.svg)
L’intelligence artificielle (IA) a connu une augmentation significative vers les années 2020, avec des innovations notables telles que Dall-e, Midjourney et en particulier ChatGPT. Pour les organisations, les outils d’IA sont des moteurs cruciaux de la performance et de la compétitivité. Dans les départements informatiques, les divisions financières, les ressources humaines, les services à la clientèle, ainsi que les départements marketing et communication, la transformation est déjà en cours.
Souhaitez-vous également tirer parti des opportunités offertes par l’IA ? Dans cet article, Mozzaik vous fournit les clés pour comprendre les sous-entendus de l’intelligence artificielle et préparer votre structure à embrasser ce changement dans les meilleures conditions. Profitez de votre lecture !
Intelligence artificielle : définition et histoire
L’intelligence artificielle est un concept de plus de 70 ans. Présentation.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Définition.
Le concept d’intelligence artificielle, ou IA, fait référence à divers outils qui utilisent des algorithmes de calcul pour imiter ou simuler l’intelligence humaine. En d’autres termes, l’IA est un programme informatique qui exploite les données pour effectuer automatiquement des tâches telles que la résolution d’une équation, la création d’une illustration ou l’écriture de texte.
Brève histoire de l’intelligence artificielle
L’idée de l’intelligence artificielle a émergé dans les années 1950 lorsque le mathématicien britannique Alan Turing a exploré la capacité des machines à reproduire l’intelligence humaine. Turing a conçu un test, le « test de Turing », pour mesurer la capacité d’une IA à simuler l’intelligence humaine au cours d’une conversation. Le terme « intelligence artificielle » est attribué au mathématicien et informaticien américain John McCarthy en 1955. Tout au long de la deuxième moitié du 20e siècle, les projets de recherche sur l’IA se sont poursuivis avec plus ou moins de succès. En 1997, l’ordinateur Deep Blue d’IBM, spécialisé dans les échecs, a notamment battu le champion du monde Garry Kasparov, marquant une étape importante.
Les années 2010 ont vu des développements majeurs dans l’IA avec l’essor de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond basés sur des réseaux de neurones artificiels. L’IA est également entrée dans la vie quotidienne avec la reconnaissance vocale, les moteurs de recherche personnalisés, les véhicules autonomes, la traduction automatique et les Deepfakes (vidéos modifiées à l’aide de l’IA).
Les années 2020 marquent un tournant dans l’histoire de l’intelligence artificielle. Le grand public a accès à la technologie grâce à des outils tels que l’image générative AIs Dall-e, Stable Diffusion et Midjourney. En particulier, à la fin de 2022, la société américaine OpenAI a introduit un agent conversationnel basé sur l’IA : ChatGPT. En seulement deux mois, ce chatbot a atteint 100 millions d’utilisateurs mensuels actifs, ce qui en fait l’application à la croissance la plus rapide de l’histoire. Les professionnels et les particuliers utilisent désormais ChatGPT pour trouver des réponses à leurs questions, réfléchir, résumer des textes, traduire des documents ou même écrire des descriptions de produits, des lettres ou des publications sur les réseaux sociaux.
Après ChatGPT, les outils d’IA générative prolifèrent avec divers cas d’utilisation : assistance à la rédaction, création de contenu visuel, montage photo et vidéo, création de chatbots, génération de présentations, génération de musique et de voix off, etc.
Divers types d’intelligence artificielle
Les chercheurs identifient deux principaux types ou stades de l’IA :
1. Intelligence artificielle étroite (ANI) : Également connu sous le nom de « IA faible », ANI est formé pour effectuer des tâches spécifiques, mais manque de raisonnement ou de conscience de soi. La plupart des IA actuelles, y compris ChatGPT, l’assistant virtuel d’Apple Siri, le moteur de recherche de Google et le logiciel d’optimisation des fonctions métier, relèvent de l’ANI.
2. Intelligence artificielle forte (IA forte) : L’IA forte englobe deux catégories qui n’existent pas encore : l’intelligence générale artificielle (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI). AGI posséderait une intelligence et une conscience équivalentes à un humain, tandis que l’ASI représente l’étape ultime où l’IA surpasse l’intelligence humaine. Les MGA et en particulier l’ASI sont des préoccupations actuelles pour les chercheurs en IA, les ONG et les gouvernements appelant à une réglementation préventive.
Opportunités d’affaires et défis associés à l’intelligence artificielle
Les nouveaux outils basés sur l’intelligence artificielle ont le potentiel d’apporter de nombreux avantages aux entreprises. Cependant, cette technologie comporte également des risques qui doivent être anticipés.
Opportunités d’affaires offertes par l’intelligence artificielle
Selon le Rapport mondial sur la technologie 2023 de KPMG, l’intelligence artificielle est « la technologie la plus importante pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs dans les années à venir ». Voici pourquoi :
- Amélioration de la productivité : L’intelligence artificielle sert de levier pour augmenter la productivité en automatisant les tâches répétitives. Il aide les employés à exécuter leurs tâches principales plus efficacement, telles que la gestion des risques, l’analyse prédictive et la conception de campagnes marketing. De plus, il permet aux décideurs de prendre des décisions plus éclairées.
- Amélioration de l’expérience des employés : L’IA est un vecteur pour améliorer l’expérience des employés. Les employés sont soulagés de leurs tâches les plus fastidieuses, effectuent facilement des activités complexes, gagnent du temps lors de la recherche de connaissances, reçoivent rapidement des informations claires et personnalisées sur les processus RH et accèdent à une formation adaptée à leurs besoins individuels.
- Allié précieux pour la connaissance des clients : L’IA est un allié précieux pour optimiser les connaissances des clients, offrir une meilleure expérience client, augmenter la satisfaction des consommateurs et fidéliser la clientèle. Les attentes des clients concernant les produits, les services ou les actions marketing sont mieux comprises par les équipes, ce qui leur permet d’affiner les offres et la communication. Grâce à la relation client Chatbots et Voicebots, les acheteurs peuvent également bénéficier d’un service à la clientèle rapide et personnalisé sans surcharger les équipes de vente.
Défis liés à l’adoption de l’intelligence artificielle dans les entreprises
Bien que l’intelligence artificielle améliore l’efficacité opérationnelle et la performance organisationnelle globale, elle n’est pas sans risques. L’adoption de l’IA comporte d’importants défis :
- Préjugés et questions éthiques : Les IA peuvent reproduire ou exacerber des biais, faire des erreurs ou soulever des questions éthiques, en particulier lorsque l’algorithme est basé sur une hypothèse de base biaisée, des critères incorrects ou formé sur une base de données non représentative. Amazon, par exemple, a connu une IA biaisée avec son logiciel de recrutement discriminatoire (maintenant abandonné).
- Fonctionnement opaque : Le fonctionnement opaque des IA, comme l’a souligné Deloitte Consulting, place les entreprises dans une position de dépendance à l’égard de tiers. Ce manque de transparence soulève également des questions sur la protection des données confidentielles, des secrets commerciaux, des données personnelles des employés et des clients, et du droit d’auteur.
- Incidence sur l’emploi : L’adoption d’outils d’IA par les organisations devrait perturber les aspects humains. Selon la banque d’investissement Goldman Sachs, jusqu’à 300 millions d’emplois dans le monde devraient être automatisés. L’Europe et les États-Unis sont particulièrement touchés, les deux tiers des emplois ayant été exposés à l’automatisation dans ces régions. À l’inverse, comme l’a souligné Deloitte à nouveau, les entreprises devront former ou embaucher des employés pour acquérir des compétences (encore rares) liées à la mise en œuvre, aux tests et à la gestion des outils d’IA.
Comment se préparer à l’arrivée de l’IA en affaires ?
Pour tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle, réduire les risques associés et en faire un véritable avantage concurrentiel, les organisations doivent se préparer à l’arrivée de la technologie au sein de leur structure. À cet égard, deux voies doivent être explorées :
Formation des employés en intelligence artificielle
L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les entreprises transformera les méthodes de travail, perturbera le marché du travail et soulèvera des problèmes de sécurité et de recrutement. Pour faciliter le changement et se prémunir contre les risques associés à l’adoption de l’IA, il est essentiel de former vos équipes à l’utilisation de la technologie et de sensibiliser aux opportunités et aux risques qui y sont associés (protection des données confidentielles, biais algorithmiques, risques juridiques, etc.).
Selon une enquête Ifop-Talan publiée en mai 2023, « 68% des Français qui utilisent des IA génératives sur le lieu de travail le cachent à leur supérieur hiérarchique ». Pour éviter de tels abus, il est nécessaire d’établir une politique sur l’utilisation de l’IA et la protection des données sensibles, même si vous n’avez pas encore adopté cette technologie. Le besoin est réel, comme l’indique la même source, « 72 % des Français estiment qu’ils n’ont pas suffisamment de connaissances pour utiliser des IA génératives ».
Structuration des données de l’entreprise
Pour déployer un projet d’IA, il est possible d’utiliser des données externes et/ou internes, c’est-à-dire des informations produites et stockées par l’entreprise (listes de clients, contrats, rapports de vente, etc.). Pour que ces données soient exploitables par l’intelligence artificielle, elles doivent subir un traitement préliminaire.
En résumé, pour rendre les données brutes exploitables par l’IA, plusieurs opérations doivent être effectuées :
- Nettoyage des données : Supprimer ou corriger des données fausses ou incomplètes pour obtenir une base de données fiable (représentative) pour la formation à l’intelligence artificielle.
- Structuration des données : Organiser les données selon un format spécifique adapté au type de données et aux contraintes algorithmiques pour permettre à l’IA de les traiter plus facilement.
- Annotation des données : Marquage ou étiquetage des données à l’aide de métadonnées pour permettre aux algorithmes d’apprentissage automatique de les comprendre et de les traiter efficacement.
