Pourquoi l'IA d'entreprise est une évolution, et non une révolution

Par Manoj Chaudhary, Directeur technique

Plaidoyer pour une approche plus intelligente de l'intelligence artificielle.

Il semble qu'on ne puisse pas passer une seule journée sans voir un autre article sur ce que l'IA va révolutionner. Cette semaine, cela allait de développement pharmaceutique et édition à déminage et notre systèmes d'égouts. À leurs côtés figurent au moins autant de points de vue sur la manière dont l'intelligence artificielle finira par affecter l'humanité, allant du “ sauvetage du monde ” au “ scellement de notre destin ”.”

Que vous soyez un “ zoomer ” de l'IA ou un “ doomer ” de l'IA, une chose est certaine : en matière d'intelligence artificielle, tous les systèmes avancent à pleine vapeur. Mais alors que l'IA a le potentiel de créer des changements positifs à une échelle que nous pouvons à peine imaginer, cette course effrénée actuelle nous offre-t-elle vraiment la meilleure chance d'y parvenir ?

Je souscris à une autre voie : une approche plus progressive, réfléchie et délibérée qui accorde aux travailleurs une place à la table des négociations. Cette philosophie produit une intelligence artificielle conçue comme un multiplicateur de force pour les humains, leur permettant d'accomplir plus que ce qu'eux-mêmes ou l'IA ne pourraient faire seuls.

Nous voulons tous changer le monde

Les économistes ont traditionnellement eu une vision optimiste des nouvelles technologies. Les avantages ne sont peut-être pas répartis équitablement, ont-ils soutenu, mais ces évolutions font généralement monter toutes les embarcations, sans laisser personne en moins bonne posture. Mais un nombre croissant de données plus les données granulaires remettent en cause ces croyances, ce qui donne des modèles qui prédisent deux voies divergentes pour un monde doté de l'IA.

L'un d'eux repose sur une approche rapide et descendante de l'intelligence artificielle. Cette philosophie cherche à produire une IA suffisamment performante pour remplacer les humains, avec pour objectif ultime d'éliminer les rôles.

Outre les implications économiques évidentes, cette approche pose d'autres problèmes. Nous avons déjà commencé à voir les inconvénients de l'approche centrée sur les dirigeants, selon la formule “ prêt, feu, vise ”, en matière d'IA.

McDonald's vient de terminer un programme pilote de deux ans pour ses preneurs de commandes par IA. Le McAI a constamment mal compris les commandes, avec des problèmes allant du chatbot ajoutant du bacon à la crème glacée de quelqu'un, jusqu'à une commande mal interprétée comme étant pour “ 2 610 Chicken McNuggets ”.”

De même, un juge a récemment rendu un jugement défavorable à Air Canada à cause de fausses informations fournies par son chatbot à un passager. Le raisonnement, semblait-il, était que si l'IA devait assumer des rôles humains, elle devait également assumer les responsabilités qui vont avec.

Tu peux ne pas compter sur moi

Ces cas illustrent le principal problème de l'approche de l'IA par certaines entreprises : en cherchant à imposer une révolution selon leur propre calendrier, elles se retrouvent avec de moins piètres produits, une mauvaise expérience client, moins d'emplois et un risque accru – tout cela pour de très minces avantages commerciaux.

Il existe même un terme pour cela, inventé par le professeur du MIT Daron Acemoglu et Pascual Restrepo de l'Université de Boston : la “ technologie médiocre ”. Cette technologie a tendance à être juste assez bonne pour remplacer les emplois humains, mais pas assez bonne pour améliorer significativement quoi que ce soit.

L'exemple classique est la technologie de caisse en libre-service : elle a fonctionné suffisamment bien pour éliminer certains emplois de caissier, mais pas tous, mais elle n'a pas réellement fonctionné Eh bien. Cela a irrité les clients ainsi que les employés, qui se sont retrouvés plus débordés que jamais tout en devant à la fois surveiller les clients et gérer les machines.

Maintenant, nous voyons le balancier repartir dans l'autre sens, alors que les détaillants éliminent, limitent ou réduisent considérablement leur recours à cette technologie. Certains appellent cela un retour de balancier, d'autres une correction, mais j'y vois la prise de conscience par l'industrie de l'erreur qu'il y a eu à vouloir passer de zéro à la révolution sans brûler les étapes intermédiaires. En d'autres termes, ils ont essayé de forcer une révolution, alors qu'ils auraient dû rechercher une évolution.

Tu sais que ça va aller

Jitterbit travaille déjà sur la prochaine phase de notre feuille de route produit, et l'intelligence artificielle y occupe une place importante. Mais nous ne cherchons pas à “ révolutionner ” nos produits. Nous n'allons pas tomber dans le piège d'ajouter de l'IA pour le simple plaisir d'en avoir, pour finir avec des fonctionnalités qui sont au mieux “ moyennement utiles ” et au pire, irritantes, effrayantes ou inutiles.

Le géant des réseaux sociaux Meta a récemment fait les gros titres lorsqu'il a annoncé qu'il commencerait à entraîner ses modèles d'IA générative sur les données fournies par les utilisateurs, que ces derniers le veuillent ou non. Il a bien affirmé qu'il “ examinerait les demandes d'opposition conformément aux lois applicables en matière de protection des données ”, mais cela ne signifie pas grand-chose dans des endroits comme les États-Unis, qui disposent de peu de protections de ce type.

L'Union européenne, en revanche, c'est une autre histoire. Meta est désormais contrainte de suspendre le déploiement de son intelligence artificielle sur ce territoire en raison de pressions réglementaires, ce qui lui vaut une couverture médiatique encore plus négative, un an seulement après avoir écopé d'une amende de $1,3 milliard pour des violations similaires de la vie privée au sein de l'UE.

Le nombre et la portée de ces règlements grandiront parallèlement à l'IA générative, sans parler des difficultés de croissance auxquelles les plateformes d'IA elles-mêmes feront face, telles que les pannes répétées de ChatGPT d'OpenAI début juin. Si votre produit dépend des offres d'une seule entreprise, que se passera-t-il si cette entreprise fait face à une perturbation similaire ?

Dans le cadre de notre approche de l'adoption de l'IA, davantage axée sur l'évolution et l'intégration, nous avons anticipé cette éventualité en créant une technologie entièrement agnostique en matière d'IA. La beauté du paysage des grands modèles de langage (LLM) réside dans le nombre considérable d'options disponibles, chacune offrant son propre ensemble d'avantages.

Nous nous engageons depuis longtemps à rassembler le meilleur des solutions que vous aimez, vous permettant de les intégrer pour plus d'efficacité et d'ergonomie. Nous adoptons la même approche pour l'IA. En reconnaissant que la véritable valeur de l'IA provient de la capacité à exploiter au mieux vos propres données, la prochaine étape des développements de Jitterbit offrira aux entreprises la liberté de travailler sans dépendre d'une plateforme d'IA générative en particulier.

En vous donnant le pouvoir d'utiliser un large éventail de LLM pour différentes tâches, de Mistral et Perplexity à Copilot des géants de la tech et Azure AI, vous pourrez basculer de manière transparente entre les outils, vos données – et non le LLM particulier que vous sélectionnez – constituant le principal élément différenciateur.

Au cours des prochains mois, nous donnerons plus de détails sur ces évolutions. Mais entre-temps, sachez que l'évolution de l'IA de Jitterbit sera intentionnelle, significative et grandement bénéfique pour vos équipes et votre entreprise.