Pour certains, l'intelligence artificielle (IA) est un soutien bienvenu dans la vie quotidienne et professionnelle, tandis que d'autres la regardent avec scepticisme. Une chose est sûre : depuis ChatGPT, l'IA est un sujet très discuté. Cependant, l'utilisation de « machines intelligentes » n'est pas nouvelle. Le logiciel d'affaires de KLARA utilise également l'intelligence artificielle. Pour mieux comprendre les opportunités et les risques, nous avons interrogé l'expert Dr. David Jonietz, responsable de la science des données chez Microsoft, sur le sujet.
Dans cette série de blog passionnante, Jonietz expliquera le potentiel de l'IA, comment les PME peuvent l'utiliser avec succès et les questions qui se posent autour de l'éthique et de la protection des données. Dans cette première partie, nous explorerons les possibilités, les limites et l'évolution de l'IA. Restez à jour avec le blog KLARA pour les prochains articles.
L'interview a eu lieu pendant son emploi précédent chez Axon Vibe.
KLARA : Certains pensent encore à des scénarios hollywoodiens où un robot prend le contrôle du monde lorsqu'ils entendent parler d'intelligence artificielle. Mais l'IA a peu à voir avec cela. Que comprend-on exactement par IA ?
David Jonietz : Les experts ont du mal à définir le terme « intelligence ». Une définition simplifiée dit qu'un acteur est considéré comme « intelligent » s'il perçoit des impressions, déduit des concepts, agit de manière ciblée et apprend de l'expérience. Lorsqu'il s'agit d'une machine, nous parlons d'intelligence artificielle (IA). Le "Machine Learning" (ML) est un sous-groupe des technologies d'IA, où les algorithmes apprennent des modèles à partir de grands ensembles de données et les utilisent pour diverses tâches. Les algorithmes de ML, tels que les réseaux de neurones, sont l'approche la plus prometteuse dans le domaine de l'IA et stimulent des développements tels que ChatGPT.
Que peut faire l'intelligence artificielle ?
En général, les applications sont très variées. Aujourd'hui, les réseaux de neurones sont utilisés, par exemple, pour détecter des tumeurs sur des images IRM, prévoir la formation de bouchons de circulation ou l'évolution des cours des actions. Mais aussi pour générer des données complètement artificielles : par exemple, la langue humaine pour les chatbots ou les « deepfakes » (enregistrements vocaux, vidéos ou images extrêmement réalistes).
Des algorithmes de ML plus simples sont déjà largement utilisés dans les entreprises et sont même intégrés dans des technologies de bureau de base comme MS Excel. Dans la vie de bureau, ils peuvent aider, par exemple, à classer les clients en types selon les similitudes, automatiser les processus administratifs manuels ou prédire l'efficacité des campagnes publicitaires. Le filtre anti-spam de notre fournisseur de messagerie ou l'auto-complétion de notre éditeur de texte sont également des applications de l'IA.
Quelles sont les limites de l'intelligence artificielle ?
Les systèmes modernes d'IA sont souvent surestimés. Les chatbots peuvent écrire des poèmes, développer des logiciels et réussir des examens finaux. Cependant, ils peuvent commettre des erreurs et fournir des « faits » incorrects. Ce problème est difficile à résoudre en raison de la manière dont fonctionnent les réseaux de neurones. Les systèmes de ML atteignent souvent une précision de 98 %, mais une précision presque parfaite nécessite un effort considérable. Un autre problème est le besoin de grandes quantités de données et d'exemples avec des solutions correctes pour la formation des algorithmes de ML. L'absence de données est souvent un obstacle à l'utilisation du ML.
Où l'utilisation de l'intelligence artificielle est-elle judicieuse ?
Avec l'IA, il y a le risque du « Shiny Object Syndrome ». C'est le risque d'utiliser des technologies modernes et innovantes pour des cas d'utilisation qui pourraient également être résolus avec des méthodes plus simples. L'IA devrait idéalement être utilisée uniquement si un problème ne peut pas être résolu avec des méthodes d'analyse traditionnelles ou seulement avec une perte significative de qualité, ou si cela entraînerait des coûts nettement plus élevés.
De plus, comme expliqué précédemment, l'intelligence artificielle résout souvent les problèmes correctement à seulement 98 %. Par conséquent, à mon avis, son utilisation est actuellement judicieuse dans les domaines d'application où les sorties erronées de l'IA n'ont pas d'impact catastrophique.
Où va le développement ?
Au cours des dernières années, l'IA est devenue mainstream. De plus en plus de petites et moyennes entreprises utilisent les technologies d'IA. Cela est certainement dû à la digitalisation, il y a plus de données disponibles, plus de professionnels ont des compétences en IA et il y a une offre plus large de solutions d'IA.
Les développements actuels marquent un tournant technologique dont l'ampleur reste incertaine. Chaque jour, des applications innovantes basées sur ChatGPT émergent, changeant radicalement notre vie et notre travail. Les textes, images et vidéos peuvent être générés facilement, les informations sont disponibles de manière simple et personnalisée grâce à la conversation humaine.
Il est certain : ces technologies sont là pour durer. Les entreprises devraient donc développer des compétences en intelligence artificielle, en commençant par la sensibilisation et la compétence d'application pour les chatbots en tant que nouvel outil, y compris pour le personnel non technique. À des niveaux de gestion, une compréhension de base des potentiels et des risques de l'IA devrait être présente.
Le monde du travail va-t-il changer ?
Il est difficile de faire une prévision concrète ici. Cependant, il est clair que certaines tâches actuellement effectuées par des humains pourraient être prises en charge, au moins en partie, par des chatbots et des modèles similaires. Certaines études voient un risque pour certaines professions d'être remplacées par l'IA. Les résultats ne sont pas clairs, mais les interprètes, les mannequins ou les programmeurs sont particulièrement menacés. Récemment, IBM a annoncé qu'elle ne pourvoirait pas certains postes administratifs, mais les couvrirait plutôt avec l'IA.
En même temps, de nouveaux profils professionnels ont émergé avec le développement de l'IA, tels que les data scientists ou les ingénieurs ML. Tout à fait nouveau est le métier de « Prompt Engineer », qui se spécialise dans l'interaction la plus efficace possible avec les chatbots. Je pense également que l'IA prendra pour la plupart des professions le rôle d'un autre outil, permettant de résoudre certaines tâches de manière plus efficace et libérant ainsi plus de temps pour d'autres domaines de tâches.
Dans le comparatif international, comment la Suisse est-elle positionnée dans le domaine de l'IA ?
La Suisse est généralement bien positionnée en tant que site de haute technologie reconnu dans le domaine de l'IA. Dans la recherche, les grandes universités suisses jouent un rôle de premier plan sur la scène internationale. Les principaux conglomérats technologiques sont également presque tous présents en Suisse, souvent même avec des centres de recherche en IA, comme la société mère de Facebook, Meta, à Zurich. La Suisse peut également marquer des points dans la course mondiale aux talents en IA grâce à ses facteurs de localisation attrayants.
Dans les prochains articles de cette série de blogs, nous obtiendrons d'autres perspectives fascinantes sur le monde de l'intelligence artificielle. Découvrez comment les entreprises peuvent bénéficier de l'IA, ainsi que les questions importantes autour de l'éthique et de la protection des données de l'IA.
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