L'intelligence artificielle (IA) révolutionne notre monde et offre d’innombrables potentialités dans divers domaines de l’entreprise. Malgré ses promesses extraordinaires, l'IA n'est pas encore une technologie parfaite. Elle est actuellement confrontée à plusieurs limites qu'il est important de connaître et de comprendre pour mieux exploiter son potentiel.
Des solutions novatrices émergent pour rendre cette nouvelle technologie plus responsable et accessible à toutes les entreprises, quelle que soit leur taille.
Les promesses de l’intelligence artificielle
Automatisation et optimisation des tâches
Grâce à l'apprentissage automatique, l'IA peut automatiser de nombreuses tâches, des plus simples aux plus complexes. En effet, l’intelligence artificielle est capable d'effectuer des tâches complexes avec précision et rapidité. Des robots pilotés par l'IA peuvent désormais assembler des produits, effectuer des chirurgies ou encore rédiger des articles de presse. Cette automatisation permet d'optimiser les processus et de réduire les coûts de production.
Amélioration de l'efficacité et de la productivité
L'IA permet d'automatiser de nombreuses tâches répétitives et chronophages. Elle libère ainsi du temps pour les salariés qui peuvent se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée. Cela se traduit par une augmentation significative de la productivité et de l'efficacité en entreprise et dans des secteurs variés.
Décisions plus intelligentes et précises
L’intelligence artificielle a la capacité d’analyser de vastes ensembles de données pour identifier des comportements et des tendances. En identifiant ces modèles subtils, elle apporte des recommandations pertinentes pour soutenir la prise de décision. Elle contribue ainsi à prendre des décisions éclairées et précises dans des domaines très différents de l’entreprise.
Les limites actuelles de l’intelligence artificielle
Dépendance à la data et aux infrastructures
L'Intelligence Artificielle repose sur des bases de données massives afin de s’entrainer et d’apporter des réponses pertinentes et fiables. La qualité et la quantité de ces données sont essentielles pour son bon fonctionnement. Un manque de représentativité ou des mauvais critères retenus peuvent être sources d’erreurs.
En outre ces données peuvent être à caractère personnel. La CNIL rappelle la nécessité de veiller au respect de certaines précautions dans un souci éthique et responsable.
De plus, son fonctionnement nécessite des infrastructures informatiques puissantes et complexes pour stocker, traiter et analyser ces données.
Latence de réponse immédiate
Les algorithmes d'IA peuvent nécessiter un temps de traitement significatif. L’intelligence artificielle peut ainsi parfois montrer un délai entre le moment où l’information est transmise et le moment où elle réagit. Dans certaines applications, comme dans le domaine de la conduite autonome ou de la chirurgie robotique, cette latence constitue un problème majeur.
Augmentation des coûts d’infrastructure
Pour intégrer l'IA dans leurs processus, les entreprises doivent alimenter les algorithmes avec des volumes de données de plus en plus importants. Une étude menée fin 2023 a ainsi démontré que les dépenses en services cloud vont connaître une croissance continue sur les quatre prochaines années. La raison principale est le développement de l’IA et son besoin absolu en ressources cloud.
Le déploiement de solutions basées sur l'IA va représenter un investissement financier de plus en plus important. Le coût de fonctionnement de l’intelligence artificielle englobe : la collecte des données, la préparation de ces données, l'infrastructure informatique nécessaire pour l'entraînement et le déploiement des modèles, sans oublier les compétences spécialisées requises pour développer et maintenir ces systèmes. Le coût global peut être prohibitif pour de nombreuses entreprises, en particulier les plus petites.
Energivore et peu écologique
A cela, s’ajoute la consommation énergétique de l’IA. Cette nouvelle technologie est souvent critiquée pour sa consommation énergétique élevée et son impact environnemental. Les modèles d'IA complexes nécessitent une puissance de calcul considérable. Cela implique une consommation d'énergie conséquente et des émissions de gaz à effet de serre. De même, les infrastructures et data centers nécessaires pour le stockage et le traitement des données ont également un impact environnemental significatif.
Repousser les limites pour une IA plus responsable
Développer des algorithmes éthiques et transparents
Pour rendre l'IA plus responsable, il faut développer des algorithmes qui prennent en compte les considérations éthiques. Cela doit passer par la mise en place de garde-fous et de procédures de contrôle pour garantir que l'IA ne soit pas utilisée à des fins discriminatoires ou néfastes. La transparence des processus décisionnels des systèmes d'IA doit permettre de garantir des décisions compréhensibles et justifiables pour les utilisateurs.
Par ailleurs, l'IA ne doit pas remplacer l'humain. Elle doit le compléter et le renforcer. L'apprentissage humain-machine est essentiel une utilisation de l’IA responsable et éthique. Il s'agit de créer des systèmes d'IA qui collaborent avec les humains et leur permettent de tirer parti de leurs compétences et de leur intuition.
Développer des algorithmes plus écologiques
Nous devons également concevoir des algorithmes plus écologiques qui minimisent l'empreinte carbone. Cela implique de développer des modèles d'IA moins gourmands en énergie et qui peuvent fonctionner de manière plus efficace sur des infrastructures informatiques durables. L'utilisation de matériaux moins énergivores dans la conception de l’IA contribue à réduire son impact environnemental. Une solution consiste à remplacer les GPU par des CPU qui constituent une alternative plus éco-responsable en termes de consommation énergétique.
Garantir un accès équitable à la technologie
L'IA ne doit pas être l'apanage des grandes entreprises. Il est important de garantir un accès équitable à cette nouvelle technologie pour toutes les organisations. Cela passe donc par le développement de solutions d'IA abordables et accessibles à tous.
MonIA de Cercle Business, un exemple concret d'IA responsable
Cercle Business est reconnue comme une centrale de référencement d’achats négociés pour les TPE et les PME. L’entreprise a rapidement compris que l'IA constitue un puissant levier de croissance pour les entreprises et doit devenir accessible aux plus grands nombres. C'est pourquoi Cercle Busines a développé MonIA. Il s’agit d’un agent conversationnel, basé sur l’IA générative, conçu pour répondre aux besoins spécifiques de nos clients. MonIA fonctionne sur les dernières technologies d'IA pour garantir des solutions innovantes à un coût compétitif. Elle s’appuie sur la base de données neuronale ThirdAI, conçue pour réduire la consommation d'énergie tout en conservant des performances élevées.