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Cognizant Blog

L’avènement de l’IA générative ouvre de nouvelles frontières en matière d’accès à l’innovation et d’organisation du travail. Le potentiel est immense et son accessibilité la rend immédiatement disponible pour les entreprises. Mais cette adoption rapide ne doit pas se faire au détriment de l’éthique et de la responsabilité.

Et soudain… ChatGPT a débarqué dans nos vies.

Le lancement de la plateforme il y a plusieurs mois a constitué un tournant majeur dans notre approche de la technologie. D’un objet mystérieux et nimbé de fantasme, l’Intelligence Artificielle (IA) générative est devenue en quelques jours cet outil accessible et humanisé qu’on prend plaisir à explorer. Des tâches et des missions qui relevaient autrefois de compétences purement humaines sont désormais partagées avec des algorithmes… sans que cette cohabitation ne soit synonyme de préjudice pour l’homme : sous ce format, la technologie apparaît comme un puissant vecteur de connaissances et d’apprentissage.

Désormais, nous sommes en Terra Incognita. 

Le voyage a commencé et promet de nous emmener hors des frontières connues, vers un champ des possibles rendu immédiat par l’IA générative. Ouvrir l’espace numérique au plus grand nombre et rendre les utilisateurs autonomes semble désormais à portée de clic. Quant à l’univers de l’entreprise, il pourrait connaître sa plus grande transformation en amenant l’homme et la machine à des degrés de collaboration inédits.

Dans cet article, nous explorons toutes les potentialités de l’IA générative. Avec un focus sur trois impacts forts : la fin des inégalités digitales, l’avènement de l’utilisateur créateur et l’ouverture à la collaboration.

La fin des inégalités digitales

Jusqu’à présent, la technologie avait eu tendance à segmenter : il y avait d’un côté ceux qui savaient utiliser des langages de programmation spécifiques et ceux qui ne savaient pas ; les entreprises qui avaient suffisamment de ressources pour investir dans des applications propriétaires et celles qui ne pouvaient pas suivre. Pour celles-ci, les logiciels packagés et les plateformes open-source pouvaient servir d’alternative, mais le poids des investissements et la nécessaire personnalisation des composants applicatifs privaient immédiatement certaines entreprises de l’optimisation opérationnelle escomptée.

Pour répondre à ces besoins, des solutions ont vu le jour : au cloud computing et aux modèles software as a service (SaaS) ont succédé les méthodologies Agile et les applications low-code (voire no-code) qui ont considérablement démocratisé l'accès aux logiciels d'entreprise, à la faveur de modèles commerciaux indexés sur les budgets de fonctionnement et non d’investissement. 

Cependant, à l’orée des années 2020, en pleine accélération numérique mondiale, force a été de constater qu’un gouffre s’était creusé : là où les entreprises les plus avancées technologiquement prenaient leur envol, les autres accroissaient leur retard.

Que peut faire l’IA générative ? Probablement plus qu’on ne le pense. Car, en abaissant les barrières technologiques qui privaient ces organisations d’accès aux données, à l’information et aux innovations, elle les conduit vers davantage d’autonomie et de performance, en leur donnant les outils pour s’exprimer. À l’aide de l’IA générative, il est désormais probable que ces entreprises moins matures comblent leur retard en matière de transformation de leurs services et s’engagent plus rapidement sur la voie de l’efficacité opérationnelle et de l’optimisation de la valeur.


L’avènement de l’utilisateur créateur

Quel usage peut-on attendre de cette IA générative ? Quels besoins viendra-t-elle combler ? Nous l’avons dit : par son accessibilité et sa simplicité, l’IA générative favorise la démocratisation avec un impact d’autant plus fort que la technologie est évoluée, capable de reproduire à large échelle les tenants de la créativité humaine. 

Dans les mains des gouvernements, des entreprises, des ONG ou de la communauté scientifique, l’IA générative pourra servir de partenaire innovant dans la lutte contre le dérèglement climatique ou dans la recherche médicale. Elle pourra fournir des outils d’automatisation et de personnalisation à l’agriculture et l’éducation nationale, et ainsi participer à lutter contre la pauvreté et les inégalités. En d’autres termes, à l’échelle des nations, l’IA générative pourra être envisagée comme un recours pour répondre aux grands défis de notre temps – davantage que les technologies d’IA antérieures qui avaient déjà démontré leur intérêt sur ces sujets mais dont les bénéfices restaient à amplifier.

Dans les mains des individus, l’impact attendu est encore plus exaltant. Imaginons un quotidien dans lequel cet outil pourrait servir à chacun d’entre nous d’aide à la décision, de ressource informationnelle et, plus globalement, de soutien logistique : bienvenue dans l’ère de l’individu augmenté, à chaque heure de sa journée. 

Par exemple, pourquoi recourir à des spécialistes en contrôle de gestion, en contenu éducatif ou en communication interculturelle quand l’IA générative peut apporter la réponse en un clic ? Pourquoi perdre du temps en réservation de restaurants ou en commandes de supermarché en ligne quand un assistant personnalisé peut prendre en charge cette tâche spécifique ? Et pourquoi ne pas explorer l’apport de l’IA générative sur l’aide à l’éducation et l’assistance en télémédecine ?...

Au-delà de ces gains de temps du quotidien, l’IA générative a surtout la capacité à faire de chacun d’entre nous des innovateurs et créateurs de valeur. Comment ? Par le simple fait d’exécuter une commande, sans compétence technique spécifique, l’IA générative réduit le chemin qui conduit de l’idée à sa traduction concrète et permet à toute personne possédant un concept nouveau et structuré de le matérialiser et le faire évoluer.

Cette démocratisation des connaissances, des compétences, et donc, de l’accès à l’innovation est une notion révolutionnaire qui change notre approche de la transformation digitale. Désormais, la puissance brute de la technologie peut être travaillée directement par les utilisateurs finaux (et non plus seulement par les spécialistes techniques) : chacun d’entre nous a la possibilité d’entraîner un algorithme et de s’improviser co-créateur du résultat obtenu par la technologie.

L’ouverture à la collaboration

Considérons maintenant l’impact économique de ce nouvel outil. À l’échelle de l’entreprise et de son secteur, l’IA générative aura le potentiel d’accroître la productivité via l’optimisation de certains process, l’aide à la décision et une automatisation plus systématique. De nouveaux services pourront émerger sur les différents maillons de la chaîne de valeur de l’IA, en lien avec la curation des données de contexte et l’entraînement des algorithmes de décision. Par exemple, si un algorithme peut prédire avec précision la probabilité d’un épisode de pluie, il n’est pas certain qu’il conseille de façon autonome à l’utilisateur de prendre un parapluie. Il est donc important que, via des techniques d’apprentissage par renforcement, les développeurs entraînent la reward function (littéralement : « fonction récompense ») de cet algorithme pour l’aider à établir les liens entre les différents jeux de données et les réponses humaines qui lui correspondent.

Quelle organisation mettre en place pour tirer tous les bénéfices de l’IA générative ? Il est nécessaire que les entreprises continuent à faire évoluer leurs modèles opérationnels afin que ceux-ci reposent sur les données : les process seront soumis à des flux dynamiques, et l’infrastructure IT devra être compatible avec les algorithmes d’IA (c’est-à-dire capable d’intégrer sans couture les modèles de machine learning et de traiter à grande échelle et en temps réel tous les types de données).

Au-delà de cet aspect purement fonctionnel se posera la question des compétences humaines. Étant donné que la technologie s’oriente de plus en plus vers la résolution des problèmes, l’aptitude numéro un de l’entreprise en format IA générative sera probablement… la détection de ces problèmes. Une compétence d’autant plus recherchée que la complexification des technologies et l’entremêlement des sujets sectoriels brouille la capacité des décideurs à identifier précisément où se situent les défaillances et par quels outils y remédier.

Plus globalement, la clé du succès dans l’entreprise de demain sera probablement la polyvalence des talents et la diversification des compétences : à la compréhension des comportements humains (via la sociologie, la psychologie, l’anthropologie) s’ajouteront la capacité de création et d’optimisation (via le design thinking, le Six Sigma et les connaissances sectorielles) et la faculté à embarquer émotionnellement et intellectuellement les publics (via la conception et la narration d’histoires).

Dans cette nouvelle configuration d’équipes, la collaboration sera fondamentale pour tirer parti de la diversité de compétences avec efficacité (qu’il s’agisse d’une collaboration entre les différents profils, ou d’une collaboration entre les équipes et la technologie). La conséquence ? Pour encourager et valoriser ces nouveaux modes de travail, les entreprises seront vraisemblablement amenées à expérimenter des organigrammes plus plats et des protocoles plus souples.

Vers une GenAI éthique et responsable ?

Le potentiel de l’IA générative est donc immense pour l’entreprise, l’individu et la société en général. Mais dans cette marche accélérée de l’IA vers un perfectionnement quasi-humain, il importe de se poser d’emblée la question de l’éthique derrière ces algorithmes. Comment s’assurer que cette technologie si puissante n’est pas utilisée à des fins néfastes pour la société ? Comment concevoir et entraîner des algorithmes fiables ? Comment établir et faire appliquer un cadre normatif mondial pour un développement responsable de l’IA ? Et quelle gouvernance proposer pour guider les pratiques, sans ralentir le rythme du progrès ?

Les réponses à ces questions seront déterminantes pour anticiper notre rapport à cette technologie, c’est-à-dire comment nous serons amenés à la façonner autant qu’elle nous façonne. Et sur ce sujet, les fournisseurs de solutions et les intégrateurs auront un rôle fondamental à jouer, notamment sur les deux piliers que sont la gouvernance et l’éducation.

En effet, la réglementation seule ne peut pas tout. Car le temps de la loi n’est pas celui de la technologie : impossible pour les textes normatifs de s’aligner sur le rythme du changement imposé par l’adoption des nouveaux outils. D’autant que le calibrage du cadre est toujours un point de crispation : comment trouver le bon équilibre entre incitation à l’innovation et open sourcing d’une part, et limitation des risques de dérives d’autre part ?

Cette ambigüité renforce le rôle des entreprises de la tech et des intégrateurs, lesquels sont à la manœuvre pour développer et incorporer l’IA générative au sein de nouveaux produits et services : ils sont probablement les mieux placés pour garantir un usage responsable et éthique de l’IA. Dans un récent rapport, la Chambre de commerce des États-Unis, réunie en commission sur l’Intelligence Artificielle, soulignait d’ailleurs le rôle essentiel des bonnes pratiques du secteur privé pour aborder ces questions, tant leur flexibilité permettait de coller au rythme du changement et de limiter le risque d’obsolescence.

Ces questions de gouvernance rendent d’autant plus impérative la notion d’éducation, car celle-ci peut éclairer certains aspects éthiques et juridiques de l’utilisation de l’IA – par exemple, les questions de confidentialité, les problèmes de biais et le droit de la propriété intellectuelle. Comprendre les bénéfices et les risques de l’IA générative aidera les décideurs et les consommateurs à utiliser cette technologie de façon responsable et à identifier et dénoncer les potentielles dérives. Et, ici aussi, les entreprises de la tech auront leur rôle à jouer en informant et en guidant leurs clients corporate, en complémentarité avec les organismes institutionnels (gouvernements, universités, ONGs, etc).

Cognizant auprès des pionniers de l’IA générative

Au sein de Cognizant, nous sommes convaincus que notre rôle de facilitateur en matière d’IA générative implique de grandes responsabilités auprès de nos clients. Pour cette raison, nous avons défini un certain nombre de principes-clés qui guident notre pratique, comme la promotion de l’inclusion et la minimisation des biais, la protection de la vie privée et l’accent sur la transparence dans les modes de conception. Nous veillons à protéger les clients, les équipes et les communautés lorsque nous intégrons l’IA générative dans nos solutions, ou lorsque nous aidons les clients à intégrer celle-ci dans leurs produits et services.

L’IA générative marque le début d’une nouvelle ère et notre rôle est de guider les entreprises à l’heure où elles se lancent dans cette aventure passionnante. Dans ce voyage inconnu et plein de promesses entrepris collectivement, seuls l’esprit de responsabilité, l’enthousiasme et une curiosité sans faille pourront nous permettre d’explorer sereinement de nouveaux territoires. Il est de notre ressort et de notre devoir de faire de cette technologie un outil de progrès.


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