Machine learning, Intelligence Artificielle et la boule de cristal

Les temps ont changé et le marché est globalement divisé en deux camps :
les fournisseurs qui utilisent une structure d’IA prédéfinie et ceux qui créent la leur. Sans vouloir discuter des avantages et des inconvénients de chaque camp, essayons de déterminer ce que cela signifie pour les utilisateurs.

Deux obstacles ralentissent l’adoption de l’IA

Tout d’abord, un obstacle financier. On peut considérer comme « avancées » les solutions qui font appel à la vraie IA, mais elles sont assez coûteuses. C’est pourtant toujours la même histoire pour les entreprises qui veulent implémenter de nouvelles technologies : elles souhaitent limiter les coûts ou optimiser l’efficacité. Nous pouvons remarquer le même phénomène avec l’invention des métiers à tisser et de la chaîne de production ainsi que l’utilisation accrue de l’automatisation dans le domaine informatique. Nous sommes passés à l’étape suivante, mais le calcul n’a pas changé : pouvons-nous réduire les coûts opérationnels de la main d’œuvre en faisant appel à de nouvelles technologies ? Où se situe le seuil de rentabilité ?

Prenons l’exemple simple de la sécurité informatique. Combien d’heures faut-il pour identifier l’origine d’un comportement suspect ? Combien d’analystes examinent minutieusement les fichiers journaux, et quel est le prix global de ces opérations ? C’est une tâche que l’on peut facilement déléguer à une machine, laquelle affichera ses résultats en quelques minutes, voire des secondes, alors qu’il faudrait des heures à des humains pour y parvenir. Cela ne signifie pas que nous n’avons plus besoin d’analystes. En effet, on peut leur confier des tâches nécessitant de la créativité, ce qui manque à l’IA.

Toutefois, comme nous l’avons déjà dit, les temps ont changé et l’adoption de l’IA est légèrement à la hausse. Par conséquent, les prix baissent et les solutions proposées sont plus abordables. Les acteurs mondiaux ne sont plus les seuls à avoir les moyens d’acquérir les nouvelles technologies.

Au cours des 12 mois à venir, nous allons remarquer une augmentation du taux d’adoption, notamment par les PME. On n’entend plus dire « nous n’avons pas besoin de ces technologies », mais plutôt « ça pourrait être intéressant. Faisons un essai. »

Domptage de cette technologie sophistiquée

Cela nous amène au deuxième obstacle à l’adoption de l’IA, à savoir la complexité.

Qu’elle soit prête à l’emploi ou sur mesure, pour qu’elle soit efficace, une solution basée sur l’IA doit être personnalisée. C’est une tâche complexe qui nécessite des ressources spécialisées dans le développement. Peu importe qu’elles proviennent d’un fournisseur sous la forme d’un package ou qu’elles soient disponibles en interne. En fait, c’est important, car la dernière option risque d’augmenter encore les coûts (voir plus haut). Toutefois, même dans ce cas, nous constatons une utilisation accrue de la technologie, ou d’un mélange de technologies pour être plus précis. Parmi ces solutions, certaines incluent des interfaces légères/sans code. Ainsi, quiconque peut créer des tableaux parlants peut utiliser un tel système.

Il reste alors le problème de la confiance. Une solution alimentée par l’intelligence artificielle prend ses propres décisions. Comme avec les humains, ce processus repose sur l’expérience, les connaissances et la formation. Mais qui dispense cette formation ? Ce n’est pas pour rien que l’UE a proposé en 2021 de réglementer l’utilisation de l’IA dans le secteur du recrutement. En un mot, plus ce processus d’apprentissage est développé en interne, plus le niveau de confiance est élevé. Mais ce n’est pas tout. Une fois implémentée, une solution basée sur l’IA devrait se charger des tâches les plus difficiles et améliorer l’efficacité.

Comme avec les humains, ce processus repose sur l’expérience, les connaissances et la formation. Mais qui dispense cette formation ? Ce n’est pas pour rien que l’UE a proposé en 2021 de réglementer l’utilisation de l’IA dans le secteur du recrutement. En un mot, plus ce processus d’apprentissage est développé en interne, plus le niveau de confiance est élevé. Mais ce n’est pas tout. Une fois implémentée, une solution basée sur l’IA devrait se charger des tâches les plus difficiles et améliorer l’efficacité.

Bienvenue les ordinateurs !

La plupart d’entre nous avons affaire à un logiciel quelconque dans notre vie quotidienne. Il peut s’agir d’un outil de gestion de la relation client ou des ressources, d’entreposage ou de gestion des prospects pour conclure des ventes. Tous ces logiciels proposent des rapports prêts à l’emploi et même s’ils présentent des niveaux de qualité variables, ils font habituellement l’affaire. Pourtant, il arrive parfois que nous ayons besoin de fonctions spécifiques et c’est là que commencent les problèmes. Parmi ces solutions professionnelles, certaines sont peu maniables et ne facilitent pas la création de rapports personnalisés. Il n’est pas rare qu’un administrateur de base de données doive abandonner une tâche en cours pour créer une requête personnalisée et extraire certains points de données dont le PDG a besoin pour une réunion.

Ne serait-il pas plus simple de pouvoir saisir du texte dans une zone prévue à cet effet ? Nous pourrions tout simplement écrire « donne-moi les chiffres de vente du Moyen-Orient pour le dernier trimestre en les présentant par pays », et nous obtiendrions un diagramme bien présenté en 20 secondes. Ce n’est pas de la science-fiction, car en fait beaucoup d’entre nous avons déjà utilisé un chatbot et c’est ainsi qu’il fonctionne.

Nous devons juste améliorer la qualité pour ne plus recevoir de réponse du type « Excusez-moi, je n’ai pas compris la commande. » Nous finirons bien par y arriver.

Les solutions basées sur l’IA et l’AA vont devenir plus abordables et faciles à utiliser, ce qui permettra d’en augmenter le taux d’adoption. Il semble que l’année 2022 s’y prête et nous n’avons pas besoin d’une boule de cristal pour le savoir. À l’heure actuelle, nous ressentons encore les effets de la pandémie et nous devons limiter l’interaction humaine.

Vous les robots, vous êtes notre seul espoir.