L’Intelligence Artificielle n’en est qu’à ses débuts dans la façon dont elle va transformer notre monde. 2018 sera l’année de l’appropriation des premières solutions par des entreprises dans des domaines comme la relation client, l’optimisation de la production, le futur de l’emploi ou de la distribution. Olivier Ezratty a publié Les Usages de l’Intelligence Artificielle en octobre 2017. Il dresse un panorama et déconstruit quelques mythes.

 

Intelligence Artificielle : quelles questions se posent les dirigeants ?

L’Intelligence Artificielle est partout, présentée comme une avancée majeure. Les dirigeants reçoivent l’injonction de s’y intéresser comme un impératif. Beaucoup se posent des questions et recherchent des lieux où ils pourront comprendre les notions fondamentales. Lorsque je les rencontre, je constate qu’ils se posent des questions très concrètes : quels seraient les bénéfices de l’IA pour mon entreprise ? Par où commencer ? Qui peut m’apporter des solutions ? Et surtout, l’Intelligence Artificielle, est-ce vraiment fait pour moi ? Tous ont plus ou moins conscience qu’il faut se lancer, mais tous sont aussi freinés par quelques idées reçues, qu’il faut déconstruire. L’Intelligence Artificielle n’a pas toujours bonne presse, et les dirigeants sont soucieux des possibles conséquences sur l’image de leur entreprise.

Vous leur montrez que nous baignons déjà dans un monde d’Intelligence Artificielle, notamment dans la relation client.

L’IA est déjà une réalité omniprésente. On ne s’en rend pas toujours compte, mais elle est déjà intégrée dans notre vie de tous les jours. Elle est par exemple présente dans tous les moteurs de recherche. Elle est aussi dans nos appareils-photo pour la détection des visages, des sourires ou la mise au point. Elle est présente dans les chatbots que nous utilisons sur de nombreux sites web pour obtenir des informations sur les produits. Elle commence à être utilisée dans l’imagerie médicale pour faciliter l’interprétation des radios ou des IRM. Elle est aussi présente dans les assistants que proposent Google, Amazon (Alexa) ou Microsoft (Cortana). Google Translate, le service de traduction en temps réel, fonctionne entièrement sur de l’Intelligence Artificielle. Pas besoin d’attendre la voiture autonome pour constater son avènement : nos automobiles actuelles en sont déjà pleines, comme pour les fonctions de parking automatique.

Nous vivons donc déjà entourés d’Intelligence Artificielle, même si c’est sur des services restreints. Les solutions d’IA d’aujourd’hui ne passent pas encore le fameux test de Turing. Si on ne devait considérer que les intelligences impossibles à distinguer de l’intelligence humaine, alors on refuserait l’appellation à quasiment toutes les IA en cours actuellement !

L’IA est en fait multiforme. Il n’y a pas une « Intelligence Artificielle », mais des solutions très variées qui s’appuient sur plusieurs dizaines de briques logicielles différentes, qui vont de l’analyse des sons ou des images, à l’interprétation des informations, au traitement du langage, à l’exploitation de grandes bases de données et de connaissances structurées ou non. Il s’agit de Machine Learning, de Deep Learning et d’IA symbolique…

Pour un dirigeant d’entreprise, il est important de savoir ce que cela recouvre. Cela permet en particulier de ne pas céder aux différents mythes qui ont cours actuellement. Plus on comprend, plus on connaît l’IA, moins on va être sensible à un discours un peu dramatique qui se développe autour d’elle.

Votre première tâche, c’est donc de dédramatiser les enjeux de l’Intelligence Artificielle avant tout…

L’omniprésence de l’Intelligence Artificielle réveille trois grandes peurs : celle de la prise de contrôle par une Intelligence Artificielle toute-puissante, celle de la déshumanisation, et celle de la disparition des emplois.

La peur d’une prise de contrôle par l’Intelligence Artificielle est peu fondée. Cependant elle est alimentée par des déclarations de quelques grands dirigeants d’entreprises technologiques – qui se sont d’ailleurs alliés pour la réguler et lui poser des limites « éthiques ». N’importe quelle nouvelle technologie présente des risques si elle est mise dans de mauvaises mains.

Vous le disiez, la deuxième grande inquiétude, c’est l’idée que nous en viendrions à parler uniquement à des robots, en perdant la dimension humaine de toute relation.

C’est un risque. Les robots conversationnels sont encore très déceptifs. Ils peuvent rappeler les mauvais souvenirs des systèmes de SDA (Sélection Directe à l’Arrivée) qui sont utilisés pour guider un client sur un serveur vocal à travers des choix multiples, et qui génèrent beaucoup d’insatisfaction. De nombreuses entreprises voudraient utiliser des chatbots pour leur relation clients. Dans la pratique, ne nous leurrons pas : c’est plus un moyen de faire des économies que d’améliorer le service aux clients.

Aujourd’hui, la plupart de ces robots ne sont capables de répondre qu’à des questions extrêmement simples, en suivant des règles fixes. Si on veut poser des questions fermées sur la gestion de son compte bancaire ou sur un délai de livraison, alors on obtiendra une réponse. Pour les questions posées en langage naturel, pas toujours très bien défini, le robot va procéder par approximation, en interprétant chacun des éléments de la phrase selon son contexte, sa position par rapport aux autres mots et ainsi de suite. Il va en déduire une interprétation sur un mode statistique, interprétation qui sera de qualité très variable.

La majorité des chatbots sont peu sophistiqués. Les chatbots plus élaborés sont chers et longs à construire. On peut s’en tenir à des solutions qui vont fonctionner selon un système basique de questions/réponses. Mais si on veut des robots capables de véritablement converser, il faut les développer en ayant analysé tout un contexte, un corpus sémantique, avoir constitué une ontologie, les avoir nourris de tout un corpus de connaissances et les avoir interfacés avec des sources de données diversifiées. Puis, il faut les entraîner et améliorer en permanence leurs capacités de compréhension en tenant compte des réactions des utilisateurs.

Sur des sujets précis, certains fournisseurs de solutions en IA réussissent à le faire. Ils développent ainsi une solution qui par exemple fonctionnera très bien dans l’univers bancaire, puis ils la proposent à de nombreux clients. Mais pour une entreprise en particulier, cela reste peu accessible.

L’impact de l’Intelligence Artificielle sur le futur de l’emploi a été l’un des grands débats de l’année. On est vraiment dans un débat de société.

L’IA n’est pas encore destructrice d’emplois en France. On peut parfois faire l’amalgame entre l’Intelligence Artificielle et l’automatisation des tâches, qui est déjà lancée depuis bien longtemps.

Certaines machines remplacent progressivement les travailleurs dont les tâches sont répétitives. Avec ou sans IA d’ailleurs. La perte d’emplois vient aussi du transfert du travail chez les clients comme pour le self-checkout dans la grande distribution, et bientôt les magasins sans caisse.

Cela dit, l’IA aura certainement un impact sur l’emploi, au minimum au niveau de tâches spécifiques. De nombreuses fonctions seront exercées différemment, certaines tâches disparaîtront – mais pas forcément les métiers. Les secteurs seront touchés différemment. Dans la santé par exemple, l’IA est une aubaine pour des professions en manque d’effectifs comme la cardiologie ou la radiologie. Elle facilite et allège certaines tâches des praticiens. Cela permettra de redéployer le temps libéré sur des taches de relation ou de technicité où l’humain est irremplaçable.

L’impact réel de l’IA sur l’emploi sera visible dans 10 à 20 ans. Les principaux métiers touchés se situeront dans les administrations, la finance et la gestion. Même là, on compte peu d’emplois dont les tâches sont vraiment répétitives. L’arrivée de l’Intelligence Artificielle peut être comparée à celle du tableur il y a 35 ans. On aurait pu croire que cela diminuerait le poids de certaines tâches, ou conduirait à supprimer certains postes. Finalement, on se retrouve avec davantage de reporting et de tableaux.

 

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