Le 8 juin, le Wall Street Journal a publié dimanche un article explorant le moment où l’IA réalisera pleinement son potentiel et aura un impact transformateur sur l’économie sociale comme l’électricité et Internet. L’article indique qu’il existe de nombreuses raisons de croire que le développement de l’IA sera plus lent que ne le pensent ses partisans les plus optimistes, mais plus rapide que ne le disent les sceptiques.
Il faudra du temps pour que l’IA se transforme réellement
Cela ne fait qu'environ 1 200 jours depuis qu'OpenAI a lancé ChatGPT. Pourtant, si l’on en croit les optimistes les plus extrêmes de l’IA, cette technologie est censée avoir révolutionné le monde des affaires. En d’autres termes, ce changement se produira à tout moment. Dans le même temps, les critiques de l’IA sont tout aussi faciles à trouver, affirmant que l’IA n’est qu’une dernière mode technologique vouée à s’estomper rapidement avant que de véritables résultats ne soient obtenus. Selon eux, ce déclin peut survenir à tout moment.
La vérité est bien plus complexe que ce que prétendent les hypemens et les critiques de l’IA. Entrez dans une grande entreprise aujourd’hui et vous constaterez que l’IA est à la fois partout et apparemment introuvable.Les employés l'utilisent pour résumer les réunions, rédiger des e-mails et générer les premières ébauches de présentations. Mais ces gains d’efficacité doivent encore se traduire par des gains de productivité évidents à l’échelle de l’économie ou par des changements fondamentaux dans la façon dont les gens travaillent.
Alors, combien de temps faudra-t-il à l’IA pour réaliser son potentiel et provoquer le changement ? Répondre à cette question nécessite d’identifier bon nombre des défis auxquels le monde des affaires est confronté : l’inertie organisationnelle, la résistance humaine au changement, les données limitées et souvent assez compliquées, les problèmes de confidentialité et de sécurité, et les sauts d’imagination nécessaires pour repenser le fonctionnement réel des organisations.
s'entendre avec
Malgré toutes les plaintes et la presse négative, l’IA fait effectivement des progrès dans le monde des affaires. Les enquêtes menées auprès des directeurs de l'information (CIO) et des PDG montrent systématiquement que les entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA cette année et l'année prochaine. Un rapport de recherche publié par Deloitte en janvier et une étude distincte de la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie indiquent que les grandes entreprises sortent de la phase d'expérimentation et commencent à intégrer l'IA dans leurs opérations de base. Une étude de Wharton publiée l'automne dernier a également révélé que les trois quarts des 801 dirigeants interrogés ont signalé des retours positifs sur leurs investissements en IA.
Ces résultats apparaissent progressivement dans de multiples secteurs. Les détaillants utilisent l’IA pour établir les prix et recommander des produits en temps réel ; les sociétés de capital-investissement ont créé des analystes en IA pour intégrer les informations de recherche et faciliter les décisions d'investissement ; et les entreprises manufacturières déploient la technologie de vision par ordinateur pour détecter les défauts sur les lignes de production.
Le domaine dans lequel les progrès ont été les plus significatifs est celui du développement de logiciels. L’IA est devenue si puissante pour écrire du code que de nombreux ingénieurs logiciels peuvent simplement décrire les exigences en langage naturel et l’IA fera le reste.
Le professeur Mollick nie la stagnation des applications de l’IA
Ethan Mollick, professeur à la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie qui étudie la manière dont les entreprises adoptent l'IA, a déclaré qu'étant donné la situation ci-dessus, il est totalement faux de penser que « les applications de l'IA stagnent ». « L’idée selon laquelle nous sommes toujours coincés en mode pilote est dépassée et erronée », a-t-il déclaré. « Je discute constamment avec des entreprises qui tirent une réelle valeur de l’IA. »
impact limité
Mais dans le monde de l’entreprise, la révolution de l’IA se heurte encore à de nombreux obstacles. Premièrement, il existe un scepticisme fondamental à l’égard de tout ce battage médiatique : les conseils d’administration et les investisseurs continuent d’exiger des entreprises des preuves plus claires que les investissements dans l’IA portent leurs fruits. De plus, du moins jusqu’à présent, l’IA n’a pas suffisamment démontré sa généralité pour prouver qu’elle peut transformer les entreprises et les industries à grande échelle.
Les chercheurs ont inventé un terme pour décrire cette capacité inégale de l’IA : « frontière irrégulière ». Benedict Evans, un analyste indépendant qui suit l'adoption de l'IA en entreprise, a déclaré que les modèles d'IA sont excellents dans certains domaines et étonnamment mauvais dans d'autres, et que souvent, on ne découvre pas quelles tâches entrent dans quelle catégorie jusqu'à ce que les entreprises les utilisent déjà.
Par exemple, l’IA excelle dans les tâches clairement structurées, telles que la programmation, la révision de documents juridiques et l’analyse financière. Mais lorsqu’il s’agit de tâches plus dépendantes du contexte et qui occupent la majorité du temps de travail, cette « inégalité » est révélée. Il donnera de mauvaises réponses avec une extrême confiance et ne pourra pas s'appuyer sur des facteurs humains qui n'ont jamais été inclus dans les données de formation, tels que les décisions de jugement, les règles non écrites et l'intuition à long terme.
Il s’agit là d’un « plafond rigide » évident pour les capacités actuelles de l’IA. Daron Acemoglu, lauréat du prix Nobel et économiste du MIT, a déclaré : « Que vous soyez PDG, manager, journaliste, professeur ou ouvrier du bâtiment, je pense que votre niveau de compétence est supérieur à celui de l'IA existante. » Il estime que les outils d’IA actuels n’auront un impact que sur un petit nombre d’emplois.
De plus, pour que l'IA fonctionne réellement, de nombreux « packaging » sont nécessaires : des données appropriées, des paramètres d'autorisation appropriés, des mécanismes de sécurité et de retenue complets et des rôles clairs définis pour les humains qui supervisent l'IA. Étant donné que les systèmes et les flux de travail de chaque entreprise sont différents, cette « architecture » de support doit souvent être construite à partir de zéro. Et c’est bien plus difficile qu’il n’y paraît.
désordre humain
Mais en ce qui concerne les obstacles, les problèmes technologiques peuvent être plus faciles à surmonter que les problèmes humains. En termes simples, beaucoup de gens doivent être convaincus avant que la révolution de l’IA puisse réellement décoller.
Les dirigeants d'entreprise sont confrontés à des cycles de planification quinquennaux, à des calendriers d'amortissement des systèmes d'approvisionnement remontant à trois ans et à des conseils d'administration exigeant des rendements. Dans un tel environnement, l’aversion au risque n’est pas irrationnelle. Dans le même temps, il y a aussi des problèmes au niveau des employés : il est peu probable que les employés qui pensent qu'ils « forment l'IA qui les remplacera à l'avenir » coopèrent activement à la mise en œuvre de l'IA.
"Ce qui est commercialisé, c'est l'idée de productivité et d'efficacité", a déclaré Kate Brennan, directrice associée de l'AI Now Institute, un centre de recherche sur les politiques en matière d'IA. « Ce que cela signifie pour les personnes qui effectuent le travail réel est rarement inclus dans la discussion. »
La direction et les employés peuvent également hésiter à véritablement intégrer l’IA dans les opérations et à ne pas l’utiliser uniquement pour des tâches subalternes. L’instinct des gens est souvent d’utiliser l’IA pour automatiser certains aspects des processus existants, plutôt que de repenser l’ensemble du processus lui-même.
Prenons, par exemple, une compagnie d’assurance qui gère les réclamations liées aux accidents de voiture mineurs. En règle générale, les entreprises utilisent l’IA pour accélérer le traitement des documents tout en conservant le processus d’examen et d’approbation multicouche d’origine. Mais la véritable opportunité réside dans une refonte complète de l’ensemble du processus, permettant à l’IA d’évaluer l’étendue des dommages sur la base de photos prises par le client, puis d’approuver la réclamation et de déclencher le paiement presque immédiatement. Cette réinvention est difficile et menace les hiérarchies établies et les méthodes de travail conventionnelles.
il est temps de changer
Enfin, il est important de se rappeler que les technologies transformatrices mettent souvent plus de temps que prévu à produire le type de changement profond promis par leurs défenseurs.
L’électricité a transformé la civilisation, mais il a fallu quatre décennies pour que son impact se manifeste clairement dans les données sur la productivité. Internet a restructuré les fondements des affaires, du travail et de la concurrence mondiale, mais il faudra dix à quinze ans pour pénétrer l’épine dorsale de l’économie. D’un point de vue interne à l’époque, les débuts d’Internet étaient assez similaires à la situation actuelle de l’IA : des perspectives prometteuses, des résultats inégaux, et l’ensemble de l’industrie avait de bonnes raisons de vous le dire : la révolution est arrivée.
"Pour réellement changer une organisation et réaliser un changement significatif, il faut mesurer le temps à l'échelle humaine." » a déclaré James Landay, codirecteur du Human-Centered AI Institute de l'Université de Stanford, qui s'intéresse depuis de nombreuses années aux difficultés auxquelles les entreprises sont confrontées lorsqu'elles tentent d'absorber les nouvelles technologies.
"Mon jugement se situe plutôt dans cinq à dix ans, et non dans les deux ou trois prochaines années", a-t-il déclaré.
L’IA aura certainement un impact aussi profond qu’Internet et il faudra probablement autant de temps pour remodeler l’économie. Les partisans ont généralement raison quant à l’orientation du développement. Les sceptiques ont probablement aussi raison sur le temps que cela prendra.
La façon de penser la plus intéressante pour tout dirigeant d’entreprise, investisseur ou décideur politique à l’heure actuelle est peut-être d’accepter les deux jugements simultanément.