.
- VHHm : Volume horaire humain par mois (en heures).
- cout_brut_salarie : Coût brut par employé chaque mois (en euros).
- cout_salarie_inc_charge : Coût net par employé chaque mois (en euros).
- coeficient_de_remplacement : Coefficient de remplacement (ratio de gains sur coûts).
- gainTemps_heure_par_mois : Gain de temps en heures par mois.
- gainTemps_heure_par_mois_tous_employes : Gain de temps en heures par mois pour tous les employés.
- tache_euro_full_day_taxed : Gain financier par tâche pour une journée de travail avec charges (en euros).
- tache_euro_full_month_taxed : Gain financier par tâche pour un mois de travail avec charges (en euros).
- tache_euro_full_year_taxed : Gain financier par tâche pour une année de travail avec charges (en euros).
- tache_euro_full_day_taxed_all_pax : Gain financier par tâche pour une journée de travail pour tous les employés avec charges (en euros).
- tache_euro_full_month_taxed_all_pax : Gain financier par tâche pour un mois de travail pour tous les employés avec charges (en euros).
- tache_euro_full_year_taxed_all_pax : Gain financier par tâche pour une année de travail pour tous les employés avec charges (en euros).
- coeficient_de_remplacement_scenario : Coefficient de remplacement pour le scénario (ratio de gains sur coûts).
- Nom de la tâche (nomTache) : Il s’agit de l’identifiant unique de la tâche à évaluer, permettant de suivre et d’analyser spécifiquement cette tâche dans le cadre de l’étude.
- Taux horaire du coût du travail (TH) : Ce paramètre représente le coût horaire associé à la main-d’œuvre, exprimé en euros par heure. Il est crucial pour évaluer les économies financières générées par l’automatisation des tâches.
- Taux d’usage IA (tauxUsage) : Ce pourcentage indique la fréquence à laquelle l’intelligence artificielle sera utilisée pour accomplir la tâche. Il est essentiel pour déterminer l’impact global de l’IA sur le processus de travail.
- Fréquence de la tâche par jour (freqTache) : Ce chiffre reflète combien de fois la tâche est effectuée quotidiennement, fournissant une base pour calculer les gains en temps et en coûts sur une période donnée.
- Taux de réduction d’erreur (TRDH) : Ce pourcentage représente l’amélioration anticipée de la précision des tâches grâce à l’utilisation de l’IA, soulignant l’impact positif qu’elle peut avoir sur la qualité du travail.
- Durée habituelle de la tâche (TPTH) : Ce paramètre indique la durée moyenne nécessaire pour compléter la tâche sans l’assistance de l’IA, permettant ainsi de quantifier les gains de temps une fois l’IA mise en œuvre.
Les variables financières sont essentielles pour évaluer l’impact économique de l’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus de travail. Elles permettent de quantifier les économies réalisées et les gains financiers associés à l’automatisation des tâches. Voici les principales variables financières à prendre en compte :
- Gain financier par tâche (GFT) : Ce montant, exprimé en euros, représente l’économie réalisée sur chaque tâche grâce à l’automatisation. Il est calculé en fonction du temps gagné et du taux horaire du travail.
- Gain financier par jour (GFTj) : Ce paramètre représente le total des gains financiers réalisés par jour, en multipliant le gain financier par tâche par la fréquence de la tâche. Cela permet de visualiser l’impact quotidien de l’IA sur les coûts.
- Gain financier par mois (GFTm) : Ce montant est calculé en multipliant le gain financier par jour par le nombre moyen de jours ouvrés dans un mois (généralement 20 jours). Cela donne une vue d’ensemble des économies réalisées sur une période mensuelle.
- Coût d’utilisation sans IA (CUE) : Ce coût représente les dépenses associées à l’exécution de la tâche sans l’assistance de l’IA, incluant les coûts de main-d’œuvre et de ressources.
- Coût d’utilisation avec IA (CUEIA) : Ce montant calcule les dépenses liées à l’exécution de la tâche avec l’IA, permettant ainsi de comparer l’efficacité financière entre les deux méthodes.
- Économie financière par tâche (EWH) : Cette variable représente l’économie réalisée en euros sur chaque tâche grâce à la réduction des coûts d’utilisation, prenant en compte la différence entre le coût d’utilisation sans IA et avec IA.
- Économie financière par jour (EWHj) : Ce montant est calculé en multipliant l’économie financière par tâche par la fréquence de la tâche, fournissant une estimation des économies quotidiennes.
- Économie financière par mois (EWHm) : Ce paramètre donne le total des économies réalisées sur une période d’un mois, en multipliant l’économie financière par jour par le nombre de jours ouvrés.
Les variables d’usage de l’intelligence artificielle (IA) sont cruciales pour comprendre comment et à quelle fréquence l’IA est intégrée dans les processus de travail. Elles aident à évaluer l’efficacité et l’impact de l’IA sur les tâches spécifiques. Voici les principales variables d’usage de l’IA à considérer :
- Taux d’usage de l’IA (tauxUsage) : Ce pourcentage indique la fréquence à laquelle l’IA sera utilisée pour réaliser une tâche donnée. Un taux d’usage élevé suggère une dépendance accrue à l’IA, tandis qu’un taux faible pourrait indiquer une utilisation sporadique ou limitée.
- Pourcentage d’amélioration via l’IA (POA) : Ce paramètre représente l’amélioration estimée de la performance ou de l’efficacité d’une tâche grâce à l’utilisation de l’IA. Il est exprimé en pourcentage et permet de quantifier les gains réalisés.
- Durée par tâche avec IA (TPTIA) : Cette variable mesure le temps nécessaire pour accomplir une tâche lorsqu’elle est effectuée avec l’assistance de l’IA. Elle est calculée en tenant compte des améliorations apportées par l’IA par rapport à la durée habituelle de la tâche sans IA (TPTH).
- Gain de temps par tâche (GTT) : Ce montant, exprimé en minutes, représente la réduction du temps nécessaire pour réaliser une tâche grâce à l’utilisation de l’IA. Il est calculé en soustrayant la durée avec IA (TPTIA) de la durée habituelle sans IA (TPTH).
- Fréquence de la tâche par jour (freqTache) : Ce paramètre indique combien de fois la tâche est réalisée chaque jour, ce qui, combiné avec le taux d’usage de l’IA, permet de déterminer l’impact global de l’IA sur le volume de travail effectué.
- Économie d’énergie (Kwh_ECO) : Cette variable mesure la réduction de la consommation d’énergie résultant de l’utilisation de l’IA, en tenant compte des gains de temps et de la durée d’utilisation. Elle est importante pour évaluer l’impact environnemental de l’IA.
- Dépense calorique réduite (ECDT) : Cette variable quantifie la réduction de la dépense calorique liée à la réalisation d’une tâche grâce à l’IA. Elle est calculée en comparant la dépense calorique sans et avec l’utilisation de l’IA.
Les variables écologiques sont importantes car elles permettent de quantifier l’impact environnemental de la réduction de la consommation d’énergie liée à l’IA, en illustrant les bénéfices tels que les économies d’eau et la diminution des émissions de CO2, ce qui est essentiel pour promouvoir des pratiques durables et responsables.
- EcoEau : Cette variable calcule la quantité d’eau économisée par tâche en multipliant le nombre de kilowattheures économisés (Kwh_ECO) par la quantité d’eau économisée par kilowattheure (litresEauParKWh).
- EcoEauj : Cette variable représente la quantité d’eau économisée par jour. Elle est calculée en multipliant la quantité d’eau économisée par tâche (EcoEau) par la fréquence à laquelle la tâche est effectuée (freqTache).
- EcoEaum : Cette variable calcule la quantité d’eau économisée par mois. Elle est obtenue en multipliant la quantité d’eau économisée par jour (EcoEauj) par 20, ce qui est le nombre de jours travaillés dans un mois.
- EcoEaum_incluant_tout_employe : Cette variable représente la quantité totale d’eau économisée par mois à l’échelle de l’ensemble des employés. Elle est calculée en multipliant la quantité d’eau économisée par mois par un employé (EcoEaum) par le nombre total d’employés (nbrEmployee).
- EcoCO2 : Cette variable calcule la quantité de CO2 économisée par tâche. Elle est obtenue en multipliant le nombre de kilowattheures économisés (Kwh_ECO) par la quantité de CO2 économisée par kilowattheure (kgCO2ParKWh).
- EcoCO2j : Cette variable représente la quantité de CO2 économisée par jour. Elle est calculée en multipliant la quantité de CO2 économisée par tâche (EcoCO2) par la fréquence à laquelle la tâche est effectuée (freqTache).
- EcoCO2m : Cette variable calcule la quantité de CO2 économisée par mois. Elle est obtenue en multipliant la quantité de CO2 économisée par jour (EcoCO2j) par 20, ce qui est le nombre de jours travaillés dans un mois.
- EcoCO2m_incluant_tout_employe : Cette variable représente la quantité totale de CO2 économisée par mois à l’échelle de l’ensemble des employés. Elle est calculée en multipliant la quantité de CO2 économisée par mois par un employé (EcoCO2m) par le nombre total d’employés (nbrEmployee).
Les variables de performance sont essentielles pour évaluer l’efficacité et l’impact de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus de travail. Elles permettent de mesurer les résultats obtenus et d’analyser l’amélioration des performances grâce à l’IA. Voici les principales variables de performance à prendre en compte :
- Gain de temps brut par tâche (GTT) : Cette variable indique le temps total économisé sur chaque tâche grâce à l’utilisation de l’IA, mesuré en minutes. Elle est calculée en soustrayant le temps par tâche avec IA (TPTIA) du temps habituel sans IA (TPTH).
- Gain de temps par jour (GTTj) : Ce paramètre représente le total des gains de temps réalisés par jour, en multipliant le gain de temps par tâche par la fréquence de la tâche. Cela donne une vue d’ensemble des économies de temps quotidiennes.
- Gain financier brut par tâche (GFT) : Ce montant, exprimé en euros, représente les économies financières réalisées sur chaque tâche grâce à l’IA. Il est calculé en fonction du gain de temps brut et du taux horaire du travail.
- Gain financier par jour (GFTj) : Ce paramètre mesure le total des gains financiers réalisés par jour, en multipliant le gain financier par tâche par la fréquence de la tâche. Cela permet d’évaluer l’impact financier quotidien de l’IA.
- Taux de réduction d’erreur (TRDH) : Ce pourcentage représente l’amélioration de la précision des tâches grâce à l’utilisation de l’IA. Il est essentiel pour mesurer l’impact sur la qualité du travail effectué.
- Économie d’énergie (Kwh_ECO) : Cette variable mesure la réduction de la consommation d’énergie grâce à l’utilisation de l’IA. Elle est calculée en comparant la consommation d’énergie sans IA à celle avec IA, permettant ainsi d’évaluer l’impact environnemental.
- Dépense calorique réduite (ECDT) : Cette variable quantifie la réduction de la dépense calorique liée à l’exécution d’une tâche grâce à l’IA. Elle permet de mesurer l’impact de l’IA sur le bien-être des employés en réduisant la fatigue physique.
- Bénéfice Performance Globale Brut Quantifié (BPGBQ) : Ce pourcentage évalue l’impact global de l’IA sur la performance de l’entreprise, en tenant compte des économies réalisées, des gains de productivité, et des coûts d’investissement en qualité.
Les variables énergétiques et caloriques sont essentielles pour comprendre l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la consommation d’énergie et la dépense calorique lors de l’exécution des tâches. Elles permettent d’évaluer non seulement les économies financières, mais aussi les bénéfices environnementaux et de santé associés à l’utilisation de l’IA. Voici les principales variables à considérer :
- Consommation énergétique sans IA (CEKWH) : Cette variable mesure la consommation d’énergie en kilowattheures (kWh) pour accomplir une tâche sans l’assistance de l’IA. Elle est calculée en multipliant la puissance consommée par la durée de la tâche.
- Consommation énergétique avec IA (CEKWHIA) : Ce paramètre évalue la consommation d’énergie en kWh lors de l’exécution d’une tâche avec l’IA. Une comparaison entre cette valeur et celle sans IA permet d’identifier les économies d’énergie réalisées grâce à l’automatisation.
- Économie d’énergie par tâche (Kwh_ECO) : Cette variable représente la réduction de la consommation d’énergie par tâche grâce à l’utilisation de l’IA. Elle est calculée en soustrayant la consommation d’énergie avec IA de celle sans IA, fournissant ainsi un aperçu clair des économies réalisées.
- Économie d’énergie par jour (Kwh_ECO_Jour) : Ce montant mesure l’économie d’énergie réalisée par jour, en multipliant l’économie d’énergie par tâche par la fréquence de la tâche. Cela permet d’évaluer l’impact quotidien de l’IA sur la consommation d’énergie.
- Économie d’énergie par mois (Kwh_ECO_MOIS) : Cette variable quantifie l’économie d’énergie sur une période d’un mois, calculée en multipliant l’économie d’énergie par jour par le nombre moyen de jours ouvrés.
- Dépense calorique sans IA (DC_DUREE) : Cette variable indique la dépense calorique totale associée à l’exécution d’une tâche sans l’assistance de l’IA, calculée en fonction du métabolisme et de la durée de la tâche.
- Dépense calorique avec IA (DC_DUREE_IA) : Ce paramètre mesure la dépense calorique lors de l’exécution d’une tâche avec l’IA, permettant ainsi de comparer les efforts physiques nécessaires dans les deux scénarios.
- Économie calorique par tâche (ECDT) : Cette variable quantifie la réduction de la dépense calorique résultant de l’utilisation de l’IA, calculée en soustrayant la dépense calorique avec IA de celle sans IA.
- Économie calorique par jour (ECDT_jour) : Ce montant représente l’économie calorique réalisée par jour, calculée en multipliant l’économie calorique par tâche par la fréquence de la tâche.
- Économie calorique par mois (ECDT_mois) : Cette variable quantifie l’économie calorique sur une période d’un mois, en multipliant l’économie calorique par jour par le nombre moyen de jours ouvrés.
Les variables de concentration et de temps sont cruciales pour évaluer l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la capacité des employés à maintenir leur attention et à gérer leur temps efficacement. Elles permettent d’analyser comment l’IA peut contribuer à améliorer la productivité et à réduire la fatigue mentale. Voici les principales variables à considérer :
- Durée de concentration maximale sans IA (CMAXinit) : Cette variable représente le temps maximal pendant lequel un employé peut rester concentré sur une tâche sans l’assistance de l’IA. Elle est calculée en multipliant la durée de la tâche habituelle (TPTH) par un coefficient de gain énergétique.
- Durée de concentration maximale avec IA (CMAX_IA) : Ce paramètre mesure le temps maximal de concentration lorsque l’IA est utilisée pour accomplir une tâche. Il est calculé en tenant compte de la durée de la tâche avec IA (TPTIA) et du coefficient de gain énergétique.
- Gain de concentration par tâche (G_CMAX) : Cette variable indique le pourcentage d’amélioration de la capacité de concentration sur une tâche grâce à l’assistance de l’IA. Elle est calculée en comparant les durées de concentration maximale avec et sans IA.
- Durée cumulée de concentration par jour sans IA (CMAXinit_PAR_JOUR) : Ce montant représente le temps total de concentration maximale par jour sans l’IA, calculé en multipliant la durée de concentration maximale par tâche par la fréquence de la tâche (freqTache).
- Durée cumulée de concentration par jour avec IA (CMAX_IA_PAR_JOUR) : Ce paramètre mesure le temps total de concentration maximale par jour lorsque l’IA est utilisée, calculé en multipliant la durée de concentration maximale par tâche avec IA par la fréquence de la tâche.
- Gain de concentration par jour (G_CMAX_PAR_JOUR) : Cette variable indique le pourcentage d’amélioration de la concentration par jour grâce à l’utilisation de l’IA, calculée en comparant les durées de concentration quotidienne avec et sans IA.
- Durée cumulée de concentration par mois sans IA (CMAXinit_PAR_MOIS) : Ce montant représente le temps total de concentration maximale par mois sans l’IA, calculé en multipliant la durée cumulée de concentration par jour par le nombre moyen de jours ouvrés.
- Durée cumulée de concentration par mois avec IA (CMAX_IA_PAR_MOIS) : Ce paramètre mesure le temps total de concentration maximale par mois lorsque l’IA est utilisée, calculé de la même manière que la durée cumulée sans IA.
- Gain de concentration par mois (G_CMAX_PAR_MOIS) : Cette variable indique le pourcentage d’amélioration de la concentration par mois grâce à l’assistance de l’IA, calculée en comparant les durées de concentration mensuelle avec et sans IA.
- Temps supplémentaire de concentration maximale (DCMS) : Cette variable représente le temps additionnel que les employés peuvent consacrer à des tâches à forte valeur ajoutée grâce à l’utilisation de l’IA, calculé à partir des calories disponibles et des références de dépense calorique.
Les variables de facteur qualité sont essentielles pour évaluer l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la qualité des processus et des résultats au sein d’une organisation. Elles permettent de mesurer les améliorations en termes de performance, de satisfaction client et de réduction des erreurs. Voici les principales variables de facteur qualité à considérer :
- Coût des défauts internes avant amélioration (cout_defauts_internes_avant) : Ce pourcentage représente les coûts associés aux défauts internes dans le processus avant l’implémentation de l’IA. Il est essentiel pour établir une base de référence pour évaluer les améliorations.
- Coût des défauts internes après amélioration (cout_defauts_internes_apres) : Cette variable indique les coûts des défauts internes après l’intégration de l’IA, permettant de mesurer l’impact de l’IA sur la réduction de ces coûts.
- Coût des garanties avant amélioration (cout_garanties_avant) : Ce pourcentage représente les coûts liés aux garanties avant la mise en œuvre de l’IA. Il est utilisé pour évaluer les économies réalisées grâce à l’amélioration des processus.
- Coût des garanties après amélioration (cout_garanties_apres) : Cette variable indique les coûts des garanties après l’intégration de l’IA, fournissant une mesure des améliorations en termes de qualité et de satisfaction client.
- Augmentation des ventes/satisfaction client (augmentation_ventes) : Ce pourcentage représente l’augmentation des ventes ou l’amélioration de la satisfaction client résultant de l’implémentation de l’IA. Il est crucial pour évaluer l’impact commercial et la perception de la qualité par les clients.
- Gains de productivité (gains_productivite) : Ce pourcentage mesure l’amélioration de la productivité grâce à l’utilisation de l’IA, tenant compte de l’augmentation de l’efficacité et de la concentration des employés.
- Coût d’investissement en qualité (cout_investissement_qualite) : Ce pourcentage représente les coûts associés à l’investissement nécessaire pour améliorer la qualité des processus, tels que la formation et l’acquisition de nouvelles technologies.
- Bénéfice Produit Grossier Brut Qualité (BPGBQ) : Ce pourcentage évalue l’impact global de l’IA sur la qualité des produits et services, en tenant compte des économies réalisées, des gains de productivité et des coûts d’investissement en qualité.
- Facteur d’augmentation total (total_augmentation) : Cette variable représente la somme des impacts pondérés des gains de concentration et des économies caloriques sur la performance globale, fournissant une vue d’ensemble des améliorations qualitatives.
- Performance QA après ajustement (QA_PERF) : Ce pourcentage mesure la performance globale après l’intégration de l’IA et des ajustements qualitatifs, indiquant l’effet de l’IA sur la qualité des résultats.
Les variables de scénario et de remplacement sont essentielles pour évaluer l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la structure organisationnelle et les processus de travail. Elles permettent d’analyser les différents scénarios d’implémentation de l’IA et d’évaluer le potentiel de remplacement de certaines fonctions tout en mesurant les économies et les gains de productivité. Voici les principales variables à considérer :
- Scénarios d’implémentation de l’IA (scénario) : Cette variable décrit les différents scénarios possibles pour l’intégration de l’IA dans les processus de travail, incluant des approches telles que l’automatisation totale, l’assistance à la décision ou l’amélioration des processus existants.
- Coût brut par employé chaque mois (cout_brut_salarie) : Ce montant représente le coût total associé à chaque employé, incluant le salaire brut et les charges patronales. Il est essentiel pour évaluer le retour sur investissement de l’intégration de l’IA.
- Coût net par employé chaque mois (cout_salarie_inc_charge) : Cette variable indique le coût net d’un employé par mois, tenant compte des charges patronales. Elle permet d’estimer les économies réalisées par l’entreprise lorsque certaines tâches sont automatisées.
- Coefficient de remplacement (coeficient_de_remplacement) : Ce ratio mesure l’efficacité économique de l’IA en comparant les économies réalisées grâce à l’automatisation des tâches au coût d’un employé. Un coefficient supérieur à 1 indique que les économies dépassent le coût de la main-d’œuvre.
- Gain financier par tâche pour un mois de travail avec charges (tache_euro_full_month_taxed) : Ce montant évalue les économies réalisées par tâche sur un mois, tenant compte des charges. Cela permet d’évaluer l’impact financier de l’IA sur les coûts opérationnels.
- Gain financier total pour tous les employés par mois (tache_euro_full_month_taxed_all_pax) : Cette variable mesure les économies totales réalisées par tous les employés grâce à l’intégration de l’IA sur une période d’un mois, fournissant ainsi une vue d’ensemble des économies à l’échelle de l’organisation.
- Scénario d’optimisation intégrale (scenario_optimisation_integrale) : Ce paramètre décrit la stratégie globale d’optimisation de l’entreprise grâce à l’IA, incluant des éléments tels que la réduction des coûts, l’augmentation de la productivité et l’amélioration de la qualité.
- Impact sur la masse salariale (avantageFinancierFinal_tous_employe) : Cette variable évalue les économies réalisées sur la masse salariale grâce à l’automatisation des tâches, en tenant compte du nombre total d’employés.
- Analyse de rentabilité (analyse_rentabilite) : Cette variable permet de mesurer la rentabilité de l’investissement en IA en comparant les coûts d’implémentation à l’ensemble des économies réalisées et des gains de productivité.
- Scénarios de performance (scenarios_performance) : Ce paramètre évalue l’impact de l’IA sur les performances organisationnelles dans différents scénarios, permettant de tester la flexibilité et la réactivité de l’entreprise face aux changements.