Sur les derniers mois, vous avez sûrement dû voir ce logo assez régulièrement sur de plus en plus de logiciels.
Ce logo représentant l’utilisation d’intelligence artificielle dans un logiciel est devenu omniprésent, mais pour certains de vos outils vous vous êtes posé la question s’il y avait des risques à prendre en compte avant de l’utiliser.
Vous avez bien fait, nous allons voir ensemble ce qu’est une IA, comment cela fonctionne puis quels sont les points que vous devez regarder avant de l’utiliser dans votre entreprise.
Qu’est-ce que L’Intelligence Artificielle ?
L’Intelligence Artificielle ou IA est une technologie qui permet au ordinateur de réaliser des actions qu’on considère comme “intelligente”, par exemple, reconnaître une voiture d’une pomme, résoudre le programme de math ou recréer votre voix.
Il existe plusieurs formes d’IA :
Les IA faibles ou restreintes : Ce sont des IA très spécialisées pour des tâches prédéfinies, dont entraînement a pour but de résoudre un problème tel que la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale ou la traduction. On peut inclure les LLM tels que GPT-4 dans cette catégorie.
Les IA fortes ou grandes : C’est une IA qui aurait les mêmes capacités que l’être humain. Pour l’instant, c’est un concept théorique, les chercheurs en IA cherchent un moyen de développer cette forme d’IA.
Les IA Superintelligente : Cette IA, encore plus théorique pour l’instant que les IA fortes, serait capable de surpasser l’être humain pour tous les domaines.
Comment fonctionne l’IA ?
Une IA fonctionne par l’apprentissage à partir de données, tout comme le cerveau humain.
Les étapes dans le développement d’une IA :
- Collecte des données : Cette étape consiste à rassembler le maximum de données relatives à l’apprentissage de l’IA, par exemple une IA qui sert à comprendre des images sera entraînée sur une grande base de données d’image.
- Tri de la base de données : Lorsqu’on entraîne une IA on recherche le maximum de données pour l’entraîner, mais parfois cette base de données a besoin d’être triée pour garder la meilleure qualité possible.
- Apprentissage automatique : Il y a deux façons pour une IA d’apprendre automatiquement via ses algorithmes d’apprentissages. Le machine learning : Le machine learning consiste à laisser l’IA apprendre à partir de la base de données, on utilise cette méthode pour des tâches dites “simples” Le Deep learning : Cette technique demande l’utilisation du circuit de neurones de l’IA afin d’apprendre des concepts plus complexes tels que la reconnaissance vocale ou d’images.
- Prise de décision : Maintenant que l’IA a appris elle peut prendre des décisions. En reprenant l’exemple de la reconnaissance d’image, si on donne une photo de voiture à l’IA, elle peut alors affirmer qu’il y a une voiture sur la photo fournie.
- Amélioration par interaction : Une IA, comme un humain apprend en continu, plus la base de données est complète avec le temps, plus l’IA devient performante.
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5 Questions à se poser avant d’utiliser l’IA
Les questions peuvent varier en fonction des informations que l’IA va traiter, certaines sont plus ou moins confidentielles et vous devriez adapter votre choix en fonction de chaque cas.
Comment l’IA a été entraînée et avec quel type de données ?
En fonction de la base de données utilisée pour l’IA, les résultats obtenus peuvent drastiquement changer. Pour gagner du temps, certaines IA sont entraînées avec des bases de données elle-même générées par de l’IA. Cette façon de faire permet effectivement de gagner du temps mais augmente le risque d’erreur de l’intelligence artificielle.
Comment la précision est-elle assurée ?
Imaginez que vous utilisez une IA pour réaliser la due diligence d’une cession d’entreprise et que l’IA qui avait pour but de lister tous les risques potentiels à la cession en oublie ou pire en invente. Le deal de cession peut alors être totalement remis en question. Il est important de connaître la précision assurée de l’IA pour des tâches spécifiques, d’ailleurs une IA entraînée à des tâches précises à plus de chance de faire moins d’erreurs qu’une IA entraînée à faire beaucoup de tâches.
La solution évolue-t-elle avec le temps ?
Il est important de choisir une solution évolutive pour améliorer les performances des tâches que vous lui fournissez.
L’IA s’intègre-t-elle à votre organisation ?
Il est important de prendre en compte l’intégration de l’IA dans votre organisation pour que le gain de productivité espéré ne soit pas au final une perte de productivité pour votre entreprise.
Comment vos données sont sécurisées ?
Il est important de savoir que la plupart des logiciels utilisant l’IA, utilisent des APIs (c’est-à-dire une connexion avec un service tiers) d’entreprise qui ont développé des IA. Le problème de ce système c’est que vos données transitent vers une autre entreprise qui n’est pas toujours soumise aux mêmes normes de sécurité que celle du service que vous utilisez à la base.
L’intelligence artificielle doit être utilisée avec précaution par les entreprises. Le partage de données confidentielles à un tiers n’est pas monnaie valable en échange de plus de productivité. Pour autant ce n’est pas un outil à bannir, l’IA transforme nos entreprises et permet de redistribuer les cartes du marché.