Avec la popularité croissante de l’intelligence artificielle, les dirigeants font pression sur les managers pour qu’ils utilisent l’IA et l’apprentissage automatique. Ces conséquences causent des problèmes alors que les cadres de niveau intermédiaire peinent à trouver des moyens de répondre à la demande de solutions d’IA de nouvelle génération.
En conséquence, un nombre croissant d’entreprises non préparées sont à la traîne. L’enjeu est l’impact négatif que les entreprises de divers secteurs pourraient subir en n’intégrant pas rapidement l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM).
Ces technologies d’IA constituent le nouveau gros problème en matière d’automatisation et de productivité du lieu de travail. Ils ont le potentiel de révolutionner la façon dont le travail est effectué, en augmentant l’efficacité, en favorisant l’innovation et en remodelant la nature de certains emplois.
L’IA générative est l’un des dérivés de l’IA les plus prometteurs. Il peut faciliter la résolution collaborative de problèmes basée sur des données réelles de l’entreprise afin d’optimiser les processus métier. Les LLM peuvent aider en automatisant les tâches de routine, libérant ainsi du temps pour des projets plus complexes et créatifs.
Trois problèmes persistants auxquels les organisations sont confrontées pour faire fonctionner la transformation de l’IA arrivent en tête de liste. Jusqu'à ce que les entreprises les résolvent, elles continueront à patauger dans l'utilisation productive de l'IA, selon Morgan Llewellyn, directeur des données et de la stratégie chez Stellar. Il a expliqué qu'ils doivent :
- Maîtrisez les capacités de l'IA,
- Comprendre ce qui est possible pour leurs processus de travail internes, et
- Renforcez la capacité des travailleurs à gérer les changements.
Peut-être qu'une lutte encore plus déroutante réside dans les préoccupations non résolues concernant les mesures de sécurité visant à empêcher les opérations d'IA d'outrepasser les concepts de confidentialité imposés par l'homme, a ajouté Mike Mason, directeur de l'IA chez Thoughtworks. Il fait valoir que s’appuyer sur la réglementation n’est pas une bonne approche.
« Trop souvent, les régulateurs ont eu du mal à suivre le rythme de la technologie et à adopter des lois qui freinent l’innovation. La pression en faveur d’une réglementation se poursuivra à moins que l’industrie n’aborde la question de la confiance avec les consommateurs », a déclaré Mason à TechNewsWorld.
Poursuivre une vision impopulaire
Mason fait valoir que s’appuyer sur la réglementation n’est pas une bonne approche. Les entreprises peuvent gagner la confiance des consommateurs et potentiellement éviter une législation lourde grâce à une approche responsable de l’IA générative.
Il affirme que la solution au problème de sécurité réside dans les industries qui utilisent les nouvelles technologies pour garantir une utilisation responsable et éthique de l’IA générative. Il n’appartient pas au gouvernement d’imposer des garde-fous.
« Notre message est que les entreprises doivent être conscientes de cette opinion des consommateurs. Et vous devez comprendre que même s'il n'y a pas de réglementation gouvernementale dans le reste du monde, vous êtes toujours tenu responsable devant le tribunal de l'opinion publique », a-t-il soutenu.
Le point de vue de Mason contredit les études récentes qui privilégient une réglementation stricte. Une majorité (56 %) des consommateurs ne font pas confiance aux entreprises pour déployer la génération IA de manière responsable.
Ces études montrent que 10 000 consommateurs dans 10 pays révèlent qu’une grande majorité (90 %) des consommateurs conviennent que de nouvelles réglementations sont nécessaires pour tenir les entreprises responsables de la manière dont elles utilisent l’IA, a-t-il admis.
Mason a basé son point de vue opposé sur d’autres réponses contenues dans ces études, montrant que les entreprises peuvent créer leur permis social pour fonctionner de manière responsable.
Il a noté que 83 % des consommateurs conviennent que les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour être plus innovantes et mieux les servir. À peu près le même pourcentage (85 %) préfère les entreprises qui prônent la transparence et l’équité dans leur utilisation de la génération IA.
Thoughtworks est un cabinet de conseil en technologie qui intègre la stratégie, la conception et l'ingénierie logicielle pour permettre aux entreprises et aux perturbateurs technologiques de prospérer.
« Nous avons une solide expérience en tant qu'intégrateur de systèmes et comprenons non seulement comment utiliser les nouvelles technologies, mais aussi comment les faire fonctionner réellement et bien fonctionner avec tous ces systèmes existants. Donc, je dirais certainement que c'est un problème », a déclaré Mason.
Contrôlez les mauvais acteurs, pas la bonne IA
Llewellyn de Stellar soutient l'idée selon laquelle les problèmes de sécurité liés aux violations de la sécurité de l'IA sont gérables sans une réglementation gouvernementale lourde. Il a confié qu'il existe des failles dans les systèmes informatiques qui peuvent donner aux mauvais acteurs de nouvelles opportunités de nuire.
“Comme pour la mise en œuvre de toute autre technologie, le problème de sécurité n'est pas insurmontable lorsqu'il est mis en œuvre correctement”, a déclaré Llewellyn à TechNewsWorld.
L’IA générative a explosé sur la scène il y a environ un an. Personne ne disposait des ressources humaines nécessaires pour gérer la nouvelle technologie ainsi que tout ce que les gens faisaient déjà, a-t-il observé.
Toutes les industries cherchent encore des réponses à quatre questions troublantes sur le rôle de l’IA dans leur organisation. De quoi s’agit-il, en quoi cela profite-t-il à mon entreprise, comment puis-je le faire en toute sécurité et comment puis-je trouver le talent nécessaire pour mettre en œuvre cette nouvelle chose ?
C'est le rôle que joue Stellar pour les entreprises confrontées à ces questions. Cela aide à la stratégie afin que les adoptants comprennent quelle approche l'IA adopte dans leur entreprise.
Ensuite, Stellar effectue le travail de conception de l'infrastructure où tous ces problèmes de sécurité sont résolus. Enfin, Stellar peut intervenir et aider à déployer une solution commerciale crédible, a expliqué Llewellyn.
Le spectre de science-fiction des dangers de l’IA
Du point de vue d'un développeur de logiciels, Mason voit deux points de vue tout aussi troublants sur les dangers potentiels de l'IA. L’une concerne les préoccupations liées à la science-fiction. L’autre est son utilisation invasive.
Il voit les gens réfléchir à l’IA en se demandant si elle crée une superintelligence incontrôlable qui décide que les humains font obstacle à ses autres objectifs et nous tue tous.
“Je pense qu'il est tout à fait vrai qu'il n'y a pas eu suffisamment de recherches et pas assez de dépenses pour la sécurité de l'IA”, a-t-il admis.
Mason a noté que le gouvernement britannique a récemment commencé à parler d'une augmentation des investissements dans la sécurité de l'IA. Une partie du problème aujourd’hui réside dans le fait que la plupart des recherches sur la sécurité de l’IA proviennent des entreprises d’IA elles-mêmes. C'est un peu comme demander aux renards de garder le poulailler.
« Un bon travail de sécurité de l’IA a été réalisé. Il existe une recherche universitaire indépendante, mais elle n’est pas financée comme elle devrait l’être », a-t-il réfléchi.
L’autre problème existant avec l’intelligence artificielle est son utilisation et sa modélisation, qui produisent des résultats biaisés. Tous ces systèmes d’IA apprennent des données de formation qui leur sont fournies. Si vous disposez de données biaisées, manifestes ou subtiles, les systèmes d'IA que vous construisez sur ces données de formation présenteront le même biais.
Peut-être que cela n'a pas trop d'importance si un détaillant à grande surface commercialise auprès des clients et commet quelques erreurs en raison du biais des données. Cependant, un tribunal qui s’appuie sur un système d’IA pour déterminer les peines doit s’assurer qu’aucune donnée biaisée n’est impliquée, a-t-il proposé.
« La première chose que nous devons examiner est la suivante : 'Que peuvent faire les entreprises ?' Vous devez toujours commencer à examiner les biais et les données, car si vous perdez la confiance de vos clients à ce sujet, cela peut avoir un impact significatif sur une entreprise », a déclaré Mason. “Le prochain sujet est la confidentialité et la sécurité des données.”
La puissance de l'IA
Les cas d’utilisation de la capacité de l’IA à gagner du temps, à accélérer l’analyse des données et à résoudre des problèmes humains sont bien trop nombreux pour être exposés ici. Cependant, Mason a proposé un exemple qui montre clairement comment l'utilisation de l'IA peut améliorer l'efficacité et la réduction des coûts pour faire avancer les choses.
L'entreprise agroalimentaire Mondelez International, dont la gamme de marques comprend Oreo, Cadbury, Ritz et d'autres, a fait appel à l'IA pour l'aider à développer de nouvelles collations savoureuses.
Le développement de ces produits implique de tester littéralement des centaines d’ingrédients pour en faire une recette. Ensuite, des instructions de cuisson sont nécessaires. En fin de compte, des dégustateurs humains experts tentent d’obtenir les meilleurs résultats.
Ce processus est coûteux, demande beaucoup de travail et prend du temps. Thoughtworks a construit un système d'IA qui permet aux développeurs de collations de fournir des données sur les recettes précédentes et les résultats des dégustateurs experts humains.
Le résultat final était une liste générée par l’IA de 10 nouvelles recettes à essayer. Oreo pourrait alors fabriquer les 10, les donner à nouveau aux dégustateurs humains, obtenir les commentaires d'experts et obtenir ces 10 nouveaux points de données. En fin de compte, le programme d’IA mâcherait tous les résultats et crachait la concoction gagnante.
“Nous avons constaté que cette chose était capable de converger beaucoup plus rapidement vers le profil de saveur réel que Mondelez souhaitait pour ses produits et de réduire littéralement des millions de dollars et des mois de cycles de travail”, a déclaré Mason.
