L’intelligence artificielle (IA) occupe une place de plus en plus importante dans les opérations douanières et, à ce titre, elle est en train de refondre le travail des professionnels de la douane tout en améliorant l’efficacité, la conformité et la prise de décisions. Or, les organisations qui se dotent de solutions fondées sur l’IA sont face à un défi majeur : les usagers ont souvent des attentes bien trop élevées par rapport à l’IA, alors qu’ils se montrent bien plus indulgents à l’égard de leurs collègues humains. Ce paradoxe pèse sur l’adoption de cette technologie ainsi que sur le niveau de confiance qu’elle peut inspirer et il est donc essentiel de comprendre cette contradiction et de la résoudre afin de libérer le plein potentiel d’autonomisation que recèle l’IA, tout en évitant qu’elle ne devienne source de frustration.

Dans de nombreux secteurs, les gens attendent de l’IA qu’elle soit infaillible. Si un système d’IA commet une erreur, un utilisateur perdra rapidement confiance dans le système. Pourtant, si un de ses collègues commet la même erreur, ce même utilisateur fera preuve de compréhension et corrigera l’erreur de son collaborateur. Cette tendance aux deux poids, deux mesures est d’ailleurs bien documentée. Des recherches menées dans différents secteurs ont montré que même si l’IA améliore la précision dans le travail, les usagers sont moins réceptifs à ses recommandations une fois qu’ils prennent conscience qu’elles émanent d’un algorithme.

Les véhicules autonomes illustrent parfaitement cette vision biaisée de la technologie. Des milliers de personnes meurent chaque année dans des accidents de la route causés par des automobilistes mais nous acceptons ce risque comme étant inhérent à la faillibilité humaine. Un seul accident impliquant une voiture autonome, par contre, peut provoquer une vague de réactions négatives de la part de l’opinion publique et aboutir à des appels à l’interdiction pure et simple de cette technologie.

Les équipes responsables des produits et du service à la clientèle chez Customaite ne connaissent que trop bien ce phénomène. Au cours des dernières années, nous avons déployé des solutions d’IA au service des équipes douanières de diverses organisations, en vue d’automatiser les procédures de traitement des déclarations. Nous constatons encore et toujours que si le moindre détail échappe au système d’IA ou s’il manque une toute petite partie de l’information, les gens ne veulent plus du tout entendre parler de la solution d’IA, même si elle présente des avantages indéniables.

Il n’y a toutefois pas lieu de s’inquiéter car avec la bonne approche ­– en mettant l’accent sur la transparence, l’implication des usagers et l’amélioration continue­–, il est possible de relever ces défis efficacement et de garantir que les avantages significatifs de l’IA soient pleinement réalisés.

L’adoption de l’IA pose certaines difficultés mais il est important de reconnaître aussi les énormes avantages qu’elle offre. Les améliorations que l’IA apporte aux opérations douanières sont en effet incontestables : les solutions reposant sur l’IA améliorent non seulement l’efficacité et la conformité mais elles renforcent aussi grandement le travail quotidien des professionnels de la douane, dans la mesure où elles leur permettent de se concentrer sur les tâches à plus haute valeur ajoutée plutôt que de s’embarrasser de tâches manuelles répétitives, comme recopier des informations apparaissant dans les documents.

Les solutions pilotées par l’IA renforcent l’efficacité et la conformité des opérations douanières. Elles peuvent traiter d’énormes quantités de données bien plus rapidement qu’un être humain, ce qui permet d’accélérer le processus déclaratif, de réduire la charge de travail manuel et le risque d’erreurs mais aussi de minimiser les engorgements. De plus, en contrôlant automatiquement les déclarations par rapport à des règlementations complexes et en constante évolution, l’IA aide à garantir la conformité et à réduire ainsi le risque de pénalités et d’amendes lourdes.

Mises en œuvre de manière adéquate, les solutions axées sur l’IA ont avant tout pour but d’aider les déclarants dans leur travail. Loin de remplacer les professionnels, l’IA accroît leurs capacités en automatisant les tâches répétitives et en permettant aux déclarants de se concentrer sur des activités à plus haute valeur ajoutée, notamment prendre des décisions complexes en matière de classification, optimiser les stratégies de réduction des droits de douane et s’assurer de l’exactitude de l’évaluation des marchandises et de la détermination de leur origine. De plus, en réduisant la charge de travail ordinaire, l’IA renforce le sentiment de satisfaction professionnelle et réduit le stress.

Les déclarants passent souvent beaucoup de temps à recopier de l’information, à recouper les documents, à vérifier les codes tarifaires et à valider les déclarations. Ce travail exige une attention particulière au détail, les erreurs pouvant avoir des conséquences financières et juridiques importantes. L’IA aide les déclarants à travailler de manière plus efficace tout en minimisant leu charge mentale et cognitive générale, leur offrant ainsi plus de temps pour prendre des décisions éclairées dans les cas les plus critiques ou complexes.

L’un des grands obstacles à l’adoption de l’IA est le manque de confiance initial qu’elle suscite au moment de son introduction. Les utilisateurs peuvent percevoir l’IA comme un outil visant à les contrôler ou à les remplacer et ils peuvent donc se montrer réticents. Or, lorsque l’IA est introduite en tant qu’instrument d’assistance et d’aide plutôt que de supervision, elle est bien plus susceptible d’inspirer la confiance.

L’approche collaborative est particulièrement efficace pour pallier ce manque de confiance : au lieu d’automatiser pleinement les décisions, l’IA est déployée pour offrir des recommandations que les usagers peuvent examiner, affiner et valider. Ainsi, lorsque l’expertise humaine reste le point d’ancrage du processus, les effectifs sont plus à même de percevoir l’IA comme un compagnon fiable plutôt que comme une menace.

La transparence constitue un autre facteur important pour créer un climat de confiance. Si le personnel comprend comment et pourquoi un système prend des décisions, il va davantage l’accepter et s’y fier. Par contre, si l’IA fonctionne comme une boîte noire et prend des décisions sans explication claire, les utilisateurs auront tendance à se montrer sceptiques ou à rejeter ses conclusions sans autre forme de procès.

Pour bien comprendre l’importance de la transparence, prenons l’exemple d’un système de GPS embarqué dans une voiture. Imaginez que vous conduisez et que soudain, votre GPS vous dit de prendre un chemin totalement différent de la route habituelle. Il ne vous explique pas pourquoi, ne signale pas d’accident, d’embouteillages ou de travaux – il se limite à vous proposer un nouvel itinéraire. Vous hésiterez. Allez-vous le suivre aveuglément ou plutôt ignorer ce qu’il vous propose et suivre l’itinéraire que vous connaissez ? La plupart des gens se méfient du GPS et suivent la route qu’ils empruntent habituellement. Imaginons maintenant la même situation mais cette fois-ci, le GPS vous donne des informations de contexte. « Importants embouteillages à venir, retard estimé à 25 minutes. Prenez un autre itinéraire ». Tout à coup, la décision prend tout son sens et vous êtes bien plus susceptible de faire confiance à votre GPS et de suivre la route qu’il vous propose.

Il en va de même pour l’IA dans les opérations douanières. Si un système piloté par l’IA suggère un nouveau classement tarifaire ou signale une incohérence sans donner d’explication, les déclarants vont sans doute refuser de suivre sa recommandation. Mais si le système fournit le raisonnement suivi, par exemple en mettant en lumière les principaux attributs d’un produit qui étayent sa recommandation de classement, les usagers sont beaucoup ouverts à l’idée de lui faire confiance et d’intégrer le processus piloté par l’IA dans leur flux de travaux. La transparence fera toute la différence entre un système perçu comme un guide utile et un système considéré comme une boîte noire imprévisible et indigne de confiance.

Si les modèles collaboratifs et la transparence constituent des éléments cruciaux, ils ne suffisent pas en soi. L’adoption réussie de l’IA exige une stratégie bien définie qui s’attaque tant aux aspects techniques qu’organisationnels. Les entités doivent absolument se donner les moyens de réussir en mettant en place un cycle d’amélioration continue incluant :

• La définition d’objectifs d’impact – Il est fondamental de définir clairement les résultats souhaités en adoptant l’IA. Il s’agit notamment de fixer des attentes réalistes concernant le retour sur investissement et de déterminer la manière de mesurer les résultats obtenus.
• L’exécution et le déploiement – Il convient de déployer les solutions d’IA en mettant l’accent sur une mise en œuvre progressive, en veillant à ce que les utilisateurs bénéficient d’une formation et d’un soutien adéquats pendant la transition.
• La mesure d’impact – Il est indispensable d’évaluer régulièrement l’efficacité des solutions d’IA à l’aide de paramètres prédéfinis, l’idée étant de recenser les domaines dans lesquels des ajustements sont nécessaires pour améliorer les performances et la satisfaction des usagers.
• L’adaptation et l’apprentissage – Il est tout aussi essentiel d’améliorer en permanence les systèmes d’IA en fonction du retour d’information reçu et des données de performance. Cette approche itérative permet de s’assurer que les solutions techniques et les systèmes de gestion de l’information restent adaptés aux besoins des utilisateurs.

Tout au long de ce processus, une attention particulière doit être accordée à la gestion du changement. Le soutien de la hiérarchie, l’implication des utilisateurs et une communication claire sont indispensables pour favoriser une culture de la confiance et l’acceptation des technologies d’IA.

L’IA est en train de transformer les entités partout dans le monde et dans tous les secteurs. Les opérations douanières n’échappent pas à cette tendance. Le succès de l’IA ne dépend toutefois pas uniquement des capacités technologiques, loin s’en faut. Cette technologie exige que les organisations se dotent d’une stratégie intégrale qui allie approches collaboratives, transparence et cycles d’amélioration permanente. Les organisations doivent préparer le terrain pour que leurs efforts soient couronnés de succès, en fixant des objectifs d’impact clairs, en mobilisant leurs parties prenantes et en s’engageant en faveur d’un apprentissage et d’une adaptation en continu.

En adoptant cette approche, nous pouvons arrêter de rejeter instinctivement la faute sur l’IA lorsque nos attentes ne sont pas comblées et reconnaître, au contraire, l’aide précieuse qu’elle peut nous apporter. Les déclarants ont tout à gagner de cette technologie, qui ouvre la voie non seulement à une plus grande efficacité et conformité mais aussi à un environnement de travail où l’IA, loin de les remplacer, renforce leurs connaissances. L’avenir de la douane ne consiste pas à choisir entre l’expertise humaine et l’IA, mais à exploiter les atouts des deux pour mettre en place des processus douaniers plus intelligents et plus résilients.

En savoir +
https://www.customaite.ai