L’IA est bien plus qu’un simple effet de mode

L’IA est au cœur de toutes les discussions. Le nombre d’organisations et de professionnels qui souhaitent devenir « AI-Native », « AI-Savvy » ou « AI-choisissez-un-mot-à-la-mode » atteint de nouveaux sommets. Le petit pays d’Angulla, dont le nom de domaine national est .ai, voit ses revenus augmenter alors que de nombreuses entreprises se ruent sur les noms de domaine en .ai.

Pourtant, les professionnels et les organisations expérimentés ont vu ces phénomènes de mode apparaître et disparaître. Ne vous méprenez pas : oui, l’IA est un outil fantastique qui peut générer un avantage concurrentiel considérable, à condition d’être appliquée correctement, dans le bon contexte et au service des objectifs de l’entreprise.

Il y a une vie au-delà de l’IA

Nous ne devrions toutefois pas croire que l’IA est une solution universelle.

Tout d’abord, parce que l’IA est un terme générique qui désigne un ensemble de techniques différentes. Ensuite, parce que tous les problèmes ne peuvent pas, ou ne doivent pas, être résolus grâce à l’IA. Prenons le cas d’un responsable qui a demandé à un stagiaire en informatique de développer une solution d’IA pour détecter et remplacer tous les noms de domaine dans un flux de données. À sa grande surprise, deux heures plus tard, le stagiaire est revenu en lui disant : « C’est fait. » Le responsable lui a demandé : « Comment ça, c’est fait ? », car il s’attendait à ce que la tâche prenne beaucoup de temps. Le stagiaire lui a simplement présenté sa solution, qui reposait sur les expressions régulières. Le responsable a été surpris par la simplicité et l’élégance de la solution. Pour le stagiaire, cette tâche était tout simplement un cas où utiliser l’IA aurait été disproportionné, alors qu’une solution de remplacement plus simple, mais très efficace, était possible.

Cette histoire met en évidence quatre faits importants :

• Choisir une approche prédéfinie sans envisager un éventail plus large de solutions n’est pas judicieux
• L’IA n’est pas toujours le moyen le plus économique ni le plus efficace pour atteindre un objectif précis
• Il faut disposer des compétences, des connaissances et de l’expérience adéquates pour choisir la meilleure approche et faire la différence entre l’effet de mode et la solution la plus adaptée
• La différence entre un choix judicieux et un choix dicté par la mode peut se mesurer en temps et en argent

L’IA n’est qu’un outil parmi beaucoup d’autres, certes très précieux. En définitive, c’est le problème métier qui doit guider le choix de l’outil approprié.

L’IA n’est pas nouvelle

Bon nombre des techniques d’IA utilisées aujourd’hui ont été mises au point dès le début des années 1960. Il y a également eu le célèbre projet japonais intitulé « Fifth Generation Computer Systems » [1], motivé par le fait que, à l’époque, « Les ordinateurs actuels sont extrêmement limités pour les fonctions de base de traitement de la parole, du texte, des graphiques, des photographies, des images et d’autres données non numériques, ainsi que pour les traitements de type intelligence artificielle tels que l’inférence, l’association et l’apprentissage ». En définitive, le projet n’a pas connu un grand succès, car la puissance de calcul disponible à l’époque était limitée et le programme n’a pas largement exploité des concepts fondamentaux comme les réseaux neuronaux, qui sont au cœur des LLM actuels tels que ChatGPT, Copilot, etc.

En fait, durant mon MSc en génie informatique dans les années 2000, nous étudiions ces techniques d’IA (par exemple, les réseaux neuronaux, les modèles de classification, etc.), ainsi qu’un large éventail d’autres approches tout aussi pertinentes, comme les métaheuristiques, la théorie des automates (dont relèvent les expressions régulières utilisées par le stagiaire en informatique mentionné plus haut), les arbres de décision, etc. Il m’apparaissait déjà à l’époque qu’il n’existait pas d’approche meilleure que les autres : chacune avait son domaine d’application optimal. Cette conviction s’est renforcée au fil de ma carrière, tant dans mes recherches de doctorat que dans mes missions de conseil, où j’ai eu l’occasion d’appliquer nombre de ces approches et de comprendre dans quels contextes chacune était la plus adaptée.

La popularisation des LLM tels que ChatGPT et leur apparente capacité à « raisonner » ont amené beaucoup de personnes à croire que l’IA était une invention toute récente et la réponse à tous les problèmes. En réalité, l’IA est passée des laboratoires de recherche à la vie de tous grâce aux LLM : elle s’est généralisée. Nous sommes passés du mantra (désormais ancien) « Google sait » à « l’IA sait ». Pourtant, une analyse pragmatique du problème est toujours préférable au fait de suivre un mantra. 

Comment nous pouvons vous aider

Chez Mourinho Solutions, nous ne suivons aucun mantra. Nous avons les connaissances et l’expérience nécessaires pour vous aider à choisir l’approche appropriée et les outils les plus efficaces, afin d’assurer la prospérité de votre entreprise. Nous analysons vos besoins métier pour déterminer où l’IA (ou d’autres approches) peut avoir le plus d’impact et vous donner un avantage concurrentiel.

Votre réussite est aussi la nôtre. N’hésitez pas à nous contacter pour découvrir ce que nous pouvons faire pour vous !

Références

[1] - Feigenbaum, E., Shrobe, H. : The Japanese National Fifth Generation Project: Introduction, survey, and Evaluation. Future Generation Computer Systems. 9, 105–117 (1993). Disponible ici.