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L'IA n'est pas prête à nous remplacer

Vous avez sûrement entendu ou lu les prédictions alarmistes : l'intelligence artificielle va nous voler nos emplois. Les médias aiment nous faire peur, mais qu'en est-il vraiment? Deux expériences récentes m'ont ouvert les yeux sur la réalité actuelle de l'IA.

Commençons par mon retour de vacances cauchemardesque. J'avais choisi une compagnie aérienne allemande réputée, pensant bénéficier d'un service irréprochable. Quelle désillusion! Dès le départ, mon itinéraire semblait compromis. Allions-nous rentré à la maison à temps ou devrions-nous rester quelques jours dans l'aéroport de transit, comme le laissait pressentir un e-mail reçu durant le trajet? Durant le vol, la cheffe de cabine m'a redirigé vers un chatbot censé m'aider à réserver un nouveau vol. Surprise! Ce système était moins performant que celui que j'avais moi-même conçu en 2017 pour les votations et élections genevoises. Incapable de résoudre mon problème, le chatbot, je devrais dire l'application web avec des boutons préprogrammés, m'a renvoyé vers des humains tout aussi dépassés par la situation.

De retour au sol, s'en est suivi un véritable parcours du combattant : chaos à l'aéroport, nuit d'hôtel imprévue, et finalement, c'est grâce à l'intervention d'un agent en chair et en os que nous avons pu rentrer chez nous. Cette mésaventure m'a rappelé à quel point l'intelligence et l'agilité humaines restent essentielles face à des situations complexes et imprévues.

 

Ma seconde expérience concerne l'utilisation de l'IA pour la rédaction et la programmation. Plus je teste ces outils, plus je réalise l'importance cruciale des instructions fournies et de la qualité des données d'entrée. L'IA peut certes reformuler ou coder efficacement, mais elle nécessite toujours une supervision humaine attentive pour produire un résultat vraiment pertinent.

Lors du jeûne genevois, j'ai voulu développer, grâce à l'IA générative, un algorithme de machine learning (ML) pour trouver la meilleure recette de cookie au chocolat. En quelques secondes, j'avais mon code. En revanche, il m'a fallu des heures pour le débuguer et surtout pour obtenir une recette réaliste. Pour entraîner une intelligence artificielle à faire du ML, il faut commencer par faire des réductions mathématiques. La machine avait tellement réduit mes données qu'en sortie, j'avais autant de sel que de sucre. J'ai dû me plonger dans la documentation technique pour guider l'IA générative et surtout écrire du code qui prenne en compte les différences d'échelles entre les ingrédients.

 

Ces deux situations m'ont convaincu que l'IA n'est pas encore prête à nous remplacer, du moins si l'on vise l'excellence. En effet, elle n'est pas capable de résoudre un problème dans son ensemble. L'IA générative est uniquement capable de prédire de façon probabiliste quel sera le prochain mot d'une phrase, le prochain pixel d'une image ou la prochaine instruction dans un programme informatique. Malgré ses faiblesses, je reste convaincu qu'elle reste un outil formidable, capable d'augmenter notre productivité et notre créativité. L'avenir n'est pas dans le remplacement de l'humain par la machine, mais dans une collaboration intelligente entre les deux.

Alors, plutôt que de craindre l'IA, apprenons à l'utiliser judicieusement. Elle ne remplacera pas notre jugement ou notre capacité à gérer l'imprévu, mais elle peut nous aider à travailler plus efficacement. L'enjeu est de trouver le juste équilibre entre automatisation et intervention humaine, pour offrir des services et des produits de qualité supérieure.

 

Mes lectures de la semaine 37, du 9 au 15 septembre 2024:

 

Publié par O. Leclère, le 09 septembre 2024 à 08:00