Le 25 janvier, le MBA Digital Marketing & Business (DMB) de l’EFAP a organisé le Visionary Day, un événement entièrement numérique dédié à explorer le futur du digital. Cette journée a réuni des experts qualifiés pour discuter des tendances émergentes, avec un focus particulier sur l’intelligence artificielle, tant dans son développent que dans l’aspect IA éthique le métavers, et leur impact sur différents secteurs tels que le luxe, le retail, et plus encore. Mais si de nombreux insights ont été soulevés, voici celui que je retiens.
IA, championne de l’avenir
Rapide définition :
On entend tellement parler de l’IA au quotidien qu’il paraîtrait ridicule de s’atteler à la redéfinir. Pourtant, cette simple action est primordiale. Souvent, la vision qu’on en a est biaisée par des raccourcis. Alors retournons au base.
L’intelligence artificielle (IA) désigne en premier lieu la simulation de processus d’intelligence humaine par des machines, le plus souvent des systèmes informatiques.
Ces processus peuvent se diviser en trois grands points.
On commence par l’apprentissage : l’IA intègre un ensemble d’informations. Mais ces informations seules ne constitue pas la totalité du processus d’apprentissage. Un exemple simple pour vulgariser : le mot orange désigne un fruit. Mais c’est aussi une couleur ou une ville. Il y a donc une deuxième étape à ce processus, celui de créer de règles pour l’utilisation des informations.
Passé ce premier point on arrive au raisonnement. L’IA va utiliser les règles qu’elle a apprise pour atteindre des conclusions. Si on lui demande ce qu’est une orange, l’article indéfini lui fait comprendre qu’on parle d’un fruit. Si on lui demande où est Orange, il comprendra qu’il s’agit d’un lieu et donc que l’on parle de la ville.
Entre alors en jeu le dernier point : l’auto-correction.
Cette ultime étape fait référence à la capacité d’un système d’IA de modifier son comportement ou d’ajuster ses algorithmes en réponse à des feedbacks ou à des erreurs identifiées lors de son fonctionnement. C’est le fameux : “je comprend mon erreur, je vais réajuster la réponse.” Cette étape est cruciale car elle permet de suivre un parcours d’optimisation continue lors de l’utilisation d’une IA.
Désormais, on comprend mieux le fonctionnement de l’IA, mais toutes les IA ne se valent pas. on retrouve ainsi plusieurs formes majeures.
Expliquer et définir les formes d’IA
L’IA se manifeste sous deux formes principales : l’IA faible (ou étroite) et l’IA forte (ou générale). L’IA faible est conçue et entraînée pour une tâche spécifique, comme la reconnaissance vocale ou la conduite autonome. Concrètement, elle se cantonne à la façon de penser que l’Humain lui a enseigné. Elle domine actuellement le paysage technologique avec comme exemples les plus notables ChatGPT, Bard, Midjourney etc… Mais par dessus tout, elle est bien loin de l’IA forte.
L’IA forte possède la capacité de comprendre ou d’apprendre toute tâche intellectuelle qu’un être humain peut. C’est HAL dans 2001 : l’odyssée de l’espace, ou encore R2D2.
Aujourd’hui elle reste encore largement théorique bien que des avancées sont faites sur le chemin pour réaliser un jour une telle IA. En résumé, l’IA faible fait, l’IA forte pense.
Ses avantages globaux
Maintenant que la nature même de l’IA est définie, pourquoi en a-t-on autant parlé durant le Visionary Day ?
Tout simplement car elle a le potentiel de transformer les industries et détient ainsi de nombreux avantages.
Ces avantages sont vastes et touchent presque tous les aspects de la vie moderne.
Cela passe par une automatisation accrue de nombreux processus, réduisant ainsi la nécessité de tâches répétitives et libérant ses utilisateurs de tâches chronophages sans grandes valeurs ajoutées. Ce qui laisse plus de temps pour développer sa créativité. Cela en fait donc un atout stratégique majeur.
L’IA améliore également la prise de décision grâce à des analyses de données rapides et précises. Fini les nuits blanches devant des tableurs Excel. Vous avez désormais un nouveau compagnon.
Mais l’imagination est la seule limite à l’utilisation de l’IA. Ainsi, on la retrouve intégrée dans de nombreux autres processus tels que l’optimisation de la consommation d’énergie, l’amélioration des diagnostics médicaux, le développement de l’accessibilité pour les personnes en situation de handicap ; la liste n’en finit pas. Mais, en dehors des avantages que l’on peut en tirer, le Visionary Day a permis à des professionnels de montrer l’impact de ces optimisations au sein de secteur précis.
Importance grandissante dans de nombreux secteurs
Pêle-mêle, on retrouve le secteur du luxe, du retail, de la santé, de la finance ou encore de l’éducation.
Dans le luxe, par exemple, l’IA aide à personnaliser l’expérience client et à gérer les stocks de manière plus efficace. Mais elle ne s’arrête pas à ce simple stade. Car elle peut aussi permettre de réduire certaines contraintes comme le fait de se déplacer dans des endroits somptueux pour réaliser des shootings. On les voit alors se réaliser en studio puis enrichis grâce à de l’IA générative afin de recréer les lieux-dits, à prix plus bas, tant financièrement qu’en termes d’impact carbone.
Dans le retail, elle transforme l’expérience d’achat en ligne par des recommandations personnalisées basées sur le comportement d’achat. On peut aussi imaginer un développement accru de son utilisation au sein de la chaîne logistique pour identifier et résoudre des points de tension.
L’IA révolutionne également les diagnostics médicaux avec des précisions jusqu’alors inégalées, ouvrant la voie à des traitements plus efficaces et personnalisés. Ce qui peut vite la rendre indispensable afin de repousser les limites de la médecine et de l’industrie de la santé. On peut aussi prendre des exemples plus concrets comme l’utilisation de l’IA dans la détection précoce du cancer où des algorithmes analysent des images médicales avec une précision supérieure ou égale à celle des spécialistes. Cela permet alors une identification plus rapide et précise de tumeurs potentielles. Ou encore le rôle crucial qu’elle joue dans la bio-ingénierie pour la création d’organes. On parle alors de bio-impression 3D.
Cette technologie permet de produire des tissus et organes en laboratoire en utilisant des cellules vivantes comme « encre ». C’est des technologies d’IA qui aident à optimiser les motifs d’impression pour imiter la complexité et la fonctionnalité des tissus humains, améliorant ainsi les chances de succès des greffes et réduisant le risque de rejet.
IA, de nombreux défis techniques
L’IA limitée techniquement
Les progrès de cette technologie sont impressionnants, n’est-ce pas ? Cependant, l’IA est confrontée à des limitations techniques significatives. La compréhension contextuelle et les nuances du langage humain, par exemple, restent des défis majeurs pour l’IA. On a beau lui donner des règles de compréhension précises, elle continuera à devoir être sans cesse améliorée pour s’approcher de la complexité du langage humain.
De plus, la dépendance à de grandes quantités de données pour l’apprentissage peut introduire des biais dans les algorithmes d’IA, affectant leur impartialité et leur précision. On voit ainsi naître des hallucinations. Typiquement, c’est ChatGPT qui vous invente des chiffres dans un bilan financier ou vous donne des répliques de films qui n’ont jamais existé dans l’histoire du cinéma.
L’IA à limiter
Toutes ces limitations techniques sont vouées à être dépassées avec un travail technologique de fond. On pourrait alors se dire que ce n’est qu’une question de temps avant que l’IA ne soit plus une technologie qui souffre de défis techniques.
Et oui, cela devrait arriver. Mais qu’en est-il de l’éthique ?
La question de savoir jusqu’où développer et déployer l’IA soulève généralement des inquiétudes. La réglementation de l’IA est un sujet complexe sur lequel de nombreux corps de métiers se penchent.
Ces discussions impliquent des discussions sur la protection de la vie privée, la sécurité des données et la prévention de l’utilisation abusive. La mise en place de garde-fous éthiques pour guider le développement et l’utilisation de l’IA est cruciale pour éviter des conséquences négatives sur la société et l’individu.
Mais comment s’y prendre ?
IA éthique, le vrai défi
Définition brève de l’éthique et de courant majeur
L’éthique, dans son sens le plus large, se réfère à la branche de la philosophie qui traite des questions de morale, définissant ce qui est bien ou mal, juste ou injuste, bon ou mauvais.
Ces questions sont très complexes et créent ainsi de nombreux débats depuis les débuts de l’Antiquité.
Néanmoins, l’éthique guide les comportements individuels et collectifs dans la société. En ce qui concerne l’IA, l’éthique s’intéresse principalement à la manière dont les technologies sont conçues, développées et utilisées de manière responsable. Un courant majeur de l’éthique de l’IA est l’éthique appliquée, qui cherche à intégrer des considérations morales dans la pratique et la politique autour de l’IA, en se concentrant sur des questions telles que la justice, la transparence, la responsabilité, la vie privée et le bien-être.
Comment les appliquer à l’IA
Appliquer l’éthique à l’IA implique de prendre en compte un ensemble de principes directeurs dès la phase de conception et tout au long du cycle de vie d’un système d’IA. Il y a ainsi 4 points majeurs à surveiller :
La transparence : les algorithmes d’IA doivent être compréhensibles par les utilisateurs et les parties prenantes, permettant une traçabilité des décisions prises par l’IA.
La justice et l’équité : veiller à ce que l’IA ne perpétue pas de biais discriminatoires et travaille à réduire les inégalités existantes. exemple de l’IA raciste
La responsabilité : établir des mécanismes clairs pour déterminer qui est responsable des décisions prises par l’IA, assurant ainsi que les individus et les organisations puissent être tenus pour responsables. On retrouve souvent cette considération dans la création des IA de conduite autonome qui devront faire des choix éthiques en cas d’accidents. trolley exemple
Le respect de la vie privée : protéger les données personnelles et assurer que l’utilisation de l’IA respecte la confidentialité des individus. Ce qui est un sujet particulièrement intéressant dans le cadre européen du développement des IA compte tenu de la présence du RGPD.
Ces 4 points sont, selon moi, indissociables du développement de l’IA, tout secteur confondu.
En sortant du Visionary Day, je constate que des informations importantes ont été mises en lumière. L’IA se révèle être une force motrice d’innovation et de changement, mais qui nécessite toutefois une gestion réfléchie. Elle se doit d’intègrer à la fois les aspects technologiques et éthiques tout en étant capable d’impacter positivement une variété de domaines, de l’industrie du luxe à la santé, elle soulève également d’importants enjeux techniques et moraux.
Pour que son développement soit bénéfique, il est impératif de considérer attentivement son emploi éthique, la sécurisation des données personnelles, la clarté des processus décisionnels et la prévention des préjugés. Le challenge majeur est de concilier progrès technologique et principes éthiques fondamentaux, afin d’assurer que les bénéfices de l’IA profitent à tous, dans le respect des droits et libertés de chacun et cela sur l’intégralité des secteurs.
Je vais réfléchir à tous cela et la prochaine fois je vous parlerai de l’intégration de l’IA au sein de l’industrie cinématographique.