AI, AI, Aïe !.

L'Informaticien - - SOMMAIRE -

L’’ Ar­ti­fi­cial Intelligence (AI) est de­ve­nue le pon­taux- ânes des édi­teurs de lo­gi­ciels. Que de pro­messes der­rière ces deux lettres ! D’un coup d’al­go­rithme ma­gique, les don­nées de l’en­tre­prise vont en­fin trou­ver un sens et éclai­rer l’uti­li­sa­teur dans sa pro­chaine ac­tion à prendre. D’ailleurs beau­coup s’in­ter­rogent dé­jà sur l’uti­li­té de cet hu­main qui réa­lise l’ac­tion sui­vant les pré­co­ni­sa­tions de l’al­go­rithme. Au mieux, comme In­for et sa plate-forme Co­le­man, ce­lui-ci va réa­li­ser les tâches ré­pé­ti­tives à faible va­leur ajou­tée pour dé­char­ger l’hu­main des tâches fas­ti­dieuses. De quoi en­tre­voir la fin d’un tay­lo­risme au­jourd’hui de mau­vais aloi car trop at­ta­ché à un monde in­dus­triel en voie de dis­pa­ri­tion. L’AI om­ni­pré­sente Dans une de ses sor­ties cou­tu­mières, le ca­bi­net Gart­ner, grand oracle de notre temps tech­no­lo­gique, pré­voit que tous les lo­gi­ciels en 2020 au­ront be­soin, ou au­ront un com­po­sant d’Intelligence artificielle. Les édi­teurs sui­vraient en ce­la les de­mandes de leurs bien-ai­més clients : 30 % des di­rec­teurs in­for­ma­tiques ajou­te­raient l’Intelligence artificielle dans la liste de leurs prio­ri­tés, convain­cus qu’ils sont par le mar­ke­ting agres­sif de notre in­dus­trie, que les hu­mains et la ma­chine vont faire mieux, plus vite, en­semble. Bref, un em­ployé mo­dèle en­core plus pro­duc­tif et sur­tout ne fai­sant pas d’er­reurs, et ce, en un temps re­cord, per­met­tant ain­si de rac­cour­cir les cycles, donc d’aug­men­ter la pro­duc­ti­vi­té à nombre de sa­la­riés égal sur un pro­ces­sus au­to­ma­ti­sé. Les dol­lars af­fleurent dans la ré­tine de tous les di­ri­geants de la Pla­nète avec cette pro­messe ! Dans une étude pour IBM, 50 % des 6 000 ré­pon­dants in­diquent leur vo­lon­té d’adop­ter des so­lu­tions in­té­grant de l’intelligence artificielle à l’ho­ri­zon 2019. Ils es­pèrent un RoI (Re­turn on In­vest­ment) de 15 %. BPI France es­time le mar­ché de l’AI à 11 milliards de dol­lars en 2024 avec trois pays lea­ders, la Chine, les ÉtatsU­nis et la Co­rée du Sud. Plus de la moi­tié des start-up dans le do­maine sont amé­ri­caines.

L’AI pour faire quoi ?

Au­jourd’hui, ce sont plus de 1 000 édi­teurs qui in­diquent vendre ou avoir dans leur lo­gi­ciel des com­po­sants d’intelligence artificielle sans trop dé­fi­nir ce que fait réel­le­ment cette intelligence artificielle et comment elle dif­fère de l’intelligence du concur­rent. Qui peut faire la dif­fé­rence entre les AI des un et des autres ? La con­fu­sion est lar­ge­ment en­tre­te­nue et a dé­jà des consé­quences sur les achats des en­tre­prises clientes de notre in­dus­trie. En ef­fet, quelle dif­fé­rence faites-vous entre ap­pren­tis­sage ma­chine, ap­pren­tis­sage pro­fond, ap­pren­tis­sage su­per­vi­sé,

ap­pren­tis­sage en ré­seau, ap­pren­tis­sage par trans­fert, vi­sion par or­di­na­teur, NLP, vé­hi­cule au­to­nome, bots, ro­bo­tique ? Tous ces élé­ments ré­pondent-ils aux mêmes uti­li­sa­tions ? De plus, quand tout le monde au­ra de l’intelligence artificielle, comment se fe­ra la dif­fé­ren­cia­tion mé­tier d’une en­tre­prise à l’autre ? Cha­cune au­ra op­ti­mi­sé sa lo­gis­tique et son ser­vice client et vous pro­po­se­ra le meilleur pro­duit au meilleur mo­ment sur le ca­nal de vente qui vous sié­ra le mieux. À terme, l’intelligence artificielle ne se­ra donc pas un avan­tage com­pé­ti­tif pour l’en­tre­prise ou ne se­ra pas suf­fi­sante pour de­ve­nir un « plus bu­si­ness » dans le mer­veilleux jar­gon de nos mar­ke­teux. Un exemple est utile dans ce do­maine. La plu­part des sites, de la Fnac à Ama­zon, ont dé­jà des types de re­com­man­da­tions d’achats : lorsque quel­qu’un achète tel ou tel livre ou tel pro­duit, il achète aus­si ce­ci et ce­la. Su­perbe ! Com­bien de fois avez-vous consom­mé sui­vant ces pré­co­ni­sa­tions ? Même s’il ne faut ja­mais dire

ja­mais, la plu­part du temps ces pro­po­si­tions vous semblent to­ta­le­ment in­in­té­res­santes, voire ri­di­cules… Gé­né­ra­le­ment, le s édi­teurs ne ré­pondent pas lors­qu’on les in­ter­roge sur le su­jet des al­go­rithmes. Si on creuse un peu le su­jet, ce ne sont que des al­go­rithmes open source re­tra­vaillés pour ob­te­nir une so­lu­tion ra­pide. La va­leur ajou­tée de l’édi­teur est as­sez faible, mais il es­père faire beau­coup de marge en ven­dant très cher son lo­gi­ciel, et son AI em­bar­quée ! Les exemples d’ap­pli­ca­tions ac­tuelles ne sou­lèvent ce­pen­dant pas l’en­thou­siasme et res­tent li­mi­tés. Re­con­nais­sance de do­cu­ments ou de fac­tures pour la ges­tion des notes de frais, pro­po­si­tions d’ac­tions dans le pro­ces­sus de vente, au­to­ma­ti­sa­tion de cer­taines tâches ré­pé­ti­tives, comme rem­plir au­to­ma­ti­que­ment les champs d’une fiche client. Entre les pro­messes mar­ke­ting et la réa­li­té des usages, il y a loin ! On ne re­vien­dra pas sur le mo­teur de bot de Mi­cro­soft de­ve­nu na­zi et/ou ra­ciste en moins de trois jours, ou Google Shop­ping, dont les biais étaient si vi­sibles que même cer­taines au­to­ri­tés s’en sont émues. Ou­blions l’ap­pli­ca­tion Post Bac des ly­céens fran­çais qui vient de mon­trer ses li­mites pour la pro­chaine rentrée uni­ver­si­taire.

Le manque de com­pé­tences

Autre frein, dans les en­tre­prises face à l’intelligence artificielle, le faible nombre de per­sonnes ca­pables de faire la dif­fé­rence et de ju­ger de la fia­bi­li­té des al­go­rithmes. Un cô­té boîte noire existe dans le do­maine et il est souvent dif­fi­cile d’ex­pli­quer comment l’al­go­rithme a ob­te­nu le ré­sul­tat, ou ame­né à pro­po­ser telle re­com­man­da­tion. C’est le meilleur des cas ! Il ar­rive par­fois que les ré­sul­tats dif­fèrent et là c’est plus em­bê­tant ! Les en­tre­prises, de ce fait, choi­sissent plu­tôt des so­lu­tions em­bar­quées dans les lo­gi­ciels et ne dé­ve­loppent pas des so­lu­tions per­son­na­li­sées ré­pon­dant à leurs simples be­soins. Le pro­blème est si im­por­tant que le Conseil na­tio­nal du numérique a été sai­si pour ré­flé­chir à un ou­til grand pu­blic ca­pable de ren­sei­gner les mau­vaises ex­pé­riences ren­con­trées par des uti­li­sa­teurs avec des al­go­rithmes, et que l’In­ria a dé­ve­lop­pé une plate- forme, Tran­sal­go, pour tes­ter la loyau­té des al­go­rithmes ; c’est- à- dire dé­li­vrant au consom­ma­teur des in­for­ma­tions « loyales,

claires et trans­pa­rentes » . Une ré­gu­la­tion de­vrait se mettre en place dans les an­nées à ve­nir. Elle est ré­cla­mée par des gens comme Elon Musk ou d’autres. Au- de­là du buzz mar­ke­ting, les édi­teurs vont de­voir ba­layer de­vant leurs portes en ex­pli­quant réel­le­ment ce que font leurs al­go­rithmes et pour quels cas ils sont per­ti­nents. À dé­faut ils risquent de beau­coup dé­ce­voir les en­tre­prises et de se re­trou­ver après le hype dans la val­lée de la dé­so­la­tion, re­créant une fois de plus le cycle de vie des tech­no­lo­gies cher au Gart­ner. Presque de l’au­to­réa­li­sa­tion de l’échec !

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