Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) n’est plus une vaste chimère, mais une alliée familière dans notre quotidien. Elle attise d’ailleurs la curiosité des professionnels en quête d’innovation et d’efficacité. Pour preuve : 57 % des entreprises françaises B2B envisagent l’intégration de l’IA dans leurs logiciels de gestion interne. Quels sont ses bénéfices ? Et quels défis soulève-t-elle ? Réponses dans cet article.
L’IA est une réalité alimentée par des algorithmes et des modèles qui assimilent d’importantes quantités de données pour s'améliorer et performer.
Elle comprend de nombreuses branches, parmi elles :
L’intelligence artificielle analytique génère des informations à partir d’un très grand nombre de données agrégées et entraînées. Elle permet de :
L’intelligence artificielle générative, quant à elle, génère des données, des contenus ou encore des items artistiques (ex : ChatGPT, Dall-E…).
Quels sont les différents algorithmes existants de l’intelligence artificielle ? Comment fonctionnent-ils ? Dans quel contexte peuvent-ils s’appliquer ? Pour y voir plus clair, il est crucial de maîtriser les fondamentaux de l’IA et d’identifier les bénéfices pour votre business.
La mise au point de nouveaux modèles de réseaux de neurones – les LLM de type « transformeur » associés à l’augmentation de la puissance de calcul disponible – ont permis l’émergence des outils génératifs, c’est-à-dire capables de générer du textes ou des images crédibles.
Avec un important volume de données mis à disposition, les machines sont mieux entraînées et les possibilités d’évolution et d’amélioration des performances sont multipliées.
Mais si les possibilités sont larges avec l’intelligence artificielle, les risques sont aussi grands ! Alors avant de vous plonger dans le sujet et de tester sans répit, prenez le temps d’en étudier les limites.
Vos données peuvent être utilisées et traitées par des modèles open source (par exemple ChaGPT). La possibilité de fuite ou d'exploitation de ces données par des utilisateurs externes est une préoccupation majeure.
Si le modèle est hébergé par un prestataire (OpenAI par exemple), alors cela signifie que les données d'entreprise « partent » vers cette entreprise. Elles peuvent donc être utilisées, par exemple pour entraîner des modèles, et ainsi être partagées à des personnes non habilitées.
Attention donc à ne pas divulguer de données sensibles ou hautement confidentielles, au risque de les voir exposées au grand public.
Pour bénéficier de l’IA au sein de votre entreprise, le choix du fournisseur de système n’est pas à prendre à la légère. Vos données seront transférées, stockées et exploitées chez eux. Les principaux se trouvent aux États-Unis, et ne sont pas soumis aux mêmes règles de conformité qu’en France.
Avant de vous lancer, vérifiez donc :
Avec l’IA générative, la certitude d'une réponse unique et prévisible s'estompe.
Des erreurs peuvent survenir, notamment dans les secteurs sensibles et dans le domaine de la sécurité. Dans le cas des IA génératives, on parle d’hallucinations.
Ces données peuvent être intégrées de manière implicite dans les systèmes, transformant ainsi un modèle entraîné en une boîte noire.
Pour entraîner et utiliser des LLM, une infrastructure conséquente (des serveurs) est nécessaire, avec des Data Centers très énergivores.
L'obtention de temps de réponse rapides requiert des serveurs massifs et des processeurs très puissants, ce qui soulève des préoccupations quant à l'empreinte carbone de ces opérations.
Alors que l'IA continue de s'implanter dans nos vies et nos entreprises, gardons un œil vigilant sur ses défis et engageons-nous dans sa compréhension via la formation des équipes. Fuite de données sensibles, marge d’erreur importante dans les réponses, enjeux environnementaux… La clé réside dans une approche équilibrée, alliant innovation et responsabilité, pour naviguer avec succès dans les eaux agitées de l’intelligence artificielle.