L’intelligence artificielle (IA) continue de faire scintiller d’innombrables pixels sur la toile. D’aucuns y voient un moyen d’améliorer des processus, d’autres d’automatiser certaines tâches et enfin certains entrepreneurs y voient un moyen de faire baisser les coûts de production. Quelques pistes à méditer.
Pour commencer, il y a depuis toujours un problème manifeste de définition. Que veut-on réellement dire par IA? Sont-ce simplement un tas d’algorithmes? Le fruit de l’apprentissage profond? Ou autre chose? En effet, suivant la définition, l’IA s’est immiscée dans nos vies depuis des décennies….
IA générative? IA générale?
Souvent, certains publics confondent l’IA générative de ChatGPT, Gemini et Perplexity avec l’IA de manière générale. Or, ces modèles de langage permettent de faire beaucoup de choses de manière générale, sans cadre prédéfini. Et c’est là que commencent les problèmes: ces IA hallucinent.
C’est dans ce contexte que certains chefs d’entreprise ont vu dans ces IA de multiples opportunités pour couper dans les coûts de développement logiciel, de traduction, de marketing ou de communication, pour ne donner que quelques exemples très éloquents.
Depuis des décennies
En toile de fond, certaines entreprises utilisent parfois depuis fort longtemps des algorithmes très spécialisés, notamment dans le monde bancaire pour accomplir des opérations au bon moment en fonction de l’évolution des marchés ou de différents paramètres. Certains utilisent des techniques d’apprentissage profond pour se perfectionner.
Parallèlement, certaines entreprises ont déployé des modèles de langage (IA générative) pour compulser leur documentation et soutenir leur service client. Parfois, ces algorithmes permettent d’analyser les comportements des clients. Enfin, les secteurs du marketing, de la communication et du divertissement ne se privent pas d’utiliser ces différents outils!
Des outils ou des postes de travail?
En effet, les IA génératives sont des outils incroyables pour générer du code informatique, synthétiser ou traduire des textes, voire créer des images et des vidéos. Mais voilà, souvent, on passe beaucoup de temps à trouver la bonne commande (prompt) ou à vérifier le résultat. Et on devrait vérifier encore davantage les résultats des IA génératives, lorsqu’on voit que, près d’une fois sur deux, il y a des «failles».
Et c’est pour cette raison que certaines entreprises, après avoir licencié des collaborateurs, doivent ensuite parfois en réengager, que ce soit à des fins de contrôles ou pour soutenir l’utilisation de l’IA. De manière générale, certaines études tendent à montrer que l’IA ne permet pas de réels gains de productivité, alors que d’autres affirment le contraire. Tout dépend des domaines, des tâches, etc. Reste que parfois les gains de productivités peuvent être très importants.
Guerre de l’information autour de l’IA
C’est dans ce contexte complexe que les géants de l’IA, qui consomment d’ailleurs des montagnes d’énergie (on parle d’un doublement entre 2022 et 2030), essaient de nous convaincre que l’IA va remplacer tous les travailleurs. D’Amazon à Microsoft, on a effectivement tout à y gagner. Sur internet, on pousse l’intoxication jusqu’à lire des listes, excessivement réduites, de métiers qui survivront à l’IA.
Gros utilisateur de différentes IA génératives, ces affirmations m’interpellent toujours. Pour contextualiser, l’arrivée de l’informatique a créé de nombreux emplois. Même s’il est difficile de répondre à la question posée, il est évident que les métiers vont continuer d’évoluer en fonction des développements technologiques et qu’il est judicieux de rester à jour…
Bonne chance!
Xavier Studer