Devant l’engouement autour de l’intelligence artificielle et les nouvelles avancées visant à améliorer cette technologie, il est important de distinguer la réalité de la fiction. Les progrès technologiques, notamment l’IA, sont désormais incontournables pour les employés qui cherchent à simplifier leur travail quotidien. En fait, selon notre enquête sur la manière dont l’IA facilite le parcours des employés, plus de 50 % des travailleurs font davantage confiance à l’IA qu’à un professionnel des RH. Compte tenu de cette confiance et de cette dépendance massive à l’égard des plateformes d’IA, il est important que chacun en comprenne les éléments fondamentaux.
Un agent d’IA est un système autonome conçu pour recueillir des données, prendre des décisions et exécuter des tâches en vue d’atteindre des objectifs prédéfinis. Il s’adapte aux nouvelles informations, apprend graduellement et peut gérer un large éventail de tâches, des simples actions répétitives à la résolution de problèmes complexes.
Pour créer et déployer des agents d’IA dans une pile technologique adaptée aux besoins de votre entreprise, vous devrez vous-même surmonter les idées reçues qui circulent sur l’IA. Vous devrez ensuite continuer à démystifier ces idées reçues auprès de vos parties prenantes, notamment vos employés et vos clients. Vos employés seront plus enclins à utiliser cette technologie s’ils savent qu’elle les aidera à accomplir leurs tâches avec efficacité et qu’elle les rendra performants sans pour autant les remplacer. Les clients accepteront le recours à l’IA si elle est assortie d’un service plus rapide et plus précis et s’ils ont la certitude que leurs données sont protégées.
Huit idées reçues sur l’IA sont ici démystifiées pour vous permettre de mieux comprendre le fonctionnement de cette technologie :
Si les Agents d’IA sont capables de répondre à des demandes complexes, de prendre des décisions et d’intervenir de manière autonome, ils dépendent néanmoins des données pour arriver à former une compréhension. L’IA ne peut donc pas penser comme un être humain.
Les pensées et les décisions humaines reposent sur une connaissance générale combinée à des expériences passées. Influencées par les émotions, l’intuition et le bon sens, la connaissance et les expériences nous aident à prendre des décisions. Ce processus se développe tout au long de notre vie et nous permet de réfléchir et de prendre le temps de faire un choix éclairé. Dans le domaine du marketing, par exemple, un employé humain peut découvrir un lien émotionnel avec l’actualité pour faire ressortir votre marque et la rendre virale, tandis qu’un spécialiste du marketing IA peut prédire les tendances du marché en se basant sur l’actualité.
De son côté, l’IA utilise les données sur lesquelles elle a été formée pour prendre des décisions rapides basées sur les modèles identifiés dans son analyse des données. Ses choix ne sont pas influencés par les émotions et les résultats.
Pour les entreprises, cela signifie que vous pouvez compter sur un travailleur de l’IA bien formé pour analyser les données et fournir des options d’amélioration basées sur des solutions en fonction de ses résultats. Cependant, les employés humains restent indispensables pour établir un véritable lien émotionnel et résoudre des problèmes complexes ou créatifs.
Si les données sur lesquelles s’appuie l’IA pour fonctionner sont biaisées, la plateforme d’IA elle-même présentera également un biais. Les données historiques de recrutement en sont un excellent exemple. Par le passé, de nombreux hommes ont occupé des postes de direction. Une IA formée à partir de ces informations et analysant les CV pour un poste plus élevé favoriserait donc les hommes.
Même avec des données impartiales, un algorithme d’IA peut également introduire des biais. En général, les biais algorithmiques se manifestent à la suite des choix humains opérés lors des processus de conception ou de développement. Par exemple, si un algorithme d’IA est conçu pour déterminer le risque lié à l’octroi d’un prêt et que les développeurs y intègrent des fonctionnalités qui explorent les connexions des réseaux sociaux, le système pourrait involontairement discriminer certaines personnes issues de certains groupes démographiques. Assurez-vous d’entraîner votre technologie à prioriser l’éthique de l’IA dans l’expérience client afin d’éviter tout biais, en particulier lorsque vous travaillez avec des clients.
Pour éviter que des biais ne s’infiltrent dans vos systèmes d’IA, veillez à surveiller et à réévaluer régulièrement la technologie afin de détecter toute information biaisée. Pour ce faire, programmez un audit régulier de vos données et algorithmes afin de garantir que les informations sont à jour, claires, fiables et exemptes de biais. Tenez compte de la rétroaction des utilisateurs et apportez régulièrement les corrections nécessaires. ServiceNow s’engage à développer une IA responsable, sûre, impartiale et sécurisée pour les personnes et les entreprises.
L’une des idées reçues les plus courantes sur l’IA est qu’elle va complètement supprimer le besoin de travailleurs humains dans de nombreux secteurs. Bien qu’elle transformera sans aucun doute le marché du travail, la technologie va probablement modifier les types de tâches assignées aux travailleurs humains et la manière dont ils effectuent leur travail, plutôt que d’entraîner des licenciements massifs.
De nombreuses plateformes d’IA permettent d’automatiser des tâches simples, ce qui laisse aux travailleurs humains le temps d’être plus créatifs et de se consacrer à des tâches plus complexes. Dans le secteur du service à la clientèle, cela signifie que les travailleurs humains s’occuperont des problèmes complexes et feront preuve d’empathie, tandis que les clients pourront bénéficier d’un service rapide pour leurs besoins de base, comme signaler des articles manquants dans une commande.
L’IA contribue également à la création de nouveaux emplois, en particulier dans le domaine technologique. Si les emplois axés sur des tâches plus monotones, comme la saisie de données et l’accueil des clients, sont automatisés, de nouveaux postes axés spécifiquement sur l’IA verront le jour. La formation et le développement de l’IA, la science des données et la maintenance de l’IA en sont quelques exemples. Les travailleurs doivent donc se concentrer sur la reconversion ou le perfectionnement de leurs compétences afin de rester compétitifs sur le marché du travail à mesure que l’IA se développe.
Mettre l’IA au service des personnes pour renforcer leurs capacités présente également un avantage. Comme les processus et les Agents d’IA se chargent des tâches fastidieuses et chronophages, les travailleurs humains ont plus d’énergie à consacrer à la stratégie et aux tâches créatives.
Nous savons déjà qu’un système d’IA est limité par les données sur lesquelles il est entraîné. Par conséquent, ses connaissances sont également limitées par ces données, ce qui signifie que l’IA n’est pas omnisciente puisqu’elle ne peut pas accéder à des informations en dehors de cet ensemble de données particulier. En fait, si les données contiennent des inexactitudes, l’IA peut même commettre des erreurs et fournir de fausses informations.
Par exemple, les informations en ligne trouvées sur les moteurs de recherche s’appuient sur de vastes quantités de données textuelles utilisées par de grands modèles de langage (GML). Si des informations erronées sont présentées comme factuelles et répétées plusieurs fois, l’IA conclura que ces informations sont correctes et les présentera comme des faits. Il peut en résulter une diffusion massive de fausses informations dans des domaines d’importance capitale comme la santé, le droit, la politique et la finance.
Que vous travailliez avec l’une des plus grandes entreprises d’IA ou que vous développiez votre propre système, il est important d’utiliser l’IA de manière responsable et d’être conscient de ses limites potentielles.
En réalité, l’IA est utile à divers secteurs, au-delà de ceux qui se concentrent spécifiquement sur la technologie. Un exemple concret est la popularité de l’IA agentique qui déploie des Agents d’IA capables non seulement de contribuer en fournissant des informations, mais également d’intervenir et d’interagir avec d’autres Agents d’IA et des employés humains, et de prendre des décisions éclairées.
Voici quelques exemples de secteurs non technologiques pour lesquels l’IA s’avère utile :
- Services de santé : L’IA est utilisée dans l’ensemble du secteur de la santé pour fournir des diagnostics plus précis, offrir des soins plus personnalisés aux patients et développer de nouveaux médicaments et options thérapeutiques. On a recours à l’IA dans le domaine de l’imagerie médicale, par exemple pour les mammographies visant à détecter le cancer du sein ou les IRM permettant d’analyser les tumeurs cérébrales et d’autres troubles neurologiques. L’utilisation de cette technologie permet d’améliorer la précision des diagnostics, de détecter plus tôt les maladies et d’élaborer des plans de traitement plus personnalisés.
- Fabrication : L’IA permet d’adapter les processus de fabrication, d’améliorer le contrôle qualité et de prévoir les pannes des équipements et des systèmes. Par exemple, l’IA assure la maintenance prédictive des systèmes de fabrication en surveillant les données provenant de plusieurs capteurs afin de détecter les anomalies. La maintenance prédictive permet aux entreprises de fabrication d’économiser du temps et de l’argent par rapport aux mesures de maintenance préventive ou réactive traditionnelles, qui peuvent entraîner l’arrêt des lignes de production pendant de longues périodes.
- Finance : Dans le domaine financier, l’IA détecte plus rapidement les fraudes, fournit des conseils financiers personnalisés, gère les risques et recommande des investissements. Lorsqu’elle détecte une fraude, l’apprentissage machine de l’IA analyse les transactions bancaires en temps réel, ce qui lui permet de repérer instantanément les habitudes de dépenses inhabituelles, les transactions effectuées dans des lieux inconnus, les transactions multiples rapides et les dépenses qui sortent des habitudes. Cela profite aux banques et aux consommateurs en leur évitant de subir des pertes dues à la fraude, en renforçant la sécurité et en leur fournissant des alertes de fraude plus précises.
- Vente au détail : L’IA crée une expérience client plus personnalisée, surveille les tendances en matière de prix et gère l’inventaire du magasin. Par exemple, les algorithmes d’IA avec des modèles d’apprentissage machine analysent les données des clients afin de comprendre les préférences et les habitudes de chaque client. Le modèle peut ensuite afficher et envoyer des recommandations personnalisées à ces personnes, ce qui se traduit par une augmentation des ventes et des revenus, une amélioration de l’engagement et de la fidélité des clients, et une gestion plus efficace des stocks.
- Agriculture : L’IA peut contribuer à améliorer les rendements agricoles en partageant les données agricoles, en optimisant les systèmes d’irrigation et en surveillant la santé des plantes et des animaux. Les agriculteurs peuvent saisir des données provenant d’images de drones, de capteurs et de modèles météorologiques afin d’identifier les zones de leurs terres qui nécessitent une attention immédiate pour prévenir les maladies des cultures et l’infestation de mauvaises herbes, et optimiser l’irrigation ou la fertilisation. Cela se traduit par l’augmentation du rendement des cultures, l’utilisation réduite et durable des ressources, la réduction des coûts de main-d’œuvre et la détection précoce des problèmes de récolte.
Les avantages potentiels de l’IA sont considérables et continuent de croître à mesure que la technologie évolue, quel que soit le secteur dans lequel vous travaillez et que vous cherchez à optimiser.
Bien que le développement de nouveaux systèmes et algorithmes d’IA nécessite des personnes possédant une expertise technique de haut niveau, les outils d’IA pour passer de l’innovation à l’action peuvent être utilisés par pratiquement tout le monde. En réalité, le commun des mortels utilise probablement l’IA quotidiennement sans même le savoir.
Voici quelques exemples d’utilisations quotidiennes de l’IA :
- Les correcteurs orthographiques et grammaticaux pour améliorer la communication avec les clients.
- Les assistants vocaux (c.-à-d., Siri ou Alexa) pour obtenir des réponses rapides à des questions.
- La reconnaissance faciale pour renforcer les mesures de sécurité.
- Les recommandations personnalisées sur les services de diffusion en continu.
Pour les utilisations professionnelles, les outils et plateformes d’IA de base développés par les entreprises sont souvent conviviaux et dotés d’interfaces intuitives. Les entreprises devraient proposer des formations spécifiques à l’IA à leurs employés actuels et nouveaux lorsqu’elle est utilisée au travail, afin de s’assurer que cette technologie respecte les normes de l’entreprise.
Il est vrai que l’IA peut considérablement augmenter la productivité, mais elle ne peut pas garantir une augmentation de la productivité. L’IA est un outil puissant, mais à moins de l’utiliser efficacement, elle ne conduira pas automatiquement à un flux de travail plus productif.
L’IA peut être utilisée pour augmenter la productivité grâce à l’optimisation des efficiences, comme l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la planification logistique des itinéraires et la gestion de la consommation d’énergie dans les bâtiments. Cependant, l’IA peut également nuire à la productivité lorsqu’elle crée, par exemple, une situation de « boîte noire » que nul humain ne peut comprendre. Ce phénomène conduit à une méfiance et à la nécessité de vérifier à nouveau le travail que l’IA produit, ce qui fait perdre du temps.
Voici quelques conseils clés pour une mise en œuvre efficace des outils d’IA :
- Planifiez et exécutez correctement en prenant le temps de comprendre où l’IA peut être utile.
- Obtenez l’adhésion de toutes les parties prenantes, notamment de la direction, des employés, des clients et des investisseurs.
- Fixez des attentes réalistes et étayées par des données sur la manière dont l’IA peut aider votre entreprise à s’améliorer.
- Mettez en place des formations pour vous assurer que tout le monde dans votre entreprise sait comment utiliser l’IA.
- Entraînez-la sur des données de qualité pour éviter les informations erronées, les inexactitudes et les biais.
- Assurez une supervision humaine de tous les systèmes d’IA afin de garantir la précision et l’efficacité de la technologie.
En résumé, tout dépend de la manière dont vous utilisez les outils d’IA et dont ils s’intègrent dans votre entreprise pour améliorer la productivité.
En réalité, le coût de l’IA dépend de votre approche pour la mettre en œuvre au sein de votre entreprise. Développer un modèle d’IA à partir de zéro et continuer à tester de nouveaux algorithmes pour rester à la pointe des avancées technologiques peut être coûteux. Cependant, une approche plus économique consiste à utiliser les outils existants ou à travailler avec une entreprise spécialisée dans l’IA pour développer une interface personnalisée basée sur leur plateforme.
Établir un partenariat avec un fournisseur d’IA plutôt que de créer votre propre plateforme peut vous aider à vous familiariser avec la technologie et à trouver les meilleures options pour vos besoins spécifiques. En raison de la large disponibilité des nouveaux outils et plateformes d’IA, ces fournisseurs ont rendu la technologie plus accessible et plus abordable.
Lorsque vous commencez à mettre en œuvre différents outils d’IA dans votre entreprise, il est important de dissiper ces mythes courants sur l’IA afin d’éviter toute utilisation abusive de la technologie et de garantir l’adhésion des employés. Investir dans une plateforme unique qui vous permet d’apporter la puissance de l’IA et des Agents d’IA à tous les niveaux de votre entreprise est le moyen le plus efficace de tirer pleinement parti de votre investissement et d’en garantir l’efficacité.
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Poursuivez votre lecture ci-dessous pour obtenir des réponses à d’autres questions sur les mythes liés à l’IA :
Peu importe que vous, vos parties prenantes ou vos clients y croyiez ou non, les mythes habituels autour de l’IA peuvent nuire à votre entreprise s’ils ne sont pas réfutés. Pour découvrir le pouvoir transformateur de l’IA, vous devez faire preuve de transparence envers toutes les parties prenantes de votre entreprise, en interne comme en externe, en expliquant en termes simples comment vous utilisez l’IA, comment cette technologie fonctionne et pourquoi elle est bénéfique. Vous devriez également profiter de ces explications pour dissiper les mythes courants et partager des faits intéressants au sujet de l’IA.
Bien qu’il soit difficile d’identifier le plus grand problème, de nombreux défis connexes nécessitent une attention particulière afin de garantir que l’IA soit développée et utilisée de manière responsable. Mentionnons notamment les défis suivants :
- Éviter les préjugés et garantir l’équité
- Assurer la transparence et l’explicabilité
- Prévenir la désinformation et la manipulation
- Donner des informations réalistes au sujet des répercussions sur le marché de l’emploi et les compétences
- Prévenir les fuites de données et les atteintes à la vie privée
- Garantir l’accessibilité et l’équité
- Prévenir le manque de diversité
- Fournir des contrôles pour garantir la sécurité
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