Lorsque le mot \u00e0 la mode \u201eIA\u201c est prononc\u00e9 aujourd'hui, il se passe souvent la m\u00eame chose qu'autrefois avec la \u201enum\u00e9risation\u201c : tout \u00e0 coup, une t\u00e2che laborieuse et complexe se transforme en un projet d'innovation au caract\u00e8re futuriste. \u201eOuf, un probl\u00e8me \u00e9pineux - mettez donc l'IA dessus !\u201c, entend-on alors, comme si l'IA \u00e9tait la panac\u00e9e au chaos des donn\u00e9es. La r\u00e9alit\u00e9 est souvent diff\u00e9rente. L'IA est comme un miroir - et ce que nous lui donnons nous revient sous une forme \u00e9tonnamment similaire.<\/p>\n\n\n\n
Mythe 1 : \u201ePlus nous mettons de donn\u00e9es dans l'IA, mieux c'est\u201c.\u201c<\/strong> Cela semble logique - mais c'est souvent faux. Les donn\u00e9es ne sont utiles que si elles sont accessibles, compr\u00e9hensibles, bien structur\u00e9es et \u00e0 jour. Dans la pratique, les informations sont souvent ind\u00e9pendantes et isol\u00e9es dans des silos de donn\u00e9es r\u00e9partis entre les d\u00e9partements, les syst\u00e8mes et les formats. Si l'IA peut y acc\u00e9der, il arrive souvent que des d\u00e9chets 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 donn\u00e9es, de la clart\u00e9 des processus et de la gouvernance. <\/p>\n\n\n\n Sans responsabilit\u00e9s clairement d\u00e9finies, flux de donn\u00e9es transparents et structures ordonn\u00e9es, m\u00eame le meilleur algorithme ne sert pas \u00e0 grand-chose. L'IA ne fonctionne pas malgr\u00e9 de mauvaises donn\u00e9es, mais seulement gr\u00e2ce \u00e0 de bonnes donn\u00e9es. En d'autres termes, la gestion des donn\u00e9es est d\u00e9cisive pour une utilisation rentable de l'IA. Des \u00e9tudes montrent que seul un tiers des entreprises g\u00e8rent leurs donn\u00e9es de mani\u00e8re efficace. Sur une \u00e9chelle de 5 points, la maturit\u00e9 moyenne des donn\u00e9es au niveau mondial est de 2,6. Il y a une grande marge de progression. Ce n'est que lorsque la quantit\u00e9 exponentielle de donn\u00e9es r\u00e9pond \u00e0 certains crit\u00e8res que l'IA est en mesure de les analyser, d'identifier des mod\u00e8les, de faire des pr\u00e9visions et, en fin de compte, de constituer une base de d\u00e9cision fiable.<\/p>\n\n\n\n Mythe 2 : \u201eL'IA veut dominer le monde !\u201c<\/strong> Ce mythe a la vie dure. Probablement parce qu'il semble plus excitant que ce qu'est r\u00e9ellement l'IA. L'IA n'est pas un robot pensant ni un \u00eatre sensible. Les algorithmes peuvent faire beaucoup, mais cela n'a rien \u00e0 voir avec une v\u00e9ritable 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 mod\u00e8les avec lesquels elle a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e. Il faut le reconna\u00eetre : Elle y parvient de mieux en mieux. R\u00e9cemment, un nouveau mod\u00e8le de langage a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9, qui simule le comportement humain avec une pr\u00e9cision \u00e9tonnante. Mais m\u00eame pour cette capacit\u00e9, il a d'abord fallu l'entra\u00eener avec plus de dix millions de d\u00e9cisions issues d'exp\u00e9riences psychologiques. <\/p>\n\n\n\n Cela montre que l'IA va changer les m\u00e9tiers, rendre les emplois obsol\u00e8tes et en cr\u00e9er de nouveaux. Mais elle ne remplace pas les hommes - elle modifie les m\u00e9thodes de travail. Ce n'est pas un coll\u00e8gue humano\u00efde, mais un outil. Mais un outil tr\u00e8s puissant, il faut le reconna\u00eetre. Et c'est l\u00e0 que le b\u00e2t blesse : nous parlons volontiers de potentiel, mais rarement de responsabilit\u00e9. Qui est responsable lorsque l'IA fait des erreurs ? Les machines peuvent-elles vraiment assumer des responsabilit\u00e9s ? Ces questions doivent encore trouver une r\u00e9ponse d\u00e9finitive.<\/p>\n\n\n\n Mythe 3 : \u201eL'IA est neutre et ne fait pas d'erreurs\u201c.\u201c <\/strong>J'aimerais bien. L'IA est seulement aussi neutre que les donn\u00e9es avec lesquelles elle a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e - et celles-ci correspondent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 des st\u00e9r\u00e9otypes. Ceux qui pensent qu'une IA est exempte de biais devraient jeter un coup d'\u0153il aux contr\u00f4les de solvabilit\u00e9 automatis\u00e9s ou aux proc\u00e9dures de candidature. Spoilers : Ici, on ne discrimine pas malgr\u00e9 l'IA, mais \u00e0 cause d'elle. Bias in, bias out. Sans un examen critique \u00e0 toutes les \u00e9tapes du cycle de vie de l'IA, un contr\u00f4le humain et de bonnes donn\u00e9es d'entra\u00eenement, l'IA reproduit tout simplement ce qu'elle conna\u00eet - et parfois, cela conduit non seulement \u00e0 un traitement in\u00e9gal, mais m\u00eame \u00e0 des interactions involontaires avec la cybers\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Conclusion<\/strong>L'IA n'est pas une panac\u00e9e, mais un outil. L'IA peut faire beaucoup. Mais pas tout. Et surtout pas toute seule. Celui qui veut l'utiliser doit se pr\u00e9occuper de choses que l'on a tendance \u00e0 n\u00e9gliger : La qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Les responsabilit\u00e9s. Processus \u00e0 mettre en place. Effort de formation. La gouvernance. On a parfois l'impression que l'IA est devenue une excuse commode pour \u00e9viter de faire le vrai travail. Mais si vous \u00e9vitez de mettre en place de bonnes structures, vous n'obtiendrez finalement pas une IA intelligente, mais seulement un syst\u00e8me co\u00fbteux qui commettra les m\u00eames erreurs qu'auparavant. Mais plus rapidement. Alors peut-\u00eatre devrions-nous y mettre moins d'IA - et r\u00e9fl\u00e9chir davantage.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" J'ai constat\u00e9 deux choses avec effroi : C'est ma derni\u00e8re Mit Erschrecken habe ich zwei Dinge festgestellt: Das ist meine letzte
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\nKolumne und ich habe noch gar nicht \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz geschrieben.
\nAber kaum ein Buzzword eignet sich besser f\u00fcr das Grande Finale.<\/p>\n","category_list_v2":"MAG 25-11<\/a>, SAP-Buzzword-Check<\/a>","author_info_v2":{"name":"Julia Rettig, Nagarro","url":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/author\/julia-rettig\/"},"comments_num_v2":"0 commentaire","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/157887","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1704"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=157887"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/157887\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":158395,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/157887\/revisions\/158395"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/147187"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=157887"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=157887"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=157887"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=157887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}