Une IA Ethique pour transformer votre business
Une nouvelle étude explore l’adoption de la GenAI dans les TPE et PME. Si les résultats diffèrent parfois d’autres enquêtes (comme celles de la BPI sur les projets en production), cela pourrait s’expliquer par des usages limités : synthèse, traduction, analyse de données. Malgré 43 réponses, les observations qualitatives révèlent des freins clés : hallucinations, sécurité, intégration au SI, manque d’expertise interne.
Une étude sur l’impact de l’IA chez les chercheurs, prolongeant celle du BCG. Résultat : une forte hausse de productivité chez les profils performants, mais des difficultés pour les moins à l’aise avec ces outils. Surprenant : 82 % des chercheurs se disent moins satisfaits, la créativité étant déléguée à l’IA. Ce constat rappelle l’importance de former les équipes et de choisir soigneusement les tâches adaptées à l’IA lors de son intégration en entreprise.
Petite mise à jour de la consommation des data-centers aux US. Avec l’IA (qu’on n’arrive toujours pas à isoler en pourcentage) cela explose pour arriver au niveau de la consommation de l’aviation commerciale, mais ça on savait. Infos nouvelles : 95% utilisent de l’énergie “dirty” (pour être always on), et les gentils “Chats” sont bien mignons comparés aux modèles de génération de vidéo ou de son dévoreur de puissance. Ajouté à l’usage qui explose, on n’a encore rien vu ! Et l’auteur nous rassure en nous disant qu’il ne voit pas de régulation sur ce sujet dans les quatre prochaines années…
Encore une tentative de précision de ce qu’on entend par Agent IA. C’est Google qui s’y colle (pour bien sûr nous proposer ses technologies ensuite, mais le contenu n’en reste pas moins intéressant). Un agent est un LLM avec des capacités de raisonnement et donc de prise de décision, auquel on donne accès à des services externes via API. C’est une vue peut-être limitée avec l’avantage de correspondre au présent, sans être totalement futuriste.
On connaissait le manque chronique de données d’entrainement, dont certains voient une explication aux LLM qui commencent à plafonner en performance. Mais de là à ce que Meta utilise sciemment, avec l’accord de Mark Zuckerberg, une base de données de livres piratés sur Bit Torrent, et en plus effacent leurs traces ! Et on parle de contenus “US”. Un retard qui est peu évoqué : quid de la représentativité des autres cultures ? Surtout quand la régulation (pourtant nécessaire) va dans le mauvais sens et les rend encore moins accessibles ? Il est urgent de régler cette question de droits voisins vs “fair use”.
L’espoir n’est pas perdu, d’après la dernière étude du World Econmic Forum sur plus 1000 entreprises, si 41% prévoient de réduire les postes avec l’IA, 77% veulent se concentrer sur la formation des équipes existantes (upskill). Et même 87% dans les pays les plus développés. Elles semblent plus raisonnables que les gouru du marketing de la tech. Sur les 92 millions d’emplois perdus, ils restent compensés par 170 millions de nouveaux créés pour 2023.
Dans la confusion du mot “intelligence” que peut donner l’impression qu’un perroquet stochastique pourrait avoir en imitant des réponses récupérées dans les données d’entraînement (un LLM donc), il est bon de revenir sur des tests plus précis. Celui-là mesure la capacité à comprendre un humain. Les performances restent à 9% pour l’instant. Cela ne veut pas dire que cela ne va jamais marcher, juste qu’on surestime les performances à court terme. Mais n’oublions pas qu’on sous-estime les performances à long terme selon la loi de Lamara.
Toujours la source d’un fournisseur de solution Agentic AI, un guide assez complet sur les étapes à passer pour se lancer dans un tel projet. Il couvre pour une fois les sujets métiers, les humains, la sécurité et la mesure de performance. Plutôt rare, surtout vu la source.
Une autre définition de l’Agentic AI ou l’IA (pas seulement générative) grâce au raisonnement prend des décisions et des actions de manière autonome. Faite par un fournisseur de solution donc forcément positivé. Des redites sur que j’ai pu partager précédemment, parce que la répétition et les légères variations permettent d’affiner notre perception des choses. C’est comme ça que nous fonctionnons nous les humains (comme les IA d’ailleurs puisqu’elles ont été calquées sur nous).
Une discussion de board qui démarre en demandant comment l’IA peut réduire les équipes dans leurs participations pour augmenter la profitabilité. La question se pose sur les stagiaires et les juniors. Mais le manager pointe avec raison : qui va devenir senior si on ne peut plus former les juniors à le devenir ? (le même constat est fait chez les avocats ou les grands cabinets de conseil). Résultat, ils cherchent à mettre de l’IA partout et ça va leur prendre du temps. Devant la réalité et la complexité des organisations des entreprises, le grand remplacement par l’IA n’est pas pour demain. Même avec un démarrage pour le moins bas du front.