Même si les agents IA sont capables de répondre à des requêtes complexes, de prendre des décisions et d’agir de manière indépendante, ils sont toujours dépendants des données pour parvenir à une compréhension. L’IA ne peut donc pas penser comme les humains.

Les pensées et les décisions humaines sont basées sur une conscience générale, combinée aux expériences passées. Celles-ci sont influencées par les ressentis, l’intuition et le bon sens pour nous aider à prendre des décisions. Tout cela se développe tout au long de notre vie et nous permet de réfléchir et de prendre le temps de faire un choix éclairé. Par exemple, en marketing, un humain peut identifier un lien émotionnel avec l’actualité pour démarquer et rendre virale votre marque, tandis qu’un spécialiste marketing IA peut prévoir les tendances du marché en fonction de l’actualité.

D’autre part, l’IA utilise les données sur lesquelles elle a été entraînée pour prendre des décisions rapides en fonction des schémas identifiés dans son analyse des données. Ses choix ne sont pas influencés par les émotions ni par la manière de les présenter.

Pour les entreprises, vous pouvez compter sur un système d’IA bien entraîné pour analyser les données et fournir des options d’amélioration basées sur des solutions en fonction des conclusions. Cependant, les humains demeurent indispensables pour établir un véritable lien émotionnel et résoudre des problèmes complexes ou d’ordre créatif.

L’IA s’appuyant sur des données pour fonctionner, si ces données sont biaisées, la plateforme IA elle-même présentera également un biais. Les données historiques sur le recrutement en sont un bon exemple. Historiquement, ce sont souvent des hommes qui ont occupé des postes de direction. Par conséquent, l’IA entraînée à partir de ces informations en vue d’analyser les CV pour un poste avec plus de responsabilités favoriserait les hommes.

Même avec des données non biaisées, un algorithme d’IA peut également introduire des biais. Généralement, les biais algorithmiques apparaissent via les choix humains au cours du processus de conception ou de développement. Par exemple, si un algorithme d’IA est conçu pour déterminer le risque de prêt et si les développeurs incluent des fonctionnalités qui analysent les connexions aux réseaux sociaux, le système pourrait par inadvertance discriminer des individus de certaines catégories démographiques. Faites en sorte que votre technologie donne la priorité à l’éthique de l’IA dans l’expérience client afin d’éviter les biais partout, en particulier lorsque vous travaillez avec les clients.

Pour éviter que des biais ne s’infiltrent dans vos systèmes d’IA, surveillez et réévaluez régulièrement la technologie pour détecter les informations biaisées. Cela implique de planifier un audit régulier de vos données et algorithmes pour garantir des informations à jour, claires, fiables et exemptes de biais. Incluez les commentaires des utilisateurs et implémentez régulièrement des corrections. ServiceNow s’engage à développer une IA responsable, sûre, non biaisée et sécurisée pour les personnes et les entreprises.

L’une des idées fausses les plus courantes sur l’IA est qu’elle effacera complètement le besoin de travailleurs humains dans de nombreux secteurs. Même si la technologie transformera sans aucun doute le marché du travail, elle changera généralement les types de tâches assignées aux travailleurs humains et la façon dont ils font leur travail au lieu de conduire à des licenciements massifs.

De nombreuses plateformes IA contribuent à automatiser des tâches simples, ce qui permet aux employés humains d’être plus créatifs et de travailler sur des tâches plus complexes. Dans le secteur du service client, cela signifie que les travailleurs humains aborderont des problèmes complexes et feront preuve d’empathie, tandis que les clients pourront bénéficier d’un service rapide pour répondre à leurs besoins essentiels, comme le signalement d’articles manquants dans une commande.

L’IA contribue également à créer de nouveaux emplois, en particulier dans les fonctions technologiques. Alors que les postes associés à des tâches plus monotones, telles que la saisie de données ou la prise en charge des clients, seront automatisés, de nouveaux emplois axés spécifiquement sur l’IA verront le jour. L’entraînement et le développement de l’IA, la science des données et la maintenance de l’IA en sont des exemples. Par conséquent, les employés doivent se concentrer sur la reconversion ou le renforcement de leurs compétences pour rester compétitifs sur le marché du travail à mesure que l’IA se développe.

Mettre l’IA au service des employés peut également booster les capacités. Quand les processus et les agents IA gèrent les tâches fastidieuses et chronophages, les travailleurs humains disposent de plus de temps pour se concentrer sur les tâches stratégiques et créatives.

Nous savons déjà qu’un système d’IA est limité par les données sur lesquelles vous l’entraînez. Par conséquent, ses connaissances sont également limitées par ces données, ce qui signifie que l’IA ne sait pas tout, car elle ne peut pas accéder aux informations en dehors de cet ensemble de données spécifique. Dans les faits, si les données comportent 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 reposent sur de grandes quantités de données textuelles utilisées par les grands modèles de langage (LLM). Si de fausses informations sont présentées comme factuelles et répétées plusieurs fois, l’IA conclut que les informations sont correctes et les présente comme des faits. Cela peut entraîner une propagation massive de la désinformation dans des domaines importants 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 de prendre conscience de ses limites potentielles.

L’IA est utile dans de nombreux secteurs, et pas uniquement dans le domaine de la technologie. La popularité de l’IA agentique, qui déploie des agents IA capables non seulement de fournir des informations, mais aussi d’agir, d’interagir avec d’autres agents IA et employés humains et de prendre des décisions éclairées, en est la preuve.

Exemples de secteurs non technologiques où l’IA est utile :

• 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, développer de nouveaux médicaments et options thérapeutiques. Elle est également utilisée en imagerie médicale, comme les mammographies, pour détecter le cancer du sein ou les IRM pour analyser les tumeurs cérébrales et d’autres affections neurologiques. L’utilisation de cette technologie permet d’améliorer la précision du diagnostic, de détecter plus tôt les problèmes et d’obtenir des plans de traitement plus personnalisés.
• Production industrielle : l’IA permet d‘optimiser les processus de production industrielle, 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 production en surveillant les entrées de données provenant de plusieurs capteurs pour détecter les anomalies. La maintenance prédictive permet aux entreprises de production industrielle de gagner du temps et de l’argent par rapport aux méthodes traditionnelles de maintenance préventive ou réactive, qui peuvent entraîner l’arrêt prolongé des lignes de production.
• Finances : dans ce domaine, l’IA détecte plus rapidement les fraudes, fournit des conseils financiers personnalisés, gère les risques et recommande des investissements. Pour la détection des fraudes, le machine learning basé sur l’IA analyse les transactions bancaires en temps réel, ce qui lui permet de détecter instantanément des schémas de dépenses inhabituels, des transactions effectuées dans des lieux inconnus, des séries de transactions rapides et des dépenses hors des schémas habituels. L’IA profite ainsi aux banques et aux consommateurs en les empêchant de subir des pertes liées à la fraude, en renforçant leur sécurité et en fournissant des indicateurs de fraude plus précis.
• Vente au détail : l’IA offre une expérience client plus personnalisée, surveille les tendances tarifaires et gère l’inventaire des magasins. Par exemple, les algorithmes d’IA avec des modèles de machine learning analysent les données des clients pour comprendre les préférences et les habitudes d’un client donné. Le modèle peut ensuite afficher et envoyer des recommandations personnalisées à cette personne, ce qui se traduit par une augmentation des ventes et du chiffre d’affaires, une amélioration de l’engagement et de la fidélité du client, ainsi qu’une gestion des stocks plus efficiente.
• Agriculture : l’IA peut contribuer à améliorer les rendements des cultures 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 schémas météorologiques pour identifier les zones de leurs terres qui nécessitent une attention immédiate afin de prévenir les cultures malades et les infestations de mauvaises herbes et d’optimiser l’irrigation ou la fertilisation. Cela entraînera une augmentation des rendements des cultures, une utilisation réduite et durable des ressources, une réduction des coûts de main-d’œuvre et une détection plus précoce des problèmes liés aux cultures.

Les avantages potentiels de l’IA sont considérables et ne cessent de croître à mesure que la technologie continue de se développer, quel que soit le secteur dans lequel vous travaillez et que vous souhaitez optimiser.

Si le développement de nouveaux systèmes et algorithmes d’IA requiert des personnes dotées d’une haute expertise technique, l’utilisation des outils d’IA pour transformer l’innovation en action est accessible à tous ou presque. En fait, la plupart des gens utilisent probablement l’IA chaque jour sans le savoir.

Parmi les utilisations quotidiennes de l’IA, on peut citer :

• Les correcteurs orthographiques et grammaticaux pour améliorer la communication avec les clients
• Les assistants vocaux (comme Siri ou Alexa) pour obtenir des réponses rapides aux questions
• La reconnaissance faciale pour renforcer la sécurité
• Les recommandations personnalisées sur les services de streaming

Pour les usages professionnels, les outils et plateformes d’IA de base développés par les entreprises sont souvent conviviaux et dotés d’interfaces intuitives. Les entreprises doivent proposer une formation spécifique à l’IA aux employés actuels et nouveaux lorsqu’elle est utilisée au travail, afin de s’assurer que la technologie est conforme aux normes de l’entreprise.

L’IA peut considérablement booster la productivité, mais cela n’est pas automatique. L’IA est un outil puissant, mais si vous ne l’utilisez pas efficacement, elle n’améliorera pas automatiquement la productivité des workflows.

Elle peut être utilisée pour booster la productivité grâce à des gains d’efficiences telles que l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la planification des itinéraires logistiques et la gestion de la consommation énergétique dans les bâtiments. Cependant, elle peut également nuire à la productivité lorsque, par exemple, elle crée une situation de « boîte noire » qu’aucun humain ne peut comprendre. Cela entraîne une méfiance et la nécessité de vérifier à nouveau le travail que l’IA génère, ce qui prend beaucoup de temps.

Voici quelques conseils clés pour une mise en œuvre efficace des outils d’IA :

• Utilisez une planification et une exécution appropriées en prenant le temps de comprendre où l’IA est utile.
• Obtenez l’adhésion des personnes concernées à tout niveau, y compris les dirigeants, les employés, les clients et les investisseurs.
• Établissez des attentes réalistes et étayées par des données sur la façon dont l’IA peut améliorer votre entreprise.
• Proposez des formations pour vous assurer que tous les employés de votre entreprise savent comment utiliser l’IA.
• Entraînez cette dernière sur des données de qualité pour éviter les fausses informations, les inexactitudes et les biais.
• Supervisez tous les systèmes d’IA afin de garantir une technologie précise et efficace.

En résumé, c’est la façon dont vous utilisez les outils d’IA et les intégrez dans votre entreprise qui détermine son influence sur votre productivité.

Le coût de l’IA dépend de votre approche d’implémentation dans votre entreprise. Développer un modèle d’IA à partir de zéro et continuer à tester de nouveaux algorithmes pour rester à la pointe peut se révéler coûteux. Cependant, une approche plus économique consiste à utiliser des outils existants ou à travailler avec une entreprise d’IA pour développer une interface personnalisée basée sur sa plateforme.

Établir un partenariat avec un fournisseur d’IA au lieu de créer votre propre plateforme peut vous aider à vous habituer à la technologie et à trouver les meilleures options pour répondre à vos besoins spécifiques. Avec la disponibilité généralisée de nouveaux outils et plateformes d’IA, ces fournisseurs ont rendu la technologie plus accessible et plus abordable.

Au moment où vous commencez à mettre en œuvre différents outils d’IA dans votre entreprise, il est important de dissiper ces idées reçues courantes sur l’IA afin d’éviter une mauvaise utilisation de la technologie et de garantir l’adhésion des employés. Investir dans une plateforme unifiée qui vous permet d’exploiter la puissance de l’IA et des agents IA dans l’ensemble de votre entreprise est le meilleur moyen de tirer pleinement parti de votre investissement et d’en garantir l’efficacité.

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Poursuivez votre lecture pour obtenir des réponses à d’autres questions sur les idées reçues en matière d’IA :

Quel est l’impact des idées reçues liées à l’IA sur mon entreprise ?

Les idées reçues sur l’IA, qu’elles viennent de vous, des personnes concernées ou de vos clients, peuvent nuire à votre entreprise si elles ne sont pas démystifiées. Pour découvrir le pouvoir de transformation de l’IA, vous devez faire preuve de transparence avec toutes les parties impliquées dans votre entreprise, en interne comme en externe, en expliquant en termes non techniques comment vous utilisez l’IA, comment elle fonctionne et pourquoi elle est bénéfique. Profitez de ces explications pour dissiper les idées reçues sur l’IA et partager des faits intéressants sur le sujet.

Quel est le plus gros problème de l’IA ?

Bien qu’il soit difficile d’identifier le problème principal, de nombreux défis connexes nécessitent une attention particulière pour s’assurer que l’IA est développée et utilisée de manière responsable. Ces défis sont les suivants :

• Prévenir les biais et garantir l’impartialité
• Offrir transparence et explicabilité
• Prévenir la désinformation et la manipulation
• Fournir une vision réaliste des répercussions sur le marché de l’emploi et les compétences
• Prévenir les fuites de données et protéger la vie privée
• Assurer l’accessibilité et l’équité
• Prévenir le manque de diversité
• Mettre en place des contrôles pour garantir la sécurité

Comment intégrer l’IA dans mon entreprise ?

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