L'intelligence artificielle ouvre-t-elle des portes ? Attentes vs. réalité

Actuellement, les intelligences artificielles travaillent encore relativement souvent dans l'ombre et passent donc inaperçues pour de nombreux utilisateurs, par exemple dans la commande de bras robotisés dans l'industrie automobile, dans les systèmes d'assistance médicale, dans les robots jouets ou dans le cloud d'AFI Solutions lors de l'entraînement avec des documents de facturation.

Mais elles n'ont pas été ou ne sont pas partout couronnées de succès, selon une étude IDC. Les expériences ratées sont fréquentes et existent dans toutes les branches et tous les objectifs. Le facteur humain joue également un rôle décisif.

L'intelligence artificielle n'est pas intelligente en soi

On peut donc fortement douter que les systèmes d'IA ou les machines intelligentes, telles qu'elles sont utilisées aujourd'hui, soient en mesure de prendre le contrôle du monde. Jusqu'à présent, ils sont encore trop dépendants de leurs enseignants humains, qui leur dictent la question, l'objectif ou leur but. Ce sont en outre ces enseignants qui les nourrissent de jeux de données sélectionnés, fortement liés à la tâche, avec lesquels ils peuvent s'entraîner dans des limites de système et de paramètres étroitement déterminées.

Si l'IA a trop de marge de manœuvre, les résultats seront difficiles, voire impossibles à exploiter. En ce qui concerne les résultats, l'homme, le data scientist ou l'analyste spécialisé dans les données, est à nouveau nécessaire pour interpréter les résultats de l'IA et les rendre ainsi utilisables. 

Si l'on se penche sur les projets d'IA, les cas d'application actuels, surtout dans l'environnement B2B, sont plutôt décevants ou du moins fortement liés à un domaine d'application spécifique. Les deux systèmes d'IA développés par IBM, "Deep Blue" (vainqueur des échecs contre Gary Kasparov en 1996) et son évolution "Watson" (vainqueur du Jeopardy contre deux adversaires humains en 2011), ne sont par exemple "intelligents" qu'au sein d'un certain univers de règles ou avec des jeux de données entraînés en conséquence.

Les tâches plus complexes sont encore difficiles à résoudre pour les intelligences artificielles. Souvent, les projets B2B manquent également de ressources et de la quantité de données nécessaires à un entraînement complet.

L'IA peut aussi faire autrement

Il existe quelques projets d'IA dont les résultats sont plutôt inquiétants. Dans une expérience de communication d'un géant connu des médias sociaux, deux chatbots assistés par IA se sont soudain mis à discuter dans un "langage secret" que les chercheurs humains ne pouvaient plus comprendre. Pour ce faire, les deux bots ont développé un langage plus efficace à partir des termes humains afin de pouvoir négocier plus rapidement.

Les langues optimisées par l'IA ne sont toutefois pas rares dans la recherche. Le langage secret n'était pas non plus la raison de l'interruption de l'expérience. Comme l'IA devait interagir avec des humains dans son futur domaine d'application, elle devait bien entendu utiliser le langage humain. Les scientifiques avaient cependant omis de fixer cette restriction décisive pour les deux bots. 

Plus de courage pour expérimenter l'IA

En fin de compte, l'exemple ci-dessus est une expérience de laboratoire qui explore à la fois les possibilités et les limites des systèmes et des machines intelligents. Et ces expériences sont importantes, car elles donnent souvent des résultats surprenants, qui nous montrent en partie nos propres processus de pensée et nos faiblesses humaines.

La mission d'une intelligence artificielle, quelle qu'elle soit, est clairement formulée : elle doit permettre aux machines de déclencher des processus d'apprentissage de manière autonome, de réagir de manière adéquate à de nouvelles informations et d'accomplir des tâches qui supposent une pensée semblable à celle des humains ainsi qu'un ensemble de valeurs humaines.

L'entraînement des systèmes pilotés par l'IA, comparable au processus d'apprentissage humain, joue un rôle essentiel. C'est ainsi que se décide la performance d'une machine intelligente dans des conditions -prédéfinies - ou non.

Pour ce faire, des technologies telles que le Machine Learning et le Deep Learning, la reconnaissance du langage naturel, etc. sont utilisées afin de saisir des modèles récurrents et de les classer selon certaines probabilités, c'est-à-dire que l'IA apprend. Mais ce n'est que lorsqu'une grande quantité de données est disponible pour l'apprentissage que des paradigmes fiables peuvent être reconnus et interprétés dans ces données. C'est à ce moment-là que le processus de compréhension ou d'apprentissage autonome commence, pour ainsi dire.

Qui a adapté les nouvelles valeurs de la TVA ?

En juillet 2020, les taux de TVA existants ont été modifiés, passant de 19 à 16 et de 7 à 5 pour cent. Après ces changements, les entreprises devaient parfois tenir compte de cinq taux de TVA différents (en plus du 0%), selon que les factures étaient émises avant ou après l'adaptation. Tant les entreprises que leurs prestataires de services craignaient de nouvelles charges dans le traitement des factures.

Bernd Kullen, expert en IA chez AFI Solutions, a constaté un phénomène surprenant à cet égard dans le service cloud d'AFI Solutions : "Dans le DocumentHub d'AFI basé sur le cloud, les documents sont traités à l'aide de notre IA AFI. Chez nos clients, nous avons constaté que les taux de TVA étaient déjà correctement reconnus alors que l'ajout des nouveaux taux n'avait pas encore été effectué dans la reconnaissance."L'intelligence artificielle était-elle à l'œuvre ici ? 

"Grâce à l'utilisation de notre IA AFI dans DocumentHub, il existe des candidats pour de nombreuses factures qui peuvent également être utilisés pour la reconnaissance des totaux de factures.", a déclaré Kullen.

"Ce ne sont pas des contenus qui y sont stockés, mais des informations géographiques - c'est-à-dire ce qui se trouve à quel endroit du document. Ainsi, les contenus d'une valeur entraînée peuvent différer ou changer, ce qui a justement conduit à la reprise automatique des nouveaux taux de TVA.."

Un résultat surprenant : personne n'a dit à l'IA d'AFI de le faire. Mais grâce à l'apprentissage automatique des documents dans AFI DocumentHub, elle a tout simplement appris à le faire elle-même. 

Grâce à ces résultats, les intelligences artificielles ont une raison d'être et fournissent en même temps des arguments pour être utilisées chez d'autres clients ou dans d'autres produits et domaines d'application. Ce n'est pas pour rien que l'IA est considérée comme une technologie clé pour ouvrir les portes à des développements futurs tels que les voitures à conduite autonome ou les robots chirurgicaux intelligents.