Mythes et réalités sur l’IA : ce que vous devez savoir avant de l’intégrer à vos développements

C’est stupéfiant de voir à quel point la technologie a évolué et continue d’évoluer à une vitesse vertigineuse ces dernières années. C’est vrai pour la plupart des domaines de l’informatique et notamment pour l’IA. Nombre de personnes ont déjà utilisé, de façon consciente ou non, des IA au cours de ces dix dernières années et ont bénéficié de leurs capacités. Et nous n’avons pas fini d’être étonnés par l’aide qu’elles nous apportent, quelle que soit la manière dont elles le font.

Que vous soyez familiarisé ou non avec l’Intelligence Artificielle, vous n’échapperez pas aux nombreux mythes et légendes circulant autour du rôle que l’IA est amenée à jouer dans nos vies professionnelles. En réalité, s’il est une chose à laquelle on peut vraiment s’attendre dans le domaine de l’IA, c’est qu’elle pourra rendre nos vies plus faciles et notre travail plus efficace.

À travers cet article, je vous propose de démystifier certains mythes circulant autour de l’IA pour mieux décrypter son potentiel réel :

Mythe 1 : l’IA va nous voler tous les emplois techniques

Réalité : L'IA peut automatiser certaines tâches fastidieuses dans les domaines techniques, mais elle ne peut pas remplacer la créativité, l'intuition et les capacités de résolution de problèmes des humains.

Aujourd'hui, et plus encore à l'avenir, les rôles techniques au sein de l’IT s’efforcent d’aider les développeurs à gagner en efficacité. L'IA contribuera à automatiser les tâches fastidieuses et répétitives, telles que les révisions de code, les tests et le débogage, réduisant d’autant le temps que les développeurs consacrent à ces opérations tout en leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et plus innovantes. Dit autrement, les cycles de développement seront plus rapides et les logiciels seront de meilleure qualité.

Par ailleurs, le développement de ces IA suppose une contribution humaine, qu’il s’agisse de datascientists, d’experts en ML ou de développeurs logiciels. L’IA est un outil qui peut améliorer les capacités de l’être humain et l’aider à être plus efficace et productif dans son travail.

Cela étant dit, il ne fait aucun doute que certains métiers vont évoluer, comme cela a toujours été le cas. Mais, l’IA apportera une aide significative dans de nombreux métiers tout en donnant naissance à de nouveaux métiers que nous ne pouvons encore imaginer.

Mythe 2 : les experts en datascience sont les seuls à pouvoir utiliser l'IA

Réalité : des connaissances en datascience peuvent être utiles mais il est tout à fait possible d’exploiter des modèles pré-entraînés, ou même des solutions dopées à l’IA, sans avoir la moindre connaissance en ML.

Le mythe selon lequel il faudrait maitriser la datascience pour tirer avantage de l’IA peut intimider bien des développeurs et doucher l’enthousiasme de toutes les personnes qui n’ont pas de connaissances dans ce domaine. De fait, si une bonne compréhension de la datascience peut sans aucun doute s’avérer utile, elle n’est absolument pas indispensable pour profiter de l’IA dans de nombreux cas.

Les modèles pré-entraînés illustrent parfaitement la question : déjà entraînés avec de grandes quantités de données, ces modèles sont prêts à l’utilisation sur des tâches spécifiques, qu’il s’agisse de classification d’images ou de traduction (cf. Vertex AI). Ces modèles pré-entraînés sont accessibles via des API et peuvent être utilisés tels quels pour enrichir des expériences ou des applications sans qu’aucune compétence en datascience ou ML soit nécessaire (cf. Vertex AI API).

Autre exemple : les services dopés à l’IA, tels un assistant vocal ou un chatbot, qui utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre la question de l'utilisateur et y répondre. Ces services reposent généralement sur des modèles pré-entraînés et peuvent aisément être intégrés aux applications sans connaissances en ML (cf. Conversational AI).

Il convient toutefois de noter que s’il est tout à fait possible d’utiliser l’IA sans compétences en datascience, il est cependant préférable de disposer de connaissances de bases qui permettent de mieux appréhender les limites et les biais potentiels des solutions boostées par l’IA.

Mythe 3 : L’entraînement de modèles IA personnalisé est trop coûteux et nécessite trop de ressources.

Réalité : vous pouvez personnaliser un modèle de base pré-entraîné.

L’entraînement d’un modèle ML peut être très gourmand en ressources. Il faut beaucoup de données, beaucoup de puissance de calcul et du temps. C’est bien entendu un frein pour toutes les entreprises qui souhaitent mettre en place leur propre modèle mais qui manquent des ressources nécessaires. 

Vous avez alors tout intérêt à travailler à partir de modèles de fondation (aussi appelés « foundation models ») déjà entraînés. Ces modèles pré-entraînés à partir de vastes jeux de données peuvent être personnalisés et ajustés pour réaliser des tâches spécifiques ou s’adapter à des domaines particuliers. Vous pouvez ainsi capitaliser sur un entraînement initial massif et affiner le modèle pour l’adapter à vos besoins spécifiques.

Autre option : exploitez le potentiel des plateformes ML du cloud. Elles reposent non seulement sur des infrastructures évolutives, capables d’accompagner vos besoins de montée en puissance, mais proposent également des outils et des frameworks pour réussir vos développements. Ces plateformes peuvent réduire de façon significative les ressources nécessaires à l’entraînement d’un modèle tout en vous donnant accès à des modèles pré-entraînés et à des APIs.

Mythe 4: l'IA n'est finalement qu'une nouvelle tendance technologique à la mode.

Réalité : Ne vous laissez pas distancer !

Contrairement à certaines technologies qui ont fait l’objet d’un battage médiatique ces cinq dernières années, l’IA a déjà prouvé son utilité dans de nombreux secteurs et continuera très probablement à le faire. L'IA est une technologie de rupture qui transforme déjà les entreprises et les secteurs d’activité en favorisant l’automatisation, en améliorant la prise de décision et en permettant de porter un regard différent sur les données afin d’en tirer des informations inédites.

Les secteurs de la santé, de la finance, de l’industrie, des transports et bien d'autres encore utilisent déjà des solutions alimentées par l’IA et le nombre d’applications reposant sur l’IA ne devrait cesser de croître dans les années à venir. 

Au-delà de ses avantages, l’IA présente aussi des risques potentiels, notamment en termes de transformation des métiers, d’apparition de biais ou encore de questions relatives à la protection de la vie privée. 

Même quand on ne travaille pas dans les domaines techniques, l’IA peut être source de nouvelles opportunités d’emploi. Dans ce domaine, on voit déjà émerger de nouveaux métiers, tels le « Prompt designer ». Ce dernier écrit des prompts (questions ou séquence d’ordres textuelle) qui indiquent à l’IA ce qu’elle doit faire ou produire. Son rôle va devenir de plus en plus essentiel : en formulant des prompts de haute qualité, ce spécialiste peut améliorer la qualité des résultats générés et veiller à ce que l’IA produise des réponses précises, pertinentes et adaptées aux besoins spécifiques sans pour autant brider la créativité du modèle linguistique.

Attendre pour mettre en place des solutions basées sur l’IA n’est ni envisageable ni judicieux. Les entreprises, de même que les particuliers, doivent au contraire s’informer sur les derniers développements en matière d’IA et voir dans quelle mesure ils peuvent apporter une aide dans leur domaine ou dans leur quotidien. Au-delà des avantages professionnels, l’IA peut aussi améliorer la vie de chaque individu en optimisant ses déplacements, en s’invitant dans la domotique ou encore à travers des recommandations financières pour l’aider à économiser son argent. Pour en savoir plus, référez-vous à notre article : 10 exemples de comment l’IA est déjà utilisée au quotidien.

Mythe 5 : les plateformes IA no-code/low-code sont réservées aux utilisateurs non techniques.

Réalité : Les plateformes IA no-code/low-code aident à combler le fossé entre les utilisateurs techniques et non techniques.

L'un des principaux avantages des plateformes IA no-code/low-code est de permettre à n’importe qui, quelles que soient ses compétences techniques, de créer des applications IA, tels des chatbots ou des outils de recherches spécialisés. Ces plateformes peuvent contribuer au rapprochement des utilisateurs techniques et non techniques en leur permettant de participer conjointement au processus de développement d’applications. Les utilisateurs non techniques peuvent créer des applications simples à l'aide d'interfaces visuelles et de composants préconstruits, tandis que les utilisateurs techniques peuvent personnaliser ces applications et les intégrer à d'autres systèmes.

Les plateformes no-code/low-code présentent d’autres avantages pour des utilisateurs techniques, notamment pour tous ceux qui souhaitent se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée plutôt que de perdre du temps en programmation de base. Un datascientist peut, par exemple, utiliser une plateforme no-code/low-code pour prototyper rapidement un modèle ML sans avoir à écrire du code à partir de zéro.

Les plateformes no-code/low-code sont extrêmement puissantes et peuvent être utilisées pour un large éventail d'applications, allant du simple formulaire et de la création de workflows à des applications plus complexes impliquant des intégrations de données, du ML et d’autres fonctions avancées. Ce qui en fait un outil précieux pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs qui souhaitent exploiter les avantages de l’IA sans pour autant recruter de coûteux développeurs IA.  Ce faisant, ces plateformes permettent aux utilisateurs techniques et non techniques de contribuer ensemble au processus de développement de solutions logicielles, de moderniser les processus métiers et d'accélérer l'innovation.

L’IA aura toujours besoin d’une « touche humaine »

L'IA est un outil puissant, capable d’améliorer l'efficacité de nombreuses tâches techniques et non techniques. Cependant, il est important de se rappeler qu'elle ne remplace pas la créativité et l'ingéniosité humaine. L'IA peut nous aider à générer des idées, mais c'est à nous, humains, de décider comment les utiliser.