L’intelligence artificielle (IA), un facteur décisif dans divers secteurs
L’IA entraîne des transformations profondes dans des domaines tels que la santé, l’industrie manufacturière, l’éducation et les services financiers. Parmi les différentes versions de l’IA, l’IA générative, représentée par ChatGPT, suscite l’engouement du public et bénéficie d’une importante couverture médiatique. Grâce à des interactions homme-machine plus naturelles et à des capacités cognitives accrues, l’IA générative pourrait changer notre relation aux machines et altérer nos méthodes de production et de communication.
Malgré l’optimisme répandu, l’adoption généralisée de ces innovations reste faible, créant un contraste entre l’engouement pour l’IA générative et sa faible application réelle. Ce constat nous encourage à chercher les obstacles à son développement et à déterminer comment les entreprises et leurs employés peuvent se préparer et adapter leur stratégie face à un avenir où l’IA jouera un rôle crucial. Traiter les problèmes spécifiques à l’IA générative, tels que l’absence de transparence des modèles, l’attribution probabiliste et la qualité des données, permettra de trouver des solutions pour surmonter ces embûches et tirer profit des atouts offerts par ces systèmes.
Par ailleurs, la démocratisation de l’accès à l’IA générative et la montée en flèche des usages concrets soulèvent des questions concernant l’appropriation de ces technologies et l’acquisition des compétences nécessaires pour travailler avec elles. Allant au-delà des simples aspects techniques, l’essor de l’IA générative impose de repenser la gestion des données, les équilibres de pouvoir au sein des organisations et les fondements mêmes de notre rapport aux machines.
Plongée au cœur de cette révolution anticipée, cette réflexion sur l’IA générative esquisse les contours d’un univers où Humains et Machines se conjuguent pour forger de nouveaux chemins, certes incertains, mais également gorgés d’opportunités stimulantes.
Avez-vous déjà été impressionné par les performances d’une intelligence artificielle lors d’une conversation ? seriez-vous disposé à déléguer certaines missions à une IA si elle était capable de les exécuter plus adroitement que vous ? Ces questionnements inaugureront une analyse fouillée consacrée aux chances et aux pièges associés à l’IA générative.
Préparez-vous à un avenir incertain avec ChatGPT et l’IA générative
Le charme de l’IA générative… et ses risques
ChatGPT, une forme d’IA générative, séduit le public et attire l’attention de nombreux observateurs. Néanmoins, elle comporte des risques inhérents qu’il est crucial de maîtriser. Selon Jean Dupont, personnage fictif, il faudrait attendre quelques années supplémentaires avant de voir une adoption massive de cette technologie. Comme le suggère le cycle des «attentes excessives» du cabinet Gartner Hype Cycle, l’IA générative est associée à un phénomène d’excès d’optimisme. Malgré les nombreuses applications disponibles et la haute confiance accordée à cette technologie, aucune véritable progression sur le marché n’est perceptible.
Chaque entreprise doit évaluer les opportunités qu’elle désire exploiter et les risques qu’elle est prête à encourir face à ChatGPT et à l’IA générative.
La face cachée de l’IA générative
Opacité des modèles d’IA
Les utilisateurs de l’IA sont fréquemment dans l’ignorance du fonctionnement des différents modèles, ne sachant pas toujours avec quelles données ils ont été formés. Ce manque de transparence empêche toute certitude quant à la fiabilité des réponses apportées aux questions complexes, telles que les questions techniques. Une étude réalisée par l’Université Stanford a révélé l’ampleur de l’obscurité chez les dix premiers modèles d’IA.
Attribution basée sur des probabilités, non sur des faits
Dans certains cas, les solutions proposées par l’IA peuvent sembler adéquates, bien qu’elles soient totalement incorrectes. Ces approximations sont générées sur la base de corrélation et de probabilités, mais ce qui est probable n’est pas toujours vrai.
Qualité des données et gestion des données
Comme le dit l’adage informatique, «garbage in, garbage out». Il est donc vital de nourrir les algorithmes avec des données uniformes et exhaustives. Lorsque les informations sont insuffisantes ou partiales, l’IA peut produire des «hallucinations», c’est-à-dire des réponses absurdes ou hors de propos. Comme les données servant à l’entraînement sont issues de l’activité humaine, elles peuvent contenir des stéréotypes ou des biais. Par exemple, les images de médecins sur Internet tendent à représenter une population majoritairement blanche, tandis que les criminels sont principalement associés à une pigmentation cutanée plus prononcée. Des études ont confirmé que les logiciels de reconnaissance faciale étaient plus performants avec des teintes de peau claires qu’avec des tons plus foncés. Par ailleurs, les données restent vulnérables aux manipulations et altérations involontaires. Alors que la production de contenus via l’IA augmente, on peut s’attendre à une prolifération de fake news, motivées par des objectifs politiques ou crapuleux, ce qui pourrait fragiliser la confiance mutuelle dans la société.
Préparer l’avenir: développez vos compétences
L’association humain-machine exige des compétences spécifiques, dépassant les savoirs techniques traditionnels.
Maîtriser la phase d’entrée
Dans un avenir proche, chaque professionnel supervisant l’IA assumera les missions d’un chef·fe de projet. Il sera chargé de déterminer quelles tâches déléguer, dans quelle proportion et selon quelles contraintes, le cas échéant de manière itérative.
Optimiser la phase de traitement
Les résultats varient en fonction de nombreux paramètres. Une bonne connaissance de la gestion des données, des erreurs typiques et des stratégies alternatives est donc indispensable.
Valider la phase de sortie
L’IA ne dispense pas de l’expertise métier. La validation des livrables issus de l’IA suppose une double vigilance: examiner la plausibilité des résultats et vérifier leur conformité aux critères imposés. Apprendre en permanence reste essentiel.
L’IA impose un pilotage, même s’il n’est pas obligatoirement hiérarchique. Cette perspective soulève la question de la configuration future des organigrammes.
ChatGPT: la cerise sur le gâteau de l’IA générative ?
Bientôt, chacun pourra concevoir ses propres robots conversationnels ChatGPT sans compétences avancées en programmation, et même les commercialiser sur des plateformes dédiées. Ces facilitateurs favoriseront le transfert de responsabilités vers les machines. Reste à déterminer si cette externalisation représente la solution optimale dans toutes les situations. Idéalement, l’objectif devrait être d’empêcher les problèmes de surgir plutôt que de les résoudre après leur apparition. L’IA génère la solution en arrière-plan sans que les clients ou les employés aient besoin de la demander ou de la rechercher. Comme l’a affirmé Marc Lepelletier, «les technologies les plus profondes sont celles qui disparaissent. Elles s’intègrent à la vie quotidienne jusqu’à ne plus pouvoir être distinguées».
Anticiper l’arrivée de l’IA générative en entreprise
De nombreuses études prévoient des gains de productivité significatifs grâce à l’implémentation de l’IA. Plus les chiffres sont importants, plus les interrogations relatives à la mise en œuvre s’annoncent difficiles. Supprime-t-elle du travail ou simplement le déplace d’un domaine à un autre ? L’automatisation est-elle l’objectif principal, ou s’agit-il plutôt de l’innovation ? Par exemple, les ordinateurs ont rendu les pools de secrétaires obsolètes sans éliminer les tâches ; les responsabilités ont simplement été déplacées. Par conséquent, l’intégration de l’utilisation de l’IA doit être intégrée dans un cadre global de planification stratégique avec des mesures opérationnelles dérivées de cette stratégie. Sinon, les résultats pourraient ressembler à ceux d’une étude impliquant environ 750 consultants BCG, où les performances se sont améliorées puis détériorées en raison d’une confiance excessive placée dans les résultats produits par l’IA.
L’IA modifie le travail et la vie future
Parmi les technologies façonnant notre avenir plus que l’internet, l’IA se distingue haut et fier. Cependant, la route à venir comportera des hauts et des bas. Comme l’avenir reste incertain, la planification stratégique et la promotion d’une volonté d’apprendre chez les employés deviennent essentielles lors de la mise en œuvre de l’IA dans des contextes d’affaires. Cet article est initialement paru dans Handelsblatt et a été adapté pour plus de clarté et de concision. Des documents et des références sont disponibles sur demande.
Face aux défis et aux opportunités passionnants soulevés par ChatGPT et l’IA générative, il devient urgent pour les entreprises et les employés de tirer parti de cette vague technologique en constante évolution. Acquérir et développer de nouvelles compétences, investir dans une formation continue et sensibiliser aux enjeux de l’IA sont désormais cruciaux pour naviguer dans cet univers en pleine mutation.
Inscrivez-vous à notre série de webinaires gratuits sur l’IA générative pour découvrir comment votre organisation peut s’adapter et prospérer dans ce nouveau paysage.
Reconnaître l’importance de la qualité des données, de la transparence et de l’éthique dans l’utilisation de l’IA générative est une nécessité pour instaurer la confiance et garantir un avenir lumineux, axé sur une symbiose harmonieuse entre l’humanité et la technologie. Encourager le dialogue et les initiatives interdisciplinaires autour de l’IA permettra de surmonter les défis actuels et futurs et de stimuler l’innovation au profit d’une société plus connectée, efficiente et durable.
Prenez part activement à cette révolution technologique en cours en adoptant une posture active dans la construction de demain. Explorez, apprenez, innovez, et contribuez à façonner un futur où l’IA générative et l’humanité cohabiteront en parfaite synergie, libérant ainsi le plein potentiel de notre espèce et de notre monde interconnecté.
Aller plus loin
Pour poursuivre votre exploration de l’IA générative et de ses subtilités, nous vous invitons à découvrir les ressources suivantes. Elles vous offriront un aperçu approfondi de cette technologie, depuis les recherches universitaires jusqu’aux applications concrètes en entreprise.
Commencez par l’Institut Stanfort pour l’IA Centrée sur l’Humain, qui propose des études et publications de haut niveau sur une intelligence artificielle axée sur l’humain. Leur expertise académique éclairera votre lanterne sur la discipline.
Ne manquez pas non plus l’article scientifique du Blog OpenAI sur les lois d’échelles gouvernant les modèles de langage neuronal. Celui-ci vous éclairera sur l’efficience et les performances des modèles d’IA générative.
Parcourez le rapport annuel du MIT Technology Review sur l’État de l’IA en 2023, où vous trouverez une analyse fine des tendances et avancées majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Pour saisir les avancées en matière d’apprentissage automatique à grande échelle, dont l’IA générative, familiarisez-vous avec le recueil de publications et de travaux de recherche de Google.
Enfin, comprenez comment les entreprises tirent profit de l’IA générative grâce à la plateforme IBM Automation pour l’IA. Ces ressources vous permettront de saisir les tenants et aboutissants de l’IA générative, ainsi que ses retombées sur le monde professionnel et la société en général.