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Grâce à une communauté de 4 000 indépendants finement sélectionnés, OMS vous propose la solution parfaitement adaptée à vos besoins.
Chez OMS, nous choisissons les consultants et managers de transition avec exigence, sélectionnant des profils d’excellence pour nos clients.
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“Super pouvoirs”, “super assistant”, “super performant”, les superlatifs ne manquent pas lorsqu’il s’agit d’Intelligence Artificielle Générative. Et les dernières annonces d’OpenAI de Novembre le confirment, qui alimentent encore les fantasmes – personnalisation, baisse des coûts – et les craintes.
La révolution de l’IA est inévitable pour rester dans la course à la performance : 65% des chefs d’entreprise français en font aujourd’hui un investissement prioritaire et 88% d’entre eux espèrent un retour sur investissement d’ici 5 ans*.
Si les perspectives de développement de l’IA générative font rêver, elles suscitent des appréhensions légitimes quant aux limites de son utilisation : risques d’erreur, biais, questions éthiques, problèmes de sécurité et de confidentialité des données, coûts énergétiques et financiers.
Maîtriser cet outil est donc l’un des grands défis des entreprises aujourd’hui. Pour y parvenir, elles doivent se poser les bonnes questions : quelle solution adopter, quelles limites poser (en matière de sécurité, de déontologie, d’investissement), quelle stratégie déployer ? C’est là que nos indépendants interviennent.
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Dimitri Carbonnelle
Expert des sujets environnementaux et technologiques
Claire Lelièvre
Spécialiste Data & Sustainability
Grégoire Mialon
Chercheur Postdoctoral en IA
Marceau Longeanie
Chief Product Manager d’OMS
Chez OMS, nous accompagnons nos clients sur les sujets data grâce aux experts de notre pool : des professionnels spécialisés sur ces sujets complexes et disponibles pour vous aider à prendre le virage de l’IA générative, en alliant agilité et performance et en remettant de l’humain au cœur du processus.
Aujourd’hui, 3 indépendants OMS, spécialistes du sujet, vous livrent leur point de vue :
– Auteur d’une thèse sur l’IA à l’INRIA, Grégoire Mialon travaille aujourd’hui au laboratoire de recherche de META à ParisAu cœur du réacteur, il nous donne sa vision sur les perspectives et dangers de l’IA.
– Fondateur de Livosphère, société de conseil sur les sujets nouvelles technologies / climat, Dimitri Carbonnelle ajoute une dimension RSE à la question de l’IA générative. L’auteur de « 2050 : Crash ou Renaissance » propose des solutions pour limiter l’impact énergétique de l’IA et la mettre au service de la cause environnementale.
– Spécialiste de l’expérience client et des sujets de sustainability, Claire Lelièvre, accompagne start-up, ONG et grands groupes, principalement dans le secteur des services.
Pour finir, Marceau Longeanie, Chief Product Manager d’OMS, vous donnera 4 clés concrètes pour accompagner vos équipes dans leur utilisation de l’IA, au service de votre performance économique.
Le sujet vous interpelle ? Contactez-nous et faites-nous part de vos interrogations et besoins.
Bonne lecture !
Chercheur postdoctoral en IA, Grégoire Mialon travaille actuellement dans le laboratoire de recherche en IA de Meta.
J’ai découvert l’IA en 2016 pendant mes études d’ingénieur. Je trouvais magique non seulement qu’un ordinateur puisse apprendre une tâche simplement à partir d’exemples, mais aussi de voir émerger naturellement dans les neurones du modèle des concepts, des motifs qui nous sont familiers à nous humains. Et les applications industrielles semblaient variées et prometteuses. J’ai fait une thèse en 2018 à l’INRIA¹ sur la construction de modèles qui auraient besoin du moins de données d’apprentissage possible pour fonctionner. Au même moment, Open IA et d’autres exploraient une approche différente : en éduquant un modèle assez simple mais gigantesque sur une immense quantité de données génériques, pas forcément en lien direct avec ce problème, on l’adapterait ensuite à un problème particulier² . Après ma thèse, j’ai rejoint le laboratoire de recherche en IA de Meta pour travailler sur ces approches, dont les LLM³ font partie. Meta développe un LLM nommé Llama. Entraîner un LLM avec lequel dialoguer se fait en deux phases : une phase d’apprentissage sur une grande quantité de données, et une phase d’entrainement à suivre des instructions, afin de pouvoir converser avec lui.
En ce moment chez Meta, j’entraine les LLMs à utiliser des outils pour répondre à des questions auxquelles ils ne savent pas répondre en se basant uniquement sur leurs données d’entraînement. Par exemple, j’apprends aux LLM à utiliser un moteur de recherche lorsque ses données d’entraînement ne sont pas suffisamment récentes pour répondre à une question précise, comme trouver le vainqueur de la coupe du monde de Rugby 2023, qui est une information encore trop récente pour avoir été inclue dans les données d’entraînement. Nous pouvons aussi les entraîner à utiliser d’autresoutils, comme une calculatrice pour ne pas se tromper dans des calculs. C’était impossible jusqu’alors car les modèles n’étaient pas assez performants pour savoir quand et comment utiliser les outils, et cela débloque de nombreux use cases. Cela va fondamentalement changer la nature des LLMs.
L’IA permet des gains de productivité considérables pour les entreprises grâce à la recherche d’informations clés parmi des masses de données textuelles, mais ces modèles ont un coût énergétique et financier. L’enjeu pour les entreprises aujourd’hui est de comprendre ce que les LLMpeuvent faire que d’autres méthodes déjà existantes et moins coûteuses ne peuvent pas. Inversement, les entreprises doivent aussi identifier ce que les LLM ne peuvent pas faire, comme générer intégralement une nouvelle stratégie marketing, car ils ne savent encore pas bien raisonner ou planifier, et sont limités en termes de créativité. On peut compter sur un LLM pour automatiser des choses bien définies. Pour des tâches plus complexes, il faut encore le voir comme un assistant avec lequel interagir pour accélérer son travail mais il y a toujours un humain dans la boucle.
A titre personnel, je pense que c’est plus une opportunité qu’un danger. L’IA pourrait nous aider à découvrir des nouveaux médicaments, des nouveaux matériaux, mieux comprendre notre univers, générer des gains de productivité énormes, etc. Comme dans toute technologie, il y aura des abus, qui ne sont pas faciles à prédire aujourd’hui. Les gens craignent qu’à long terme, les LLM deviennent plus intelligents que nous et prennent le contrôle de la planète, mais cela reste très hypothétique: la science se joue dans les détails et rien ne montre que les LLMs arriveront à ce point-là. Ces questions sont intéressantes mais il y a d’autres enjeux qui font moins parler et qui sont, eux, très concrets. Par exemple, l’un des effets potentiels de la régulation aux Etats-Unis est la création d’un monopole de l’IA par des entreprises comme OpenAI. Inversement, la position de Meta est qu’il faut favoriser l’open source dans ce domaine et ouvrir les outils à tous. Dans un autre registre, quels seront les effets de l’IA sur l’automatisation des métiers ? Sur la désinformation ?
Pour des tâches complexes, il faut voir l’IA comme un assistant avec lequel interagir pour accélérer son travail… mais il y aura toujours un humain dans la boucle.
Impossible de prédire l’avenir. Je pense que l’on va encore améliorer des modèles comme GPT pendant quelques années pour qu’ils soient encore plus performants et fiables, comprennent les images et la vidéo. Ils seront donc de plus en plus utilisables par les entreprises. Ensuite, il est possible que l’on arrive à un point de blocage. Certains chercheurs pensent que l’on va entrer dans une boucle où le LLM va réussir à générer ses propres données d’entraînement, encore meilleures, et s’améliorer tout seul grâce à ces données. Si je devais émettre une hypothèse sur une direction de recherche dans quelques années, je dirais que ces modèles ne sont pas encore très autonomes : ils n’ont aucune autonomie dans l’apprentissage, c’est à dire qu’on ne peut pas les lâcher dans la nature pour qu’ils apprennent seuls, et ne sont pas très bons pour gérer les situations nouvelles. Dans ce sens, ils sont finalement moins intelligents que mon chat !
Consultante indépendante depuis plus de 10 ans, Claire accompagne start-up, ONG et grands groupes, principalement dans le secteur des services, avec une double spécialisation en expérience clients et en sustainability.
Je fais du conseil depuis plus de 10 ans auprès de grands groupes, principalement dans le secteur des services (banque, restauration collective, énergie, telecom), de start-ups et d’ONG. J’ai travaillé à la fois sur des sujets en lien avec le digital et plus particulièrement l’expérience client, mais également sur des sujets de sustainability. J’ai commencé à travailler sur les sujets d’IA il y a 7 ans, lors d’un projet de création d’une néobanque dans laquelle l’IA avait un rôle prépondérant. J’ai été en charge de l’appui à la création des offres bancaires, puis en lead sur le design de tous les parcours clients avec une équipe de 3 personnes et en charge de la construction du modèle relationnel centré sur l’IA. Sur ce projet, en un an, nous avons créé une application mobile supportée par une plateforme technologique bancaire intégrée à 40 partenaires technologiques et avec une équipe d’une centaine de développeurs à coordonner en mode agile.
Fascinée par le monde du digital et par la puissance du travail en équipe en mode agile, j’ai continué depuis à m’investir dans des projets de grandes ampleurs mêlant technologie, agilité et focus client. J’ai travaillé pendant un an pour une grande entreprise aux Etats-Unis sur un projet de création d’un laboratoire d’innovation dédié à l’IA au service de la connaissance client. Souhaitant mettre l’écologie au cœur de mon travail, je me suis très vite intéressée à l’utilisation de l’IA dans la contribution aux enjeux environnementaux tels que la lutte contre le réchauffement climatique, la protection de la biodiversité ou la sauvegarde de l’eau par exemple. J’ai travaillé au sein de l’incubateur Techstars Sustainability à Denver (USA) afin de me plonger davantage sur ces sujets. Aujourd’hui et depuis plus d’un an, j’accompagne un acteur mondial de la restauration collective et du facility management sur les sujets digital, consumer et sustainability au sein de l’équipe Global Digital&Data de ce grand groupe.
Une grande entreprise qui souhaite s’investir à l’échelle sur le sujet de la Sustainability ne peut le faire sans avoir à disposition des données de bonne qualité. En effet, l’élaboration d’un plan d’action stratégique sur les sujets environnementaux passe par une phase de diagnostic permettant la compréhension des leviers d’actions possibles. Par exemple, pour réduire l’impact carbone, il est nécessaire d’identifier précisément les principales sources d’émissions. Dans cet exercice, il est nécessaire de croiser diverses sources de données, afin de projeter les progrès possibles en fonction de la situation de l’entreprise. Si on prend l’exemple d’une entreprise de restauration collective et de facility management, les KPIS pouvant être suivis pour mesurer l’impact pourraient être par exemple : la réduction de l’empreinte carbone, la réduction de la consommation d’eau, ou la réduction du gaspillage alimentaire.
Dans ce cas, l’IA est pertinente, entre autres, pour :
1. La mise en place d’outils de reporting avancés2. La réalisation d’actions automatisées permettant de limiter l’impact de l’entreprise sur l’environnement3. L’accompagnement du client vers une consommation plus responsable
Plus concrètement :
1. Des outils de reporting plus poussés grâce à l’utilisation de l’IA peuvent être utilisés afin de suivre les indicateurs clés et de mieux comprendre l’impact des choix de l’entreprise. Le reporting en temps réel peut également permettre de remonter des alertes en cas d’anomalies de fonctionnement ayant un impact négatif sur l’environnement, par exemple une consommation énergétique anormale.
2. L’IA peut également proactivement prendre des décisions et réaliser des actions associées. Dans l’exemple précédent, l’IA pourrait être capable de détecter ces pics de consommation et agir directement sur la baisse de la température dans des locaux par exemple. Sur le long terme, l’IA, en apprenant suffisamment, peut optimiser la gestion de la consommation de l’énergie d’une entreprise de manière précise et proactive.
3. Sur le lien avec le client au travers de solutions digitales, l’IA permet de comprendre plus précisément les besoins et les attentes des clients. La donnée fournie au client pour l’orienter dans ses choix de consommation est cruciale. Dans le cas de l’achat de nourriture en ligne par exemple, l’IA permet de fournir plus facilement au client les bonnes données au bon moment pour l’orienter vers une consommation de produits alimentaires plus responsables. L’IA est capable de fournir de l’information poussée, de manière proactive (ou non) sur l’impact des produits alimentaires. Par exemple, l’IA peut analyser la composition des plats et fournir au consommateur des données, comme : l’empreinte carbone des aliments, la provenance des plats, la consommation d’eau générée pour la production, l’impact pour la santé, …
L’IA est capable de proposer proactivement des alternatives. Elle est capable de proposer des réductions de prix sur certains articles plutôt que d’autres. Le consommateur peut même demander à recevoir des recommandations personnalisées en fonction de ses besoins : consommer végétarien, manger plus local, … Il est possible de faire choisir au client s’il désire ce genre d’assistance ou non. Utilisée avec l’intention de respecter l’humain et la nature, l’IA peut devenir un véritable compagnon pour les entreprises et leur client, dans la génération de modèles de consommation de plus en plus responsables.
La préservation de notre planète et des espèces qui y vivent est l’enjeu du siècle pour les humains et donc pour les entreprises. Responsables du réchauffement climatique et de l’effondrement de la biodiversité, les activités humaines vont évoluer drastiquement dans les années à venir, par des choix éclairés ou par la force des choses. Les entreprises qui n’arriveront pas à réduire leur impact et à proposer des solutions respectueuses de l’homme et de l’environnement, se retrouveront confrontées à des difficultés majeures mettant en péril leur durabilité : désintérêt de plus en plus fort des consommateurs éclairés, difficultés à recruter des talents, dénonciation des pratiques de green washing, … Les entreprises qui réussissent à communiquer de manière transparente et à atteindre la neutralité carbone, voire à générer une empreinte carbone négative sont dans le monde d’aujourd’hui, les véritables entreprises innovantes.
L’innovation de rupture passe par de nouveaux modèles d’entreprises, dans lesquels la technologie a toute sa place pour accélérer les changements à grande échelle.
L’IA est certes une innovation de rupture, très puissante et capable de bouleverser tous nos modes de fonctionnement, mais sans une approche RSE de pointe pour porter son utilisation, elle ne permettra pas aux entreprises de prospérer, ni à notre humanité de perdurer. La véritable innovation de rupture passe par la mise en place de nouveaux modèles d’entreprises, dans lesquelles la technologie à toute sa place comme atout majeur pour accélérer les changements à grande échelle. La prise de conscience s’accélère de manière exponentielle et la puissance majeure de l’IA est qu’elle est capable d’analyser une quantité illimitée de données afin d’appuyer l’homme dans une prise de décision beaucoup plus rapide. L’humanité a désormais compris qu’il ne restait que quelques années pour agir et les entreprises n’ont pas d’autres choix que de trouver des solutions de toute urgence pour s’aligner dans ce combat.
IA, Expérience Client et Sustainability. Plus de 10 ans de conseil auprès de grands groupes, principalement dans le secteur des services (banque, luxe, FMCG, énergie, télécom), de start-ups, Shifter au shift Project.
J’ai travaillé pour de grands groupes comme Hewlett Packard, General Electric et SFR sur des projets stratégiques avant de lancer mon cabinet de conseil, Livosphere orienté vers les nouvelles technologies. Ce qui m’anime, c’est d’anticiper les changements profonds apportés par les technologies, en particulier l’IA : quelles sont ses possibilités ? Comment cela transforme-t-il notre société ?
Depuis 3 ans, je m’engage beaucoup plus sur les enjeux climatiques et environnementaux, dont la sobriété numérique. J’ai écrit un livre, « 2050 : Crash ou Renaissance », dans lequel j’explique comment adapter notre société aux enjeux climatiques en tenant compte de cette dimension technologique. J’y développe ce que l’IA permet mais aussi les risques et les dérives qu’elle induit.
Dans un article écrit il y a déjà quelques années, « Jamais sans mon iLad », j’expliquais dans une nouvelle, comment l’IA pouvait normaliser nos comportements. Par un phénomène d’auto-référence, on fera de plus en plus confiance aux IA qui sauront de mieux en mieux prédire notre avenir car nous préférerons suivre son avis plutôt que de se tromper. On risque d’y perdre notre sens de l’initiative, la capacité à surmonter les échecs et la créativité. La vie serait d’un profond ennui car on saura facilement la prédire depuis notre naissance.
Aujourd’hui se développe une peur que l’IA nous dépasse et finisse par nous contrôler. Pour moi, le risque est plutôt que par facilité voire paresse, on se repose systématiquement sur elle. On constate que l’IA vise souvent juste et on finit par lui faire toujours confiance même si elle peut se tromper. C’est la problématique de l’hypovigilance où l’être humain ne vérifie même plus ce que propose l’IA par excès de confiance et laisse passer des erreurs parfois aux conséquences dramatiques. L’IA peut être juste à 99% mais cela ne signifie pas qu’elle le soit à 100%. Cela peut devenir déshumanisant car l’être humain devient un maillon de la chaîne piloté par des IA qui lui indiquent que faire.
Dans une industrie, si un opérateur vérifie régulièrement que l’IA contrôle bien la qualité de fabrication de produits et constate que dans 99% des cas, il n’y a aucun souci, il pourrait laisser passer une pièce défectueuse qui, dans le cas d’un véhicule, pourrait avoir des conséquences dramatiques. Cela signifie qu’il faut tester la vigilance des personnes, par exemple en provoquant des erreurs contrôlées dans les processus pour s’assurer de cette hypovigilance mais aussi sensibiliser les personnes à l’esprit critique vis-à-vis de l’IA. L’erreur serait évidemment mentionnée à l’opérateur juste après !
Le choix de là où on intègre l’IA et les robots est aussi essentiel. J’ai travaillé pour une entreprise de maroquinerie pour laquelle j’ai étudié la chaîne de fabrication des sacs à main afin de déterminer quelles tâches on pouvait automatiser grâce à des robots. Nous avons décidé de ne pas robotiser certaines opérations répétitives mais dont les maroquinières ont besoin pour réduire leur charge mentale, en revanche nous avons robotisé le test d’usure des sacs qui nécessite des dizaines de milliers de gestes répétitifs. Il est indispensable d’intégrer l’humain quand on introduit de l’IA ou des robots dans une entreprise.
Aujourd’hui, la phase d’apprentissage de réseaux neuronaux nécessite beaucoup de puissance de calcul et de données. Le Transfer Learning¹ permet de réduire l’impact énergétique et des ressources de l’IA : il permet à partir d’un modèle d’IA générique de l’adapter à chaque acteur en fonction de ses propres besoins, ce qui diminue fortement la phase d’apprentissage, la plus énergivore. Dans le secteur automobile par exemple, des concessionnaires d’autoroutes, des villes, les pouvoirs publics peuvent avoir un intérêt à disposer d’une IA qui puisse reconnaître les différents modèles de véhicules via des caméras. Plutôt que d’entrainer séparément différents modèles d’IA, ils pourraient utiliser un modèle open source et l’adapter à leurs propres besoins dans un second temps. Cela réduirait fortement la consommation d’énergie des serveurs.
Certains usages de l’IA permettent de réduire notre consommation d’énergie. L’IA peut anticiper certains risques d’inondations, identifier le potentiel d’énergie solaire pour chaque toiture, réduire la consommation énergétique de bâtiments ou optimiser les déplacements d’équipes de maintenance. L’usage de drones dotés d’une caméra thermique et d’IA permet aussi de repérer quels bâtiments nécessitent le plus de rénovation thermique à cause des fuites de chaleur. L’IA est capable d’analyser un très grand nombre d’images et d’apporter des solutions précises : elle permet donc à la fois de prioriser, mais aussi de canaliser et d’orienter les flux financiers ou de ressources là où ils sont nécessaires.
Dans le domaine du reporting également, l’IA est un atout. Elle permet de formater des données collectées de manière disparate par les entreprises pour les faire correspondre au format de rapports RSE comme la CSRD² en réduisant fortement le travail administratif. Bien sûr, il est nécessaire de vérifier les données par la suite car cela ne sera pas juste à 100%.
L’IA permet à la fois de prioriser, mais aussi de canaliser et d’orienter les flux financiers ou de ressources là où ils sont nécessaires.
Une partie des étudiants utilisent l’IA en complément de ce qu’ils savent faire. Ils l’intègrent dans leur travail et ils ont la bonne approche : commencer le travail par eux-mêmes et le compléter avec CHAT GPT ou d’autres outils d’IA. Ils les utilisent aussi sur les tâches les plus rébarbatives pour faire des résumés, des plans ou de la veille par exemple en gardant un esprit critique et en vérifiant les sources et erreurs de l’IA. Toutefois, une autre partie des étudiants peuvent prendre les réponses des IA génératives comme GPT-4 pour argent comptant sans s’assurer de la qualité des réponses et des « hallucinations ». Le risque comme je le disais précédemment est d’habituer les élèves à faire moins d’efforts, de ne plus apprendre à faire les choses par eux-mêmes et de laisser passer des erreurs manifestes de l’IA..
Méthode d’IA qui permet de transférer les connaissances acquises à partir de la résolution de problèmes donnés pour traiter un autre problème.
Chief Product Manager d’OMS, Spécialiste en IT project management, network infrastructure, blockchain & Lean Management
L’Intelligence Artificielle (IA) redéfinit notre paysage professionnel. Mais pour profiter pleinement de ses avantages, il est crucial de bien cerner ses défis :
L’IA : un outil, pas un remplacement
L’Intelligence Artificielle (IA) est souvent perçue comme une menace pour l’emploi et les rôles traditionnels au sein des entreprises, mais cette perspective est une simplification excessive. En réalité, la plupart des IAs, surtout celles actuellement en utilisation courante, sont conçues pour servir de complément à l’expertise humaine plutôt que pour la remplacer. Ces IAs, typiquement qualifiées de « faible niveau », sont spécialisées et optimisées pour des tâches bien définies. Par exemple, elles peuvent analyser rapidement de grands volumes de données, reconnaître des motifs ou des tendances, et fournir des prédictions basées sur ces analyses.
Cependant, elles ne possèdent pas la capacité de jugement, l’intuition, la créativité ou l’empathie qui caractérisent l’humain. Au lieu de voir l’IA comme un remplaçant, il est plus judicieux de la considérer comme un outil avancé qui, lorsqu’il est utilisé à bon escient, peut augmenter l’efficacité, la productivité et même la satisfaction au travail, en déchargeant l’homme des tâches répétitives et en lui permettant de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Quelle confidentialité des données ?
La question de la confidentialité des données avec l’Intelligence Artificielle (IA) est centrale dans la transformation digitale des entreprises. L’utilisation croissante de l’IA pour analyser, traiter et prédire à partir des données exige une vigilance accrue quant à la façon dont ces informations sont gérées. Souvent, les IAs, en particulier celles offertes par des entreprises privées comme ChatGPT ou d’autres modèles de langage, fonctionnent en s’appuyant sur d’énormes quantités de données pour produire des résultats pertinents. Cette dépendance à la donnée soulève des inquiétudes légitimes : qui a accès à ces informations ? Comment sont-elles stockées et protégées ? Y a-t-il un risque de fuite ou d’utilisation malveillante ? Ces préoccupations sont d’autant plus pressantes que des données sensibles ou confidentielles peuvent être exposées, sciemment ou non, lors de l’interaction avec ces systèmes. Dans ce contexte, il est impératif que les entreprises instaurent des protocoles stricts de gestion des données, sensibilisent leurs collaborateurs à l’importance de la discrétion et assurent une formation continue sur les meilleures pratiques en matière de sécurité de l’information. Utiliser l’IA ne signifie pas sacrifier la confidentialité, mais cela requiert une approche proactive pour garantir la protection des données à chaque étape.
Comment bien cerner les enjeux éthiques ?
L’éthique de l’IA est un sujet qui transcende la simple technologie pour toucher aux valeurs fondamentales de notre société. Lorsqu’on parle d’éthique dans le contexte de l’Intelligence Artificielle, il s’agit de s’interroger sur l’usage que nous faisons de ces outils : quelles sont les intentions derrière leur utilisation et quelles conséquences cela peut-il avoir ? La capacité de l’IA à traiter et à prédire à partir de vastes ensembles de données peut être tentante pour des applications moins vertueuses, qu’il s’agisse de manipulation de l’opinion publique, de surveillance accrue, de rédaction de fakes news ou d’autres usages qui bafouent les droits et libertés individuels. De plus, l’IA peut involontairement perpétuer des biais et des inégalités existants si elle est formée avec des données qui reflètent ces biais. Dans ce contexte, il est essentiel que les entreprises adoptent une démarche responsable, en se posant les bonnes questions avant de déployer une solution basée sur l’IA. Cela implique également d’instaurer des garde-fous pour éviter toute dérive, et de s’engager activement dans une démarche d’amélioration continue, en tenant compte des retours de la communauté et des experts du domaine. L’éthique en IA n’est pas un luxe, mais une nécessité pour garantir une utilisation respectueuse et bénéfique pour tous.
« Tout comme on ne confierait pas le volant d’une voiture à une personne non formée, on ne devrait pas laisser des collaborateurs sans formation adéquate interagir avec, ou dépendre de, des systèmes d’IA ».
De la nécessité de se former
La formation adaptée en matière d’Intelligence Artificielle est, sans conteste, l’un des piliers permettant à une organisation de naviguer avec assurance dans le paysage numérique d’aujourd’hui. En effet, tout comme on ne confierait pas le volant d’une voiture à une personne non formée, on ne devrait pas laisser des collaborateurs sans formation adéquate interagir avec, ou dépendre de, des systèmes d’IA. Une formation adéquate offre aux employés non seulement les compétences pour utiliser efficacement l’IA, mais aussi une compréhension des limites et des potentielles erreurs de ces systèmes. Cela permet d’éviter une confiance aveugle, tout en favorisant une utilisation critique et informée. La formation en IA va au-delà de la simple utilisation : elle englobe aussi la compréhension des enjeux éthiques, des risques en matière de confidentialité, et des implications plus larges de l’IA dans le secteur d’activité de l’entreprise. En outre, en dotant les employés des connaissances nécessaires, on renforce non seulement la sécurité et l’efficacité de l’entreprise, mais on encourage également une culture d’innovation et d’adaptabilité, essentielle à la prospérité à l’ère du numérique.
Utiliser l’IA requiert une approche proactive pour garantir la protection des données à chaque étape.
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