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Photo d'illustration
DADO RUVIC
les
fondements même de l'IA générative restent une IA probabiliste. Cependant, son ampleur, son adoption, sa puissance sont sans commune mesure avec ce que nous avons connu depuis une dizaine d'années avec l'IA dite « traditionnelle ».des
cas d'usages « incrémentaux » etdes
cas d'usage « de rupture ».Les
cas d'usage incrémentaux sont ceux que nous avons développés depuis environ une décennie et qui sont impactés par l'IA générative en apportantdes
améliorations extrêmement significatives, notamment dans le domaine du langage au traversdes
fameux LLM (modèles
de langage de grande taille). Ceci étant dit, ces apports incrémentaux seront aussi visibles sur bien d'autres cas d'usage dans le domaine de la génération de contenus au sens large (sons, vidéos, reconnaissances visuelles, ...).les
capacités de l'IA nous limitaient. Prenons un cas d'illustration concret : le processus de design thinking pour redéfinirles
parcours clients. Une expérimentation nous a permis de positionner l'IA générative non pas uniquement comme un outil, mais comme un membre à part entière de l'équipe projet qui réunissaitdes
designers,des
fonctionnels,des
architectes, etc.des
phases de l'atelier de travail à hauteur de 20% à 80%. L'étape de créationdes
« personae » a été par exemple co-générée avec l'IA générative à 70%, avec un gain de temps de l'ordre de 60% par rapport aux temps usuels.des
visuels. L'IA générative, avecles
designers, a produit 80%des
documents qui ont ensuite été affinés parles
experts. C'est là où l'IA générative apporte une révolution, lorsqu'elle passe du statut d'outillage à celui de partie prenante au sein d'une équipe d'hommes et de femmes. Ce nouveau mode de collaboration est maintenant là, il nous faut en inventerles
codes,les
principes,les
responsabilités, mais aussiles
limites.L’actualité qui compte pour vous, chaque jour dans votre boîte mail.
les
deux grandes familles de cas d'usage afin de réellement tirer un avantage de l'intelligence artificielle dite générative. Cela étant dit, nous savons tous que cette dernière pose un certain nombre de défis. Certains ne sont pas nouveaux, mais elleles
accroît (managementdes
biais au sens large, « hallucinations » ou encore production d'informations fausses à grande échelle). Tous ces défis étaient déjà présents, mais ils atteignent un degré de criticité extrêmement élevé.des
sources de données sous-jacentes aux modèles
de fondation de l'IA générative. Ces deux derniers éléments sont particulièrement préoccupants et doivent être traités non seulement pourdes
raisons réglementaires, mais plus globalement pourdes
raisons éthiques et d'alignement entre l'IA générative etles
valeurs sociétales et/ou d'entreprise. Ce sera la seule solution pour créer la confiance entreles
utilisateurs et l'IA générative et donc générer l'adoption à grande échelle qui entraînera un retour sur investissement pourles
entreprises utilisatrices. C'est le triptyque confiance, adoption et retour sur investissement.des
modèles
, que nous délivronsdes
cas d'usage d'IA avec transparence, robustesse, protection, explicabilité et équité (fairness).La bonne nouvelle est que nous avons aujourd'hui la maturité suffisante pour déployer ce type d'écosystème pour suivre, gouverner, superviser ces différents éléments à l'échelle d'une IA générative au sein de l'entreprise. Mais cette approche n'est pas suffisante, car l'IA porte en elle-même un sujet éminemment humain et donc de subjectivité dans ses réponses, voire ses recommandations.
des
sujets qui sont du ressort de l'éthique et/ou de la cohérence entre ce que nous faisons etles
valeurs portées par l'entreprise ou la société. Nous sommes à un stade oùles
entreprises doivent de manière explicite fixer un cadre de référence éthique vis-à-vis de leurs collaborateurs et potentiellement de leurs clients/fournisseurs afin de s'assurer queles
règles du jeu soient claires pour tout le monde.des
cas, et en l'absence de ce cadre de référence éthique, nous verronsdes
comportements qui seront générés en toute bonne conscience par différentes personnes, mais qui pourraient être en conflit avec l'éthique et/oules
valeurs de l'entreprise, voire de la société. Finalement,des
personnes pourraient de toute bonne foi agir de manière contraire à l'intérêt général. Seul un cadre de référence éthique explicite, formalisé, communiqué peut permettre de couvrir ce risque.des
nouveaux modes de collaboration entreles
humains etles
machines. La grande question qui animera la prochaine décennie sera non seulement la confiance, l'éthique, mais finalement le fait de pouvoir démontrer de manière la plus objective possible comment une décision a été prise, dans quel contexte, s'il y a eu ou non utilisation d'une IA au sens large et finalement, si la décision prise était la plus optimale possible. L'ensemble de ces questions devront être adressées au cas par cas en fonctiondes
cas d'usage qui seront concernés.À lire également
les
résultatsles
plus optimaux, dans certains cas d'usage, l'IA seule sera à privilégier et dans d'autres, l'humain seul sera à favoriser. Nous sommes donc face à une situation complexe, où nous devrons choisir le meilleur processus de décision possible en fonctiondes
objectifs poursuivis tout en respectant le cadre réglementaire, mais aussi éthique. À nous de fixer le cap, dès maintenant, car ce n'est que le début de l'histoire...latribune.fr
