La transition de l’automatisation à l’autonomie : une exploration approfondie de la digitalisation, de l’IA et au-delà
Alors que je participais récemment à une table ronde sur le rôle de l’IA dans les achats, une question qui a particulièrement retenu mon attention était la différence entre la digitalisation et l’intelligence artificielle.
Pour clarifier, la digitalisation implique de transférer les données et les processus dans le cloud, d’accélérer les opérations, d’automatiser les tâches que les algorithmes peuvent gérer, d’améliorer la collaboration entre les parties prenantes et de permettre des analyses grâce à des données structurées.
L’IA, quant à elle, vise à imiter des capacités cognitives telles que la perception, le raisonnement, la prédiction et la classification, des tâches difficiles à réaliser pour des algorithmes statiques. Cependant, l’IA repose sur les données fournies par la digitalisation et, en retour, rend les applications logicielles plus intelligentes et plus faciles à utiliser.
La tendance actuelle est d’incorporer l’IA partout pour automatiser des tâches, qu’elles soient répétitives et de faible valeur pour les collaborateurs, ou des tâches de haute valeur nécessitant des analyses de données et une rapidité au-delà des capacités humaines.
Voici quelques-unes des principales tendances dans le domaine de l’IA, en particulier celles qui tirent parti des nouveaux modèles génératifs multi-modaux :
1. Rendre l’IA plus humaine : L’objectif est de favoriser l’adoption et d’améliorer notre interaction avec les systèmes d’IA. Cela implique de permettre à l’IA de converser avec nous en utilisant la voix et le langage naturel, ainsi que de voir et comprendre ce que nous produisons, tels que des documents ou des images. GPT-4o d’OpenAI, le projet Astra de Google et Copilot + PC de Microsoft sont de bons exemples de cette tendance.
2. Construire des modèles de base plus intelligents : L’objectif est de créer des gros modèles fondamentaux capables de résoudre des problèmes complexes nécessitant plusieurs étapes et outils. Cela nécessite des investissements substantiels en recherche et en capacité de formation, que seules quelques entreprises dans le monde peuvent supporter. Cette situation soulève des préoccupations concernant la souveraineté, les disparités culturelles et l’impact sociétal global.
3. Déployer des modèles d’IA efficaces partout : L’objectif est de déployer des millions, voire des milliards, de modèles d’IA hautement efficaces pouvant fonctionner dans le cloud et sur des ordinateurs locaux (edge), exécutant une vaste gamme d’actions spécialisées telles que la lecture et la génération de texte, l’analyse d’images, la production et l’exécution de code, les appels API ou la recherche de données.
4. Combiner perception, raisonnement et actions : Enfin, l’objectif est de créer des systèmes d’IA qui combinent perception, raisonnement et actions pour accomplir des tâches nécessitant une interaction avec le monde physique. Ces systèmes ont pour but de rendre les robots plus performants et autonomes. C’est peut-être l’aspect le plus redoutable, car il suggère qu’aucun domaine n’est à l’abri d’un éventuel remplacement par des machines.
Maintenant, la question à un million de dollars : resterons-nous maîtres de la situation ou l’IA prendra-t-elle des décisions sans supervision ?
À mon avis, nous resterons maîtres, mais pas de la manière dont la plupart des gens l’imaginent. Aujourd’hui, dans le monde de l’entreprise, l’IA est principalement utilisée comme un outil, les utilisateurs contrôlant et prenant des décisions basées sur ce que l’IA produit. Cependant, à mesure que l’IA devient plus intelligente, nous automatisons des processus entiers, comme le processus de facturation, et laissons l’IA prendre la plupart des décisions.
Par exemple, considérez la fonction de pilote automatique dans un véhicule Tesla. Au lieu de suivre les instructions de Google Maps ou de Waze, vous entrez simplement la destination, et la voiture prend toutes les décisions pour aller du point A au point B. Bien que vous deviez actuellement garder les mains sur le volant en raison des réglementations et du manque de maturité du système, il n’est pas difficile d’imaginer un avenir proche où nous serons satisfaits de laisser la voiture faire son travail à notre place.
En conclusion, à mesure que l’IA devient capable d’automatiser des tâches plus complexes impliquant la perception, le raisonnement, la prise de décision et les actions en plusieurs étapes, elle deviendra de plus en plus autonome. Le rôle des humains dans la boucle diminuera continuellement, surtout lorsque cela ralentit le processus et dégrade la performance globale. Cela soulève bien sûr une multitude de questions sur la responsabilité en cas de problèmes.
Article rédigé par Julien Nadaud, Senior Vice President of Innovation chez Corcentric
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