L’intelligence artificielle nous aide-t-elle toujours ? Fin 2024, un article intitulé Les plus gros flops de l’IA de 2024 est paru dans la MIT Technology Review, énumérant sept cas dans lesquels les outils d’IA et les chatbots se sont avérés inutiles, voire contre-productifs.
Ce sont des situations que ceux qui expérimentent et utilisent l’IA au travail ou dans la vie quotidienne ont probablement vécu au moins une fois. Face à quelques flops et quelques problèmes de fiabilité, il est cependant indéniable que l’IA permet de réaliser un grand nombre d’activités plus rapidement et plus efficacement.
La question initiale peut alors devenir : existe-t-il un moyen de comprendre quand s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour effectuer une tâche, ou quand est-il approprié de se fier uniquement à nos capacités humaines ?
Dans cet article, nous essayons de définir quelques règles de base qui devraient toujours guider l’utilisation de l’IA, en nous appuyant également sur la réflexion d’un expert, Ethan Mollick, qui a dressé une liste de cas dans lesquels l’IA est réellement utile et de situations dans lesquelles il vaut mieux être (très) sceptique quant aux solutions proposées par l’intelligence artificielle.
Les limites de l’intelligence artificielle : quand l’utiliser avec scepticisme
Microsoft Copilot, Claude et d’autres chatbots d’IA générative avertissent leurs utilisateurs que « le contenu généré par l’IA peut être incorrect ». Cet avertissement devrait suffire à comprendre comment, en interagissant avec ces technologies, il est nécessaire de maintenir une attitude critique et de toujours effectuer un ou plusieurs contrôles sur les résultats produits.
Le fonctionnement actuel des technologies d’IA limite leur efficacité dans certaines situations. En général, les tâches qui nécessitent une créativité originale, les situations à haut risque qui impliquent des décisions éthiques et morales, les contextes complexes dans lesquels il est nécessaire de saisir des nuances ou des significations implicites sont autant de cas dans lesquels il est bon d’utiliser l’intelligence artificielle avec prudence.
Il en va de même pour les situations où une expertise spécialisée et une précision absolue sont requises.
Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d’abord, malgré les progrès, l’IA a tendance à reproduire les modèles appris plutôt qu’à générer des idées vraiment originales. C’est sa nature probabiliste.
De plus, l’IA manque d’une véritable compréhension des valeurs humaines et du contexte culturel. L’IA, en elle-même, n’a pas d’éthique : c’est l’être humain qui doit utiliser cet outil de manière éthique. Ainsi, s’appuyer uniquement sur l’IA pourrait entraîner des résultats problématiques lorsqu’il s’agit de décisions ayant des implications éthiques importantes.
Quand s’appuyer sur l’intelligence artificielle
Les avancées et les réalisations de l’intelligence artificielle sont stupéfiantes dans de nombreux domaines différents.
En traitant des ensembles de données massifs, l’IA est capable d’identifier rapidement des modèles qui peuvent être manqués par l’œil humain.
Même lorsqu’il s’agit d’effectuer des tâches standardisées et répétitives, l’IA excelle et dispose d’un avantage concurrentiel non négligeable : elle ne se lasse pas, même si l’utilisation de l’IA implique toujours une dépense d’énergie à prendre en compte, dans une optique d’utilisation durable.
La capacité de rechercher et d’agréger des informations provenant de nombreuses sources fait également de l’IA un puissant outil de soutien à la recherche. Et encore une fois, l’IA peut améliorer les textes existants, corriger les erreurs et suggérer des optimisations stylistiques, agissant comme une sorte d’éditeur à la disposition de l’auteur.
Situations où l’IA est vraiment utile : le guide d’Ethan Mollick
Une liste utile pour être plus précis dans les situations dans lesquelles l’intelligence artificielle peut vraiment faire la différence est celle proposée par Ethan Mollick dans son article sur Substack. Mollick est codirecteur du laboratoire génératif d’IA à l’Université de Wharton, où il est également professeur agrégé.
Il est devenu célèbre pour ses études sur les effets de l’intelligence artificielle sur le travail, l’entrepreneuriat et l’éducation, et est l’auteur du livre Co-Intelligence, qui explore comment collaborer avec l’IA. Pour ses études, il a été désigné par Time Magazine comme l’une des personnes les plus influentes dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Sa liste doit être lue en tenant compte de deux prémisses que nous partageons : ne pas la prendre trop au sérieux, sauf comme source d’inspiration. Et n’oubliez pas qu’au fur et à mesure de l’évolution des capacités de l’IA, cette liste devra nécessairement être remise en question et repensée. Voyons donc les situations dans lesquelles l’IA est très utile.
Pour générer un grand nombre d’idées
Le nombre d’idées que vous générez détermine souvent la qualité de la meilleure idée disponible. Lors d’un brainstorming, la plupart des gens s’arrêtent après quelques idées parce qu’ils sont fatigués. L’IA, quant à elle, peut en fournir des centaines sans répétition significative, élargissant considérablement l’éventail des possibilités à envisager.
Lorsque vous êtes un expert dans un certain domaine
Cela peut paraître paradoxal, mais l’intelligence artificielle est souvent plus utile précisément dans des domaines dans lesquels nous sommes déjà assez expérimentés. Dans ces domaines, en effet, un être humain est capable de comprendre, avec une meilleure connaissance des faits, si le résultat fourni par l’IA est valable et quelle valeur ajoutée il apporte.
Pour synthétiser de grandes quantités d’informations
L’IA excelle à résumer de longs travaux, pour peu que les conséquences d’une erreur soient limitées. C’est idéal pour les résumés généraux, moins pour la vérification des faits. Et en fait, parmi les flops indiqués dans l’article susmentionné de la MIT Technology Review, comme nous le verrons en détail plus tard, il y a aussi des exemples dans lesquels des résumés erronés faits par l’IA ont alimenté la désinformation.
Pour traduire du contenu dans différents contextes
L’IA peut être inestimable pour décliner des contenus complexes dans des formats accessibles à différents interlocuteurs et contextes. Par exemple, faire comprendre une politique élaborée dans votre organisation par les différents publics qui la peuplent.
Pour surmonter les blocages créatifs et lorsque vous avez besoin de variété créative
L’IA est certainement utile pour surmonter le fameux syndrome du blocage de l’écrivain ou de la page blanche. Il suffit de demander, et les interfaces d’IA générative les plus célèbres sont capables d’offrir des informations sur pratiquement n’importe quel sujet.
En même temps, l’IA rassemble aussi le potentiel d’un éditeur et d’un dictionnaire de synonymes et d’antonymes : on peut demander à réécrire une phrase de différentes manières, à suggérer d’autres mots à utiliser, à trouver des solutions auxquelles on n’avait pas pensé.
Lors du démarrage de projets entrepreneuriaux multidisciplinaires
Les entrepreneurs, notamment dans le secteur des startups, sont souvent des bricoleurs. Mollick le sait bien, lui qui, en plus d’être un universitaire, est aussi un entrepreneur qui a cofondé une startup. Dans ces cas, l’IA peut agir en tant que cofondateur virtuel, offrir un mentorat et combler les lacunes sur les éléments que les entrepreneurs ne maîtrisent pas beaucoup : de l’examen d’un contrat juridique au soutien d’un site Web ou à la rédaction d’un communiqué de presse, de la rédaction d’une demande de financement à la gestion des médias sociaux.
Pour ce que l’IA fait mieux que les humains
Cette catégorie est en pleine expansion : de plus en plus de tâches sont mieux exécutées par l’IA que par l’homme, une tendance qui devrait s’accélérer dans les années à venir.
Parmi les exemples concrets, citons l’analyse de grands ensembles de données, où l’IA peut identifier des modèles et des corrélations invisibles à l’œil humain. Dans le domaine médical, certains systèmes d’IA surpassent les radiologues dans la détection précoce des tumeurs dans les images diagnostiques.
Dans le domaine de la traduction, des modèles tels que GPT-4 offrent des résultats comparables à ceux des traducteurs professionnels pour de nombreuses combinaisons de langues courantes, en particulier lorsque la précision absolue n’est pas critique.
Dans les jeux stratégiques tels que les échecs ou le go, l’IA a démontré des capacités bien supérieures à celles des champions humains.
Les situations dans lesquelles il est préférable d’éviter l’intelligence artificielle
Outre les cas où l’IA est utilisée de manière illégale ou contraire à l’éthique, il existe également d’autres situations où, selon M. Mollick, s’appuyer sur l’IA à ce stade de son développement pourrait même être contre-productif.
Lorsque vous avez besoin d’apprendre de nouveaux concepts et lorsque l’effort est une partie essentielle du processus
L’apprentissage authentique est un processus qui nécessite de l’engagement, voire des efforts, pour être efficace. Apprendre un sujet, c’est traiter directement avec la matière d’étude : si vous vous fiez à un résumé généré par l’IA, au-delà des limites de ces tâches mises en évidence ci-dessous, vous risquez de ne pas obtenir le même résultat.
Dans d’autres domaines également, « lutter » avec un concept, y consacrer du temps, est essentiel pour réussir. Par conséquent, déléguer la solution d’un problème à l’IA, nous rappelle Mollick, n’est pas une façon efficace d’apprendre.
L’intelligence artificielle nous aide-t-elle toujours ? Fin 2024, un article intitulé Les plus gros flops de l’IA de 2024 est paru dans la MIT Technology Review, énumérant sept cas dans lesquels les outils d’IA et les chatbots se sont avérés inutiles, voire contre-productifs.
Ce sont des situations que ceux qui expérimentent et utilisent l’IA au travail ou dans la vie quotidienne ont probablement vécu au moins une fois. Face à quelques flops et quelques problèmes de fiabilité, il est cependant indéniable que l’IA permet de réaliser un grand nombre d’activités plus rapidement et plus efficacement.
La question initiale peut alors devenir : existe-t-il un moyen de comprendre quand s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour effectuer une tâche, ou quand est-il approprié de se fier uniquement à nos capacités humaines ?
Dans cet article, nous essayons de définir quelques règles de base qui devraient toujours guider l’utilisation de l’IA, en nous appuyant également sur la réflexion d’un expert, Ethan Mollick, qui a dressé une liste de cas dans lesquels l’IA est réellement utile et de situations dans lesquelles il vaut mieux être (très) sceptique quant aux solutions proposées par l’intelligence artificielle.
Les limites de l’intelligence artificielle : quand l’utiliser avec scepticisme
Microsoft Copilot, Claude et d’autres chatbots d’IA générative avertissent leurs utilisateurs que « le contenu généré par l’IA peut être incorrect ». Cet avertissement devrait suffire à comprendre comment, en interagissant avec ces technologies, il est nécessaire de maintenir une attitude critique et de toujours effectuer un ou plusieurs contrôles sur les résultats produits.
Le fonctionnement actuel des technologies d’IA limite leur efficacité dans certaines situations. En général, les tâches qui nécessitent une créativité originale, les situations à haut risque qui impliquent des décisions éthiques et morales, les contextes complexes dans lesquels il est nécessaire de saisir des nuances ou des significations implicites sont autant de cas dans lesquels il est bon d’utiliser l’intelligence artificielle avec prudence.
Il en va de même pour les situations où une expertise spécialisée et une précision absolue sont requises.
Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d’abord, malgré les progrès, l’IA a tendance à reproduire les modèles appris plutôt qu’à générer des idées vraiment originales. C’est sa nature probabiliste.
De plus, l’IA manque d’une véritable compréhension des valeurs humaines et du contexte culturel. L’IA, en elle-même, n’a pas d’éthique : c’est l’être humain qui doit utiliser cet outil de manière éthique. Ainsi, s’appuyer uniquement sur l’IA pourrait entraîner des résultats problématiques lorsqu’il s’agit de décisions ayant des implications éthiques importantes.
Quand s’appuyer sur l’intelligence artificielle
Les avancées et les réalisations de l’intelligence artificielle sont stupéfiantes dans de nombreux domaines différents.
En traitant des ensembles de données massifs, l’IA est capable d’identifier rapidement des modèles qui peuvent être manqués par l’œil humain.
Même lorsqu’il s’agit d’effectuer des tâches standardisées et répétitives, l’IA excelle et dispose d’un avantage concurrentiel non négligeable : elle ne se lasse pas, même si l’utilisation de l’IA implique toujours une dépense d’énergie à prendre en compte, dans une optique d’utilisation durable.
La capacité de rechercher et d’agréger des informations provenant de nombreuses sources fait également de l’IA un puissant outil de soutien à la recherche. Et encore une fois, l’IA peut améliorer les textes existants, corriger les erreurs et suggérer des optimisations stylistiques, agissant comme une sorte d’éditeur à la disposition de l’auteur.
Situations où l’IA est vraiment utile : le guide d’Ethan Mollick
Une liste utile pour être plus précis dans les situations dans lesquelles l’intelligence artificielle peut vraiment faire la différence est celle proposée par Ethan Mollick dans son article sur Substack. Mollick est codirecteur du laboratoire génératif d’IA à l’Université de Wharton, où il est également professeur agrégé.
Il est devenu célèbre pour ses études sur les effets de l’intelligence artificielle sur le travail, l’entrepreneuriat et l’éducation, et est l’auteur du livre Co-Intelligence, qui explore comment collaborer avec l’IA. Pour ses études, il a été désigné par Time Magazine comme l’une des personnes les plus influentes dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Sa liste doit être lue en tenant compte de deux prémisses que nous partageons : ne pas la prendre trop au sérieux, sauf comme source d’inspiration. Et n’oubliez pas qu’au fur et à mesure de l’évolution des capacités de l’IA, cette liste devra nécessairement être remise en question et repensée. Voyons donc les situations dans lesquelles l’IA est très utile.
Pour générer un grand nombre d’idées
Le nombre d’idées que vous générez détermine souvent la qualité de la meilleure idée disponible. Lors d’un brainstorming, la plupart des gens s’arrêtent après quelques idées parce qu’ils sont fatigués. L’IA, quant à elle, peut en fournir des centaines sans répétition significative, élargissant considérablement l’éventail des possibilités à envisager.
Lorsque vous êtes un expert dans un certain domaine
Cela peut paraître paradoxal, mais l’intelligence artificielle est souvent plus utile précisément dans des domaines dans lesquels nous sommes déjà assez expérimentés. Dans ces domaines, en effet, un être humain est capable de comprendre, avec une meilleure connaissance des faits, si le résultat fourni par l’IA est valable et quelle valeur ajoutée il apporte.
Pour synthétiser de grandes quantités d’informations
L’IA excelle à résumer de longs travaux, pour peu que les conséquences d’une erreur soient limitées. C’est idéal pour les résumés généraux, moins pour la vérification des faits. Et en fait, parmi les flops indiqués dans l’article susmentionné de la MIT Technology Review, comme nous le verrons en détail plus tard, il y a aussi des exemples dans lesquels des résumés erronés faits par l’IA ont alimenté la désinformation.
Pour traduire du contenu dans différents contextes
L’IA peut être inestimable pour décliner des contenus complexes dans des formats accessibles à différents interlocuteurs et contextes. Par exemple, faire comprendre une politique élaborée dans votre organisation par les différents publics qui la peuplent.
Pour surmonter les blocages créatifs et lorsque vous avez besoin de variété créative
L’IA est certainement utile pour surmonter le fameux syndrome du blocage de l’écrivain ou de la page blanche. Il suffit de demander, et les interfaces d’IA générative les plus célèbres sont capables d’offrir des informations sur pratiquement n’importe quel sujet.
En même temps, l’IA rassemble aussi le potentiel d’un éditeur et d’un dictionnaire de synonymes et d’antonymes : on peut demander à réécrire une phrase de différentes manières, à suggérer d’autres mots à utiliser, à trouver des solutions auxquelles on n’avait pas pensé.
Lors du démarrage de projets entrepreneuriaux multidisciplinaires
Les entrepreneurs, notamment dans le secteur des startups, sont souvent des bricoleurs. Mollick le sait bien, lui qui, en plus d’être un universitaire, est aussi un entrepreneur qui a cofondé une startup. Dans ces cas, l’IA peut agir en tant que cofondateur virtuel, offrir un mentorat et combler les lacunes sur les éléments que les entrepreneurs ne maîtrisent pas beaucoup : de l’examen d’un contrat juridique au soutien d’un site Web ou à la rédaction d’un communiqué de presse, de la rédaction d’une demande de financement à la gestion des médias sociaux.
Pour ce que l’IA fait mieux que les humains
Cette catégorie est en pleine expansion : de plus en plus de tâches sont mieux exécutées par l’IA que par l’homme, une tendance qui devrait s’accélérer dans les années à venir.
Parmi les exemples concrets, citons l’analyse de grands ensembles de données, où l’IA peut identifier des modèles et des corrélations invisibles à l’œil humain. Dans le domaine médical, certains systèmes d’IA surpassent les radiologues dans la détection précoce des tumeurs dans les images diagnostiques.
Dans le domaine de la traduction, des modèles tels que GPT-4 offrent des résultats comparables à ceux des traducteurs professionnels pour de nombreuses combinaisons de langues courantes, en particulier lorsque la précision absolue n’est pas critique.
Dans les jeux stratégiques tels que les échecs ou le go, l’IA a démontré des capacités bien supérieures à celles des champions humains.
Les situations dans lesquelles il est préférable d’éviter l’intelligence artificielle
Outre les cas où l’IA est utilisée de manière illégale ou contraire à l’éthique, il existe également d’autres situations où, selon M. Mollick, s’appuyer sur l’IA à ce stade de son développement pourrait même être contre-productif.
Lorsque vous avez besoin d’apprendre de nouveaux concepts et lorsque l’effort est une partie essentielle du processus
L’apprentissage authentique est un processus qui nécessite de l’engagement, voire des efforts, pour être efficace. Apprendre un sujet, c’est traiter directement avec la matière d’étude : si vous vous fiez à un résumé généré par l’IA, au-delà des limites de ces tâches mises en évidence ci-dessous, vous risquez de ne pas obtenir le même résultat.
Dans d’autres domaines également, « lutter » avec un concept, y consacrer du temps, est essentiel pour réussir. Par conséquent, déléguer la solution d’un problème à l’IA, nous rappelle Mollick, n’est pas une façon efficace d’apprendre.
Lorsque vous avez besoin d’une précision maximale
L’un des principaux problèmes de l’IA est les hallucinations. Comme précisé dans un autre article de notre magazine, les hallucinations sont des situations dans lesquelles le système d’IA produit des résultats qui ne sont pas basés sur la réalité, la vérité objective ou qui ne sont pas cohérents avec les données d’entrée fournies dans l’invite.
Selon Will Douglas Heaven, rédacteur en chef de MIT Technology Review, les hallucinations sont inhérentes au mécanisme de fonctionnement probabiliste des systèmes d’intelligence artificielle générative. « C’est une hallucination, mais nous ne l’appelons ainsi que lorsque nous réalisons que c’est mal. Le problème est que les grands modèles de langage sont si bons dans ce qu’ils font que ce qu’ils proposent semble juste la plupart du temps. Et cela rend difficile de leur faire confiance.
Mollick ajoute qu’à l’heure actuelle, les hallucinations peuvent être atténuées, mais pas éliminées, et qu’il est très difficile de les distinguer. Cela devrait pousser les gens à ne pas faire confiance à l’IA alors qu’une précision maximale est nécessaire dans ce qu’ils font.
Lorsque vous ne comprenez pas ses échecs potentiels
Si vous ne connaissez pas les manières, parfois subtiles, dont l’IA échoue, vous ne comprenez peut-être pas qu’elle ne vous aide pas ou qu’elle vous égare. Il n’y a pas que les hallucinations, dont nous venons d’parler.
Dans certains cas, l’IA peut en faire trop avec la flatterie et approuver un mauvais raisonnement humain, ou vous persuader que son mauvais raisonnement est correct. Seule l’expérience de l’utilisation de l’IA, prévient M. Mollick, peut aider les gens à reconnaître une défaillance potentielle de l’IA.
Quand l’IA fait objectivement défaut
Dans son article, Mollick met en évidence des cas apparemment simples dans lesquels l’IA montre des faiblesses : par exemple, elle ne peut pas compter exactement le nombre de r dans le mot fraise (mais il en va de même pour des mots similaires, comme mûre).
En dehors de ces situations curieuses, il existe en fait des domaines, tels que les mathématiques et la logique, dans lesquels l’intelligence artificielle montre certaines limites, comme le mentionne également un article du Post. La raison réside dans la manière probabiliste dont l’IA a été créée. Là encore, l’évolution rapide des capacités de l’IA pourrait bientôt permettre de dépasser ses limites.
Quelques flops de l’IA
Pour fournir des exemples concrets de l’absence d’IA dans certaines situations, il peut être utile de revenir à l’article susmentionné Les plus grands flops de l’IA de 2024, qui se penche sur certaines situations dans lesquelles l’IA, plutôt que de résoudre des problèmes, a fait des dégâts.
Les dirigeants des entreprises qui s’étaient appuyées sur des chatbots qui se sont avérés peu fiables le savent bien : Air Canada, dont le chatbot a conseillé un client sur une politique de remboursement inexistante, causant des dommages à l’entreprise, ou le bot de la société de livraison DPD qui a injurié les clients.
Parmi les flops mentionnés par l’article figurent également le contenu de mauvaise qualité et souvent indésirable qui a commencé à encombrer (et à infester) le web et les médias sociaux. Il s’agit de ce que l’on appelle le slop de l’IA, défini par Oxford University Press comme suit : « L’art, l’écriture ou tout autre contenu généré par l’intelligence artificielle, partagé en ligne de manière indiscriminée ou intrusive, caractérisé par une mauvaise qualité, une inauthenticité ou une inexactitude ».
Un autre exemple concret dans lequel certaines intelligences artificielles ont échoué concerne la capacité à synthétiser des textes.
En mai dernier, Google a mis en place une fonctionnalité qui fournissait, en haut des résultats de recherche, des résumés générés par l’IA. Étant donné que les systèmes d’IA ne peuvent pas faire la distinction entre les nouvelles factuelles correctes et les messages de blagues, certains utilisateurs ont reçu des suggestions bizarres telles que l’ajout de colle à leur pizza ou essayer de goûter de petites pierres.
Des problèmes de synthèse ont également émergé avec une fonction des iPhones qui, en théorie, devrait regrouper les nouvelles et les résumer. Le dysfonctionnement de cette fonctionnalité a généré de faux titres, diffusant et alimentant la désinformation à un moment de l’histoire où il est déjà très difficile de distinguer ce qui est vrai de ce qui est plausible ou faux.
Conclusion : fiez-vous à la sagesse et à la pensée critique pour faire votre choix
Savoir choisir quand utiliser l’intelligence artificielle, explique Mollick dans la conclusion de son article, est une forme de sagesse. Il faut toujours aborder l’IA avec une bonne dose de scepticisme, sans éteindre ses facultés critiques et avec un mélange de connaissances techniques et d’expérience.
Cette sagesse numérique devient encore plus importante dans un contexte de travail, où les décisions peuvent avoir des conséquences concrètes sur l’entreprise. L’approche la plus efficace semble être l’approche hybride : utiliser l’IA comme outil de soutien, mais en gardant toujours le contrôle humain sur le résultat final. C’est à l’être humain qu’il appartient d’avoir le dernier mot, surtout lorsqu’il s’agit de décisions stratégiques ou de décisions impliquant des valeurs et de l’éthique.
Enfin, il est intéressant de noter comment les domaines dans lesquels l’IA excelle et ceux dans lesquels elle échoue évoluent rapidement. Ce que nous considérons aujourd’hui comme une limitation de l’intelligence artificielle pourrait être surmonté en quelques mois, ce qui rend nécessaire la mise à jour continue de nos connaissances et de notre approche.
En fin de compte, l’intelligence artificielle ne doit être considérée ni comme une panacée ni comme une menace, mais comme un outil qui, s’il est utilisé consciemment, peut amplifier nos capacités.
