L’intelligence artificielle (IA) est omniprésente, et nous en sommes tous conscients en voyant les nouveaux produits et applications apparaître dans nos flux. Au cœur des algorithmes d’IA se trouvent les données, souvent sous forme de chiffres. Parlons donc de l’impact de l’IA sur nos vies à travers des statistiques. Environ 77 % des appareils utilisent l’IA. L’une des principales applications de l’IA, notamment l’émergence de l’IA générative pour les conversations en langage naturel, a permis à 85 % des utilisateurs d’IA de l’utiliser pour créer du contenu.
En élargissant l’impact à l’ensemble du secteur, le commerce de détail est en tête avec 72 % des détaillants utilisant l’IA, suivi par 63 % dans le secteur des technologies de l’information et des télécommunications. Cela apporte sans aucun doute des avantages remarquables. Par exemple, Netflix économise 1 milliard de dollars grâce à des techniques d’apprentissage automatique. Cependant, cette automatisation et ces avancées ont un autre aspect : le remplacement de la main-d’œuvre humaine. Les robots intelligents pourraient affecter 30 % de la main-d’œuvre mondiale d’ici 2030, soit 375 millions de carrières.
Bien que les chiffres puissent varier selon les sources, une chose est claire : l’IA change rapidement la façon dont les entreprises sont gérées, avec ses avantages et ses inconvénients. Analysons donc l’impact de l’IA sur le secteur technologique.
Assistants de code
Les algorithmes d’IA analysent de grandes quantités de données pour générer des informations exploitables, aidant ainsi les organisations à gagner en efficacité grâce à l’automatisation et bien plus encore.
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En parlant d’efficacité, pensez à la façon dont les assistants de code basés sur l’IA peuvent aider les développeurs en suggérant la saisie semi-automatique, en écrivant du code passe-partout, en détectant les erreurs de syntaxe, les vulnérabilités de sécurité, etc. Cependant, il est recommandé d’utiliser ces outils pour augmenter la productivité des développeurs plutôt que de dépendre excessivement d’eux pour écrire du code de qualité production.
La cybersécurité
La cybersécurité présente de nombreux défis, notamment la présence de nombreux systèmes ou appareils vulnérables par organisation, divers vecteurs d’attaque, une pénurie de professionnels qualifiés en cybersécurité et une quantité écrasante de données. Un système de cybersécurité auto-apprenant et basé sur l’IA pourrait relever ces défis en collectant et en analysant continuellement les données des systèmes d’entreprise, fournissant ainsi des renseignements dans des domaines tels que l’inventaire des actifs informatiques, l’exposition aux menaces, l’efficacité des contrôles, la prévision des risques de violation, la réponse rapide aux incidents et l’explicabilité du modèle.
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L’avantage d’une telle technologie est qu’elle apporte une ampleur et une rapidité dépassant les capacités humaines. Des tâches telles que la détection des menaces et la gestion des incidents nécessitent l’analyse de données en temps réel provenant de plusieurs sources, qui peuvent être surveillées de manière proactive à l’aide d’algorithmes d’IA.
Chatbots alimentés par l’IA
Qu’il s’agisse des assistants de code ou de l’utilisation de techniques d’IA pour la cybersécurité, ces applications sont souvent invisibles pour les clients. Concentrons-nous donc sur l’une des utilisations les plus répandues de l’IA pour enrichir l’expérience client grâce à des assistants intelligents génératifs alimentés par l’IA.
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Les clients ont besoin d’un forum pour s’engager et obtenir des réponses à leurs questions et préoccupations – et les assistants virtuels sont un excellent moyen de répondre à ce besoin. Ils fournissent des informations à portée de main, à tout moment et en tout lieu.
Assistants traditionnels vs Gen-AI
Cependant, ces assistants virtuels traditionnels existent depuis un certain temps. Alors, où les assistants intelligents basés sur l’IA générative améliorent-ils l’ensemble de l’expérience ?
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Eh bien, leur capacité à converser dans un langage proche de celui des humains leur permet de mieux comprendre le contexte. Cet apprentissage contextuel implique une compréhension nuancée du langage, l’élaboration de réponses bien formées qui améliorent l’expérience client et réduisent le temps nécessaire pour résoudre les requêtes. Les assistants Gen-AI sont capables de s’engager dans des conversations plus naturelles et fluides, conduisant à des réponses plus personnalisées.
Monde de personnalisation et d’opportunités
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L’avenir est entièrement axé sur la personnalisation. Cela évite la surcharge cognitive des utilisateurs en appliquant une couche personnalisée qui répond à leurs besoins. C’est un des principaux moteurs de l’utilisation de l’IA, car elle s’adresse directement à l’utilisateur spécifique et s’adapte à ses caractéristiques. Bien que les avantages soient nombreux, depuis la prévision du comportement des clients, les recommandations, la création de contenu et la génération de rapports jusqu’à l’intégration de l’IA dans les produits technologiques existants pour rationaliser les flux de travail et les processus des utilisateurs, il existe une autre facette de cette brillante histoire d’avancées de l’IA.
L’autre côté : la perturbation de la main-d’œuvre
L’intégration rapide de l’IA dans les processus métiers a suscité des inquiétudes quant aux suppressions d’emplois. L’utilisation de l’IA pour automatiser les tâches répétitives et routinières traditionnellement effectuées par les humains a conduit au déplacement d’emplois dans des secteurs tels que la fabrication, la vente au détail, le service client et les rôles administratifs. Tous les secteurs et toutes les professions ne sont pas touchés de manière uniforme ; de nouveaux emplois sont également créés. Des profils tels que les ingénieurs prompts, les éthiciens de l’IA, les responsables de l’IA et de la conformité et les auditeurs de l’IA émergent rapidement dans l’économie axée sur l’IA.
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Toutefois, les implications socio-économiques pour la main-d’œuvre effectuant un travail régulier peu qualifié sont confrontées à de plus grandes difficultés d’adaptation aux changements technologiques. Les décideurs politiques, les entreprises et les autres parties prenantes doivent s’unir pour relever ces défis et atténuer les impacts négatifs sur les travailleurs et la société dans son ensemble. Cela comprend l’organisation de programmes de formation, l’intégration d’initiatives d’apprentissage tout au long de la vie et la promotion de la création de nouveaux emplois dans les industries émergentes.
Considérations éthiques
Non seulement les travailleurs, mais aussi les consommateurs de réponses et de prédictions générées par l’IA sont également concernés. La qualité des algorithmes d’IA dépend en grande partie des données sous-jacentes sur lesquelles ils sont formés. Ces données peuvent inclure des informations utilisateur ou des détails sensibles, tels que des PII (informations personnelles identifiables). Récemment, des informations ont fait surface selon lesquelles des entreprises utilisaient les données des utilisateurs pour entraîner leurs modèles sans demander de consentement explicite. Une telle utilisation non autorisée des données personnelles viole le droit à la vie privée des utilisateurs et constitue une préoccupation majeure lorsqu’il s’agit d’utiliser des systèmes d’IA.
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De plus, la nature de la boîte noire des algorithmes rend difficile non seulement aux utilisateurs mais aussi aux développeurs de comprendre le raisonnement derrière la réponse du modèle. Par conséquent, les organisations doivent déployer des efforts concertés pour créer une IA responsable qui respecte la confidentialité des données et favorise la transparence des modèles. Même si l’IA offre des avantages prometteurs, tels qu’une efficacité accrue et la capacité d’innover avec de nouvelles solutions, il est crucial de répondre de manière responsable aux préoccupations des utilisateurs et du personnel afin d’exploiter pleinement son potentiel.
Vidhi Chugh est un stratège en IA et un leader de la transformation numérique travaillant à l’intersection des produits, des sciences et de l’ingénierie pour créer des systèmes d’apprentissage automatique évolutifs. Elle est une leader de l’innovation primée, une auteure et une conférencière internationale. Elle a pour mission de démocratiser l’apprentissage automatique et de briser le jargon pour que chacun fasse partie de cette transformation.
