"L'IA n'est pas un gage de qualité"
L'intelligence artificielle est sur toutes les lèvres et devrait changer positivement de nombreux domaines de travail. Pourtant, l'IA n'est pas partout ce qu'elle est. Selon Thomas Pförtner, manager de projet et intérimaire allemand, c'est surtout dans le domaine du marketing que le thème de l'IA fait actuellement l'objet d'un battage médiatique.
ChatGPT et d'autres outils ont déclenché un engouement autour du thème de l'IA. Les promesses publicitaires en matière d'intelligence artificielle sont désormais omniprésentes. Partout, l'IA est dedans, dessus ou du moins impliquée. L'IA est devenue un succès marketing. Mais l'IA n'est en aucun cas un critère de qualité. Certes, il est bon que le sujet fasse l'objet d'une grande attention grâce à ChatGPT et autres, mais les grands modèles linguistiques ne représentent qu'une petite partie des applications possibles. Si l'on n'y prend pas garde et que l'on n'est pas préparé en conséquence, on risque de se faire "avoir" par les nombreuses promesses publicitaires.
L'IA n'est pas nécessaire partout
"L'IA n'est pas partout ce qu'elle est", explique Thomas Pförtner. Il est chef de projet par intérim et expert en informatique, en développement commercial et en nouveaux modèles commerciaux. "L'IA joue bien sûr un rôle important dans ce domaine. Mais tout n'a pas vraiment besoin de l'IA. Les entreprises ne devraient pas se laisser aveugler ici". ChatGPT et d'autres applications ne représentent qu'une petite partie des possibilités de l'IA générative. La partie bien plus importante de l'IA concerne déjà le traitement de données structurées. Et dans ce domaine, de nombreuses entreprises sont encore très mal équipées. "Aucune promesse publicitaire ne sert à rien. Seules celles qui ont numérisé leurs données et leurs processus peuvent en profiter", explique Thomas Pförtner. Là où ce n'est pas le cas, on risque de prendre de mauvaises décisions et de faire de mauvais investissements, ce qui coûte cher.
"Ni les chatbots ni les processus de gestion des documents ne nécessitent obligatoirement une intelligence artificielle. De nombreuses solutions fonctionnent simplement sur la base de règles. Tous les algorithmes ne sont pas des IA. Il y a actuellement beaucoup d'erreurs", estime Pförtner. L'IA peut certes améliorer de nombreuses applications, mais elle n'est pas indispensable pour de nombreux cas d'utilisation.
IA : des statistiques qui s'améliorent d'elles-mêmes
"L'IA, ce sont des statistiques", explique Pförtner. "Des statistiques qui s'améliorent d'elles-mêmes en tirant des conclusions toujours plus pertinentes à partir des connaissances acquises. Les algorithmes, en revanche, sont des règles basées sur des processus "simples" de type "si-alors", où "simple" peut aussi signifier que des milliers de formules et de calculs ont lieu". L'IA a toujours un élément d'auto-optimisation, de reconnaissance et d'apprentissage. Mais pour de nombreuses applications, ce n'est pas nécessaire. Les banques en ligne, les commandes des centres d'appel, les distributeurs de billets, les terminaux de commande et les moteurs de recherche ont pu se passer de l'IA jusqu'à présent. Tout ce qui est représenté numériquement ou qui facilite la vie n'est pas de l'IA, selon Pförtner. Mais : "Nous allons voir l'IA s'immiscer de plus en plus dans de tels processus". Il y a encore beaucoup à faire pour les hommes et les entreprises.
Selon l'expert en informatique et en infrastructure, il est important de comprendre où l'utilisation de l'intelligence artificielle a réellement un sens. La question de savoir quel type d'IA doit être clarifiée doit également être abordée. Ainsi, les modèles linguistiques tels que ChatGPT n'apportent guère d'utilité pertinente dans le cadre de calculs, de formules et de leurs liens, mais bien dans le contexte de traitements de texte. "L'IA est utile là où le service est amélioré. Aujourd'hui, le service nécessite des données. Si celles-ci sont disponibles sous forme numérique et structurée, une IA peut aider à les exploiter et à les transformer en prestations, ainsi qu'à optimiser les données elles-mêmes et les prestations par auto-apprentissage". Les entreprises devraient se concentrer sur ce qui est actuellement possible et utile pour elles. L'engouement pour l'IA est en principe justifié, mais il ne doit aveugler personne. Les promesses ne suffisent pas à résoudre les problèmes.
Pour plus d'informations sur les thèmes du développement commercial, de la numérisation et de l'infrastructure technologique, rendez-vous sur https://pfoertner-net.de.
