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3 pièges de la technologie de l’Intelligence Artificielle (IA) dont personne ne parle

« Alexa, commande-moi une pizza. »

Si vous êtes un peu comme moi, vous avez déjà exploité la puissance de l’IA pour des tâches simples comme commander de la nourriture ou faire jouer votre musique préférée. La vérité est que l’intelligence artificielle (IA) est derrière d’innombrables aspects de la vie moderne, à la fois dans les affaires et à la maison. C’est la raison pour laquelle nous avons des flux sociaux personnalisés ou des recommandations automatisées qui nous sont annoncées en fonction des achats précédents et des pages consultées.

L’intelligence artificielle est là pour rester, et elle peut être immensément utile dans un éventail d’industries. Elle présente également un certain nombre d’écueils potentiels. Mais avant de nous y plonger, définissons les différents types d’IA.

 

Définir la technologie de l’IA

Il existe deux types de technologie d’IA : l’IA étroite (faible) et l’IA générale (forte). 

  • l’IA étroite est conçue pour effectuer une tâche spécifique, comme jouer au poker ou reconnaître un visage. La plupart des technologies d’IA que nous utilisons, à partir de 2018, sont considérées comme de l’IA étroite. Elle est souvent troquée avec des termes comme apprentissage automatique ou automatisation. En raison de ses applications granulaires, l’IA étroite peut être incroyablement efficace pour économiser du temps et de l’argent sur des tâches fades ou répétitives ;
  • en revanche, l’IA générale dispose d’une base de connaissances plus complète, similaire à celle d’un humain. Cependant, elle est capable de traiter les informations plus rapidement et plus précisément. L’IA générale est le type souvent dépeint dans les films de science-fiction – pensez à Data de Star Trek, ou au personnage androïde de Schwarzenegger, le  » terminator « . Le moteur de recherche de Google, bien qu’immensément complexe, est un exemple primitif d’IA générale. De nos jours, vous pouvez rechercher des articles en utilisant l’argot et le langage naturel, et Google peut généralement déduire votre intention à partir de votre requête. Il y a quelques années à peine, l’IA de Google était incapable de comprendre les nuances des requêtes de recherche, elle ne pouvait que faire correspondre des mots-clés avec d’autres mots-clés similaires.

 

Les pièges de l’intelligence artificielle

Les gens parlent depuis des années des grandes implications éthiques de l’IA générale. Évidemment, si une voiture à conduite autonome ou une pièce d’équipement médical devenait consciente d’elle-même et prenait une décision autonome, des gens pourraient être blessés.

L’IA étroite, en revanche, est conçue pour se spécialiser – ce qui signifie que nous n’aurons pas à nous inquiéter qu’elle développe une conscience et prenne le contrôle du monde de sitôt. Cependant, il existe encore des pièges à l’IA étroite telle que nous la connaissons, en particulier lorsqu’elle est utilisée pour améliorer l’efficacité du lieu de travail et développer votre entreprise. Voici les pièges de l’IA étroite qui peuvent ne pas sembler aussi évidents.

 

Il faut du temps pour mettre en place

« Automatisation » est un mot prometteur. Et les entreprises qui ont réussi à automatiser certaines de leurs tâches subalternes économisent, sans aucun doute, du temps et de l’argent qu’elles auraient autrement dépensé en salaires et en formation.

Mais la mise en œuvre de nouvelles applications, de nouveaux systèmes ou de nouveaux processus nécessite du temps pour faire des recherches, les mettre en place et les tester correctement. Après cela, le système d’IA comporte une courbe d’apprentissage pour chaque humain qui interagira avec lui – ce qui signifie que tant vos employés que vos clients devront apprendre à en tirer le meilleur parti.

Cela ne veut pas dire que l’intelligence artificielle est une perte de temps. Cependant, si vous prévoyez d’automatiser certaines de vos tâches commerciales manuelles, vous pouvez compter sur un kilomètre de préparation et de maintenance au départ en échange d’un pouce de récompense.

 

Il y a tellement de possibilités

L’immensité de l’IA étroite peut sembler être une caractéristique positive, mais lorsque vous êtes novice en matière d’IA, il peut être difficile de trier les utilisations efficaces de celles qui ne le sont pas. Avez-vous vraiment besoin d’envoyer un courriel automatique chaque fois qu’un client effectue une action spécifique ? Un ordinateur peut-il (et doit-il) syndiquer les médias sociaux, contacter de nouveaux clients potentiels, entretenir les anciens ? Une fois que toutes les possibilités commencent à se présenter, elles peuvent sembler écrasantes.

Il est également difficile d’estimer le retour sur investissement avant d’avoir réellement mis en œuvre un nouveau système d’IA et d’avoir eu le temps de mesurer si sa vitesse et sa précision peuvent réellement remplacer un humain effectuant le même travail.

 

L’IA n’est peut-être pas (encore) idéale pour le service client

Les chatbots ont fait l’objet d’un véritable battage médiatique ces deux dernières années, et pour une bonne raison : ils sont potentiellement très rentables pour les entreprises qui gèrent un important personnel de service client ou qui traitent beaucoup de demandes identiques de la part des clients. Et les chatbots qui utilisent l’apprentissage automatique profond, comme Siri, peuvent être extrêmement utiles.

Cependant, les chatbots personnalisés qui sont programmés pour répondre à un éventail limité de questions (spécifiquement, ceux qui sont délivrés par les applications de messagerie) peuvent être peu utiles pour les clients et carrément effrayants, au pire. Les clients semblent être les plus frustrés lorsqu’on leur fait croire qu’un chatbot est un humain.

Selon un rapport récent, 73 % des français ont déclaré qu’ils n’utiliseraient plus un chatbot après une mauvaise expérience – et en outre, 61 % seraient en fait plus frustrés par un chatbot que par un humain s’il ne pouvait pas répondre à leurs questions. Il semble donc que lorsqu’il s’agit de processus qui impliquent des nuances de langage, une intelligence émotionnelle ou des produits très compliqués, les humains sont encore bien mieux adaptés à la tâche.

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