L'intelligence artificielle, vraiment ?
Intelligence : Faculté de connaître, de comprendre ; qualité de l'esprit qui comprend et s'adapte facilement. (Le Robert)
Artifice : Moyen habile visant à cacher la vérité, à tromper sur la réalité (Larousse)
C'est bel et bien un artifice : elle vise à se faire passer pour de l'intelligence alors qu'elle est autre chose...
- Une erreur de traduction ? Intelligence artificielle = Renseignement automatisé ? Une dérive de la polysémie du terme "intelligence" en anglais ?
- Un mauvais coup markéting ? Quand John McCARTHY invente le terme, il travaille sur le réseau de neurones informatiques et a besoin d'un terme vendeur pour décrocher des crédits de recherche... "réseau de neurones" => "cerveau" => "intelligence artificielle"
- Un "bidule dont on ne sait pas encore à quoi il sert" ? Une définition que l'on doit à Cédric VILLANI (médaille Fields en 2010 et auteur en 2018 du rapport parlementaire sur l'intelligence artificielle) mais qui traduit le fait que l'intelligence artificielle ne date pas d'hier et reste le mot valise qui désigne en réalité des concepts très différents (LLM, systèmes experts, réseau de neurones convolutifs, système de calcul prédictif, machine learning... )
L'intelligence artificielle n'est pas une technologie informatique, c'est une transformation anthropologique, c'est aussi une collection de plusieurs outils qui n'ont finalement pas grand chose à voir les uns avec les autres, ce sont des usages qui vont finalement d'un système de détection de panne à un chatbot interactif en passant par de la reconnaissance d'image... C'est en réalité un nouveau champ de la cognition qui fait appel
- à l'informatique et aux mathématiques (pour le moteur sous le capot),
- à la physique (pour sa soutenabilité énergétique, hydrique et environnementale),
- aux droits (pour les limites, les risques et la nécessaire régulation),
- aux économistes et aux sociologues (pour comprendre l'impact sur l'emploi, l'économie et le monde professionnel)
- aux psychologues et aux neurologues (pour comprendre l'impact sur notre cerveau et nos processus cognitifs)
- aux philosophes et aux anthropologues (pour la compréhension de ce que cela transforme dans la nature humaine)
- ...
Toute cette connaissance existe et est disponible ! Mais vous n'avez pas forcément le temps et/ou l'envie de vous y plonger, d'identifier, trier, synthétiser les informations pertinentes pour vous. Ce dont vous avez besoin c'est d'un accompagnement méthodologique en capacité de curer l'information, d'extraire et de cibler les connaissances à acquérir, les compétences à développer, les bonnes pratiques à mettre en place pour mener à bien l'adaptation de votre organisation à cette petite révolution !
Sensibilisation à l'intelligence artificielle
Vision à 360° pour appréhender l'ensemble des enjeux à un premier niveau
- Définition(s) et contexte historique
- Enjeux économiques et chaines de valeur
- Enjeux juridiques, RH et managériaux
- Présentation des types d'IA et des types d'usages
Aide à la construction d'un cadre stratégique de l'IA (risques, opportunités, cadre et process)
L'intelligence avant d'être une feuille de route par la DSI et les équipes est surtout une thématique qui bouscule de nombreuses règles du jeu. Il est essentiel d'appréhender l'ensemble des risques et opportunités, de mesurer les impacts humains, sociaux, sociétaux et économiques avant de se lancer si on ne veut pas rejoindre "les déçus de l'IA"
- Cadre juridique de l'IA (DATA, conformité, RGPD, IA Act)
- Risques psychosociaux collectifs (transformations des métiers, distorsion managériale...)
- Risques psychosociaux individuels (charge cognitive, déclin cognitif, fracture numérique...)
- Valeurs, lignes rouges, cadre et processus
- Rôles de la DG, de la DSI, de la DRH, des encadrants, des collaborateurs
- Charte du numérique et de l'Intelligence Artificielle
Feuille de route stratégique pour l'IA
L'urgence de l'IA crée souvent des projets tout azimut ayant parfois des retours sur investissements discutables quand ils ne créent pas des goulets d'étranglements ou des dépenses cachées... Avoir une démarche cohérente nécessite une méthode globale étape par étape avec des validations intermédiaires en cohérence avec vos objectifs.
- Analyse des opportunités
- Identification des cas d'usages
- Matrice de décision en fonction de vos valeurs
- Hiérarchisation des projets
- POC, quick-wins et projets au long cours
Stratégie technologique pour l'IA
Aujourd'hui, au-delà du choix Copilot Versus Mistral Versus Claude se cachent des enjeux plus complexes... La chaîne de valeur doit s'analyser au regard de la chaîne de dépendance... La souveraineté ne se limite pas à choisir un modèle unique européen dont les puces sont américaines ou chinoises... Il faut surtout concevoir une stack technologique dont on connaît les limites, les risques et pour lesquels on n'est pas capable de basculer si nécessaire vers des alternatives...
- Quelle stack technologique pour l'IA : une plateforme unique ? une collection d'outils ?
- Quelle technologie ? open source / propriétaire / un mix ?
- Quelle empreinte physique cloud / hybride / on prem ?
- LLM vs SLM vs scripting pur ?
- l'IA face aux DESIGN / BUILD / RUN ?
- Quels modèles économiques ? Routage d'IA, modèles d'IA ? tokenomics ?
Workplace AI
La consumérisation de l'informatique rend les utilisateurs autonomes, on n'arrête pas l'eau avec une passoire. La seule manière de maîtriser les usages, c'est de co-construire les règles du jeu avec vos utilisateurs... ce qui veut dire les former, les sensibiliser, identifier leurs besoins et les faire adhérer à votre stratégie, vos orientations et vos lignes rouges. Cela présuppose de définir des règles communes, d'expliquer et d'assumer les choix stratégiques de l'organisation et de proposer des outils adaptés et un accompagnement ad hoc !
- Quels besoins ? quels outils ? quelles compétences ?
- Bons usages et bons réflexes sur les outils
- Bonnes pratiques métiers au travers des outils
- Organisation des usages en solo, en équipe, à l'échelle de l'organisation