L'IA, pas la panacée au chaos des données

Lorsque le mot à la mode „IA“ est prononcé aujourd'hui, il se passe souvent la même chose qu'autrefois avec la „numérisation“ : tout à coup, une tâche laborieuse et complexe se transforme en un projet d'innovation au caractère futuriste. „Ouf, un problème épineux - mettez donc l'IA dessus !“, entend-on alors, comme si l'IA était la panacée au chaos des données. La réalité est souvent différente. L'IA est comme un miroir - et ce que nous lui donnons nous revient sous une forme étonnamment similaire.

Mythe 1 : „Plus nous mettons de données dans l'IA, mieux c'est“.“ Cela semble logique - mais c'est souvent faux. Les données ne sont utiles que si elles sont accessibles, compréhensibles, bien structurées et à jour. Dans la pratique, les informations sont souvent indépendantes et isolées dans des silos de données répartis entre les départements, les systèmes et les formats. Si l'IA peut y accéder, il arrive souvent que des déchets s'y retrouvent. Shit in, shit out, comme on le dit si bien. Ce que beaucoup oublient : Qui parle d'une bonne IA doit aussi parler de la gestion des données, de la clarté des processus et de la gouvernance.

Sans responsabilités clairement définies, flux de données transparents et structures ordonnées, même le meilleur algorithme ne sert pas à grand-chose. L'IA ne fonctionne pas malgré de mauvaises données, mais seulement grâce à de bonnes données. En d'autres termes, la gestion des données est décisive pour une utilisation rentable de l'IA. Des études montrent que seul un tiers des entreprises gèrent leurs données de manière efficace. Sur une échelle de 5 points, la maturité moyenne des données au niveau mondial est de 2,6. Il y a une grande marge de progression. Ce n'est que lorsque la quantité exponentielle de données répond à certains critères que l'IA est en mesure de les analyser, d'identifier des modèles, de faire des prévisions et, en fin de compte, de constituer une base de décision fiable.

Mythe 2 : „L'IA veut dominer le monde !“ Ce mythe a la vie dure. Probablement parce qu'il semble plus excitant que ce qu'est réellement l'IA. L'IA n'est pas un robot pensant ni un être sensible. Les algorithmes peuvent faire beaucoup, mais cela n'a rien à voir avec une véritable intelligence. L'IA ne veut rien. Elle ne comprend rien. Et elle n'agit pas non plus de son propre chef - mais uniquement selon des modèles avec lesquels elle a été entraînée. Il faut le reconnaître : Elle y parvient de mieux en mieux. Récemment, un nouveau modèle de langage a été présenté, qui simule le comportement humain avec une précision étonnante. Mais même pour cette capacité, il a d'abord fallu l'entraîner avec plus de dix millions de décisions issues d'expériences psychologiques.

Cela montre que l'IA va changer les métiers, rendre les emplois obsolètes et en créer de nouveaux. Mais elle ne remplace pas les hommes - elle modifie les méthodes de travail. Ce n'est pas un collègue humanoïde, mais un outil. Mais un outil très puissant, il faut le reconnaître. Et c'est là que le bât blesse : nous parlons volontiers de potentiel, mais rarement de responsabilité. Qui est responsable lorsque l'IA fait des erreurs ? Les machines peuvent-elles vraiment assumer des responsabilités ? Ces questions doivent encore trouver une réponse définitive.

Mythe 3 : „L'IA est neutre et ne fait pas d'erreurs“.“ J'aimerais bien. L'IA est seulement aussi neutre que les données avec lesquelles elle a été entraînée - et celles-ci correspondent généralement à des stéréotypes. Ceux qui pensent qu'une IA est exempte de biais devraient jeter un coup d'œil aux contrôles de solvabilité automatisés ou aux procédures de candidature. Spoilers : Ici, on ne discrimine pas malgré l'IA, mais à cause d'elle. Bias in, bias out. Sans un examen critique à toutes les étapes du cycle de vie de l'IA, un contrôle humain et de bonnes données d'entraînement, l'IA reproduit tout simplement ce qu'elle connaît - et parfois, cela conduit non seulement à un traitement inégal, mais même à des interactions involontaires avec la cybersécurité.

ConclusionL'IA n'est pas une panacée, mais un outil. L'IA peut faire beaucoup. Mais pas tout. Et surtout pas toute seule. Celui qui veut l'utiliser doit se préoccuper de choses que l'on a tendance à négliger : La qualité des données. Les responsabilités. Processus à mettre en place. Effort de formation. La gouvernance. On a parfois l'impression que l'IA est devenue une excuse commode pour éviter de faire le vrai travail. Mais si vous évitez de mettre en place de bonnes structures, vous n'obtiendrez finalement pas une IA intelligente, mais seulement un système coûteux qui commettra les mêmes erreurs qu'auparavant. Mais plus rapidement. Alors peut-être devrions-nous y mettre moins d'IA - et réfléchir davantage.