(c) Getty[Coproduction] Pour un dirigeant d’entreprise, ou un manager, de nouveaux impératifs apparaissent à intervalles réguliers. Quelle juste place donner à la nouvelle tendance à la mode, en l’occurrence, l’Intelligence Artificielle (IA ou AI) ?
L’auteur revient d’une semaine de formation en AI à Stanford, au coeur de la Silicon Valley, et voici quelques leçons qui surnagent.
1. Le bon moment, c’est maintenant !
L’évolution à long terme semble claire, selon des études de McKinsey et PwC : les entreprises qui prennent le train de l’AI peuvent s’attendre à voir leur cash-flow doubler d’ici 2030, tandis que celles qui le loupent verraient une diminution de 20% sur la même période.
2. Les “blocs” de base deviennent performants et accessibles :
Mettre au point une solution AI devient de plus en plus facile : les grands fournisseurs de solutions d’AI dans le cloud (on pense à Google, Amazon, Microsoft, IBM,…) ont bien mûri leurs offres. Reconnaître des images, du texte, devient aussi simple que de faire une requête dans le cloud via une API, à un coût assez dérisoire.
Même un simple commerce, comme un magasin de vêtements, peut installer un chatbot pour gagner en temps et efficacité à accueillir les clients par le canal fondamental qu’est la messagerie.
3. L’AI n’est pas la panacée !
Autant l’AI est capable de prouesses qui semblaient impossibles il y a moins de 10 ans (conduire des voitures, générer des vidéos, gagner au Go, etc.) autant il faut résister à la tentation de mettre de l’AI partout. Elle ne remplace pas le bon sens, et parfois des solutions bien moins technologiques peuvent répondre adéquatement à des besoins simple (pour compter des personnes entrant dans un magasin, nul besoin de déployer une grande solution AI ; un tapis sensible à la pression fera l’affaire).
4. Attention aux considérations légales
On n’en est qu’aux tout début de la compréhensions des impact légaux, sociétaux de l’AI. Ainsi, les algorithmes de machine learning, dans la mesure où ils apprennent sur base d’exemples du monde réel, reproduisent et même amplifient des biais de genre ou de race : pour une AI, un pdg sera typiquement un homme blanc de 50 ans… parce que c’est ce que renvoient les premiers résultats d’un moteur de recherche.
Ou le droit de demander l’effacement de ses données (permis par le GDPR) peut compliquer terriblement l’approche des algorithmes de deep learning, qui mélangent inextricablement les données de millions de personnes.
Pour ne pas être surpris par ces contraintes : autant s’y lancer rapidement.
5. Vers une vision intégrative, et humaine de l’AI
L’AI n’est plus à voir comme une sous-partie de l’informatique : elle interpelle toute la société, va amener à repenser la place de l’humain face à la technologie. C’est bien tout le propos de ce nouvel institut “HAI” (Human AI) à Stanford, qui fait appel à des spécialistes de tous les domaines : droit, psychologie, sociologie, sciences politiques… L’AI ne doit surtout pas être laissée uniquement dans les mains des seuls ingénieurs ou businessmen : pour ne pas qu’elle nous dépasse, c’est un peu tout un chacun qui doit s’y intéresser.
Au final, ces leçons de la Silicon Valley renforcent les intuitions et paris que nous avions suivis pour le lancement de AI Black Belt : une approche progressive, pluri-disciplinaire, ancrée dans des cases concrets, telle qu’on la retrouve dans notre “AI Orange Belt”, une formation en 4 demi-journées, non-technique, destinée aux managers, décideurs, consultants, qui permet d’en saisir en détail les opportunités et les challenges.
