Adopter l’IA de façon responsable pour passer de l’automatisation à la création

Principaux sujets de ce blog

En tant que scientifique de données et utilisatrice d’intelligence artificielle (IA), je suis enthousiaste de voir tant de cas d’utilisation positifs de l’IA apporter des informations et des perspectives rapides aux experts et aux professionnels. Le potentiel de la technologie de l’IA se développe rapidement et est vraiment illimité.

Nous devons continuer à encourager et à faire progresser l’innovation en matière d’IA, car la valeur qu’elle apporte pour améliorer nos vies et nos entreprises est encore relativement inexploitée. Cependant, nous devons faire progresser l’IA de manière responsable, ce qui signifie appliquer la rigueur et la gestion des risques pour garantir que les solutions sont précises, inclusives, transparentes et sûres.

Il s’agit d’une évolution, pas d’une révolution

L’IA n’est pas une nouveauté ni de la magie. En fait, l’IA générative et les grands modèles de langage sont une progression des connaissances que vous pouvez tirer de l’IA conversationnelle (assistants virtuels) et des données pour résoudre des problèmes complexes. Les algorithmes des solutions d’IA peuvent être entraînés à apprendre au fur et à mesure que de nouvelles données ou informations sont disponibles et à imiter le raisonnement humain.

Radiologiste devant des écrans de radiographie

Chez CGI, nous utilisons l’IA depuis des années pour aider les gens à recueillir des informations et à prendre des décisions éclairées. Au fil du temps, les termes ont évolué : systèmes experts, réseaux neuronaux, modèles en cascade et systèmes d’aide à la décision. Parmi les nombreux cas d’utilisation où l’IA a fait ses preuves, on peut citer les assistants virtuels, les prévisions météorologiques, les enquêtes de crédit automatiques, la détection automatisée des fraudes, la maintenance prédictive et l’analyse d’images diagnostiques fondée sur l’IA. Par exemple, l’IA est excellente pour détecter des changements dans les images qui sont difficiles à déceler par l’œil humain, comme de minuscules hémorragies cérébrales dans les tomodensitogrammes.

Dans le cadre de notre étude mondiale La voix de nos clients menée auprès de 1 764 hauts dirigeants, 68 % des répondants étudient, réalisent des preuves de concept ou mettent en œuvre l’IA. De plus, l’IA est le domaine le plus cité pour les investissements dans l’innovation au cours des trois prochaines années. Le passage à la création basée sur l’IA offrira des avantages aux entreprises avant même son adoption complète.

Bien que certaines personnes aient exprimé des inquiétudes quant à la possibilité de perdre des emplois au profit de l’IA, nous pensons que l’IA nous aidera à faire face aux pénuries croissantes de talents et de capacités de ressources ─ en particulier lorsque davantage de baby-boomers prendront leur retraite et que d’autres changements démographiques entraîneront des pénuries de main-d’œuvre. Dans notre étude mondiale, 80 % des hauts dirigeants interrogés évoquent des difficultés de recrutement dans le domaine des technologies de l’information.

L’IA peut et doit être utilisée pour redéfinir notre façon de travailler. L’IA a le potentiel de prendre en charge des tâches répétitives banales et de compléter le travail des experts, pas de les remplacer. L’IA n’est pas une solution pour remplacer les humains dans tous les flux de travail, car elle n'arrive pas à imiter avec précision le raisonnement humain complexe et l’empathie ni à prendre en compte les facteurs liés aux relations humaines. Tous ces éléments sont difficiles à modéliser de manière programmatique, car une grande partie du raisonnement humain repose sur l’intuition, les réactions et les interactions ─ les éléments mêmes qui font de nous des êtres humains.

Téléphone affichant une application chatbot

En outre, l’utilisation de l’IA pour soutenir la prise de décision nécessite une certaine forme de surveillance ou d’intervention humaine pour s’assurer que les choses restent sur la bonne voie. Par exemple, au cours de notre collaboration avec le ministère de la Santé de la Colombie-Britannique pour développer un assistant virtuel répondant aux questions des citoyens et des professionnels de la santé sur la COVID 19, nous avons surveillé de très près l’IA que nous avions entraînée pour nous assurer qu’elle produisait des résultats précis et adaptés au contexte. Bien que la technologie devienne plus intelligente au fur et à mesure des interactions, il est toujours nécessaire de surveiller les réponses et de s’assurer qu’elles restent adéquates.

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Ce qui est nouveau, c’est l’IA générative

Les grands modèles de langage, tels que ceux utilisés dans l’IA générative, développent ce que nous voyons dans l’IA conversationnelle et l’automatisation intelligente. Ces modèles peuvent analyser, traiter et synthétiser d’énormes quantités de données sous toutes les formes et fournir rapidement des résultats en contexte. La grande avancée de l’IA générative est la capacité à produire quelque chose de nouveau.

On assiste à un changement de paradigme, soit de l’automatisation à la création. Des applications telles que ChatGPT, OpenAI et Bard de Google créent une interface conviviale pour rendre l’IA plus accessible aux citoyens. De plus, les modèles sont désormais capables d’être déployés à grande échelle.

Il s’agit d’une opportunité considérable, mais qui nécessite d’avancer avec prudence et de trouver un moyen de réduire les risques. CGI étudie activement les possibilités d’exploiter cette technologie de manière responsable. Nous avons élaboré des modèles et des solutions qui évaluent la précision des réponses de l’IA au fil du temps afin d’assurer la transparence de la source d’information et d’exploiter les ensembles d’entraînement en contexte, ce qui permet de réaliser des gains d’efficacité et d’étendre cette technologie évolutive à des tâches significatives.

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Satisfaire les besoins numériques croissants des clients et des citoyens

Les consommateurs d’aujourd’hui sont assez avisés et s’attendent à ce que ce type d’innovation complète leur vie, par exemple avec leurs appareils intelligents, leurs services personnalisés et leurs applis basées sur les données et l’IA pour les opérations bancaires, la consommation d’énergie, les achats et le conditionnement physique ─ le tout à portée de main.

Dans notre étude mondiale, la principale tendance citée par les hauts dirigeants est la nécessité de passer au numérique pour répondre aux besoins des clients et des citoyens. Le moment est idéal pour l’innovation en matière d’IA, car le public est prêt et la technologie est là. Nous devons simplement comprendre comment l’utiliser de manière responsable et nous assurer que nous avons mis en place une stratégie solide en matière de données et que nous avons accès à des données fiables.

Les secteurs publics et commerciaux ont beaucoup investi dans les données au cours des 50 à 60 dernières années. Les capacités de l’infonuagique ont progressé pour fournir la vitesse de traitement, l’échelle et la sécurité nécessaires. De plus, les fournisseurs d’infonuagique mettent continuellement sur le marché de nouveaux outils d’IA qui sont plus accessibles pour aider directement les décideurs des entreprises.

La réussite et l’évolutivité de ces technologies reposent sur une stratégie holistique de gouvernance des données et de l’IA. Pourtant, seul un haut dirigeant sur cinq que nous avons interrogé étend sa stratégie en matière de données à l’ensemble de sa chaîne de valeur et de ses partenaires. De plus, la plupart des dirigeants (83 %) se concentrent sur l’amélioration de la qualité, de la gestion et de la gouvernance des données pour faire progresser leur stratégie en la matière.

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Utilisation responsable de l’intelligence artificielle

Pour utiliser l’IA de manière responsable, il faut :

employer un modèle de risque d’IA et faire preuve d’une rigueur systématique (par exemple, pertinence statistique, faible biais, faible variance, etc.);

trouver les bons cas d’utilisation axés sur les problèmes réels des entreprises et s’assurer que les énoncés de problèmes sont bien définis et que la solution technologique et les données sont appropriées pour résoudre ces problèmes;

mettre en place une gouvernance solide pour les données et l’IA afin de s’assurer que les données introduites dans les modèles d’IA sont correctes (80 % de notre travail porte sur les données de l’IA et non sur le codage de l’IA);

veiller à ce que les énoncés de problèmes et les données utilisées pour la formation soient représentatifs, inclusifs et exempts de préjugés. Par exemple, si l’on utilise des données provenant d’une zone géographique précise, y a-t-il un risque que l’âge, le sexe et l’origine ethnique ne soient pas représentés de manière égale?;

protéger la confidentialité des données, la sécurité, la propriété intellectuelle et les droits sur les données;

assurer la transparence de la source d’information ainsi que du contexte de l’information recueillie, manipulée et renvoyée;

veiller à ce que des experts en affaires et en intelligence artificielle participent à l’interprétation des réponses afin de s’assurer que les informations sont significatives.

Une fois ce cadre mis en place, les organisations peuvent bénéficier du vaste potentiel de l’IA pour permettre un accès plus rapide et plus facile à la synthèse des données afin de résoudre les problèmes de l’entreprise et d’étayer les décisions. Un autre domaine d’opportunité est l’amélioration des communications grâce à des expériences plus personnalisées pour les clients, les citoyens et les employés. L’un des principaux avantages réside dans la réduction des tâches ingrates et dans le soutien du travail des personnes, d’autant plus que tous les secteurs sont confrontés à une pénurie de talents. Et, bien sûr, les processus alimentés par l’IA permettent de gagner du temps et de réduire les coûts grâce à une efficacité et une productivité accrues.

Comme nous l’avons vu plus haut, l’IA peut véritablement changer le domaine des soins de santé en permettant d’analyser plus rapidement et plus précisément des ensembles de données complexes et volumineux (outre l’imagerie diagnostique, l’IA a plusieurs applications en génomique) et de faire progresser la médecine personnalisée. Voici quelques exemples de cas d’utilisation dans d’autres secteurs :

détection des changements dans l’équipement avant une défaillance afin de prolonger leur durée de vie utile et d’assurer la sécurité des opérateurs de l’équipement;
services personnalisés axés sur des besoins spécifiques;
amélioration des perspectives de marketing;
détection et prévention des activités frauduleuses;
simulation des mouvements de foule et de citoyens pour faciliter la planification des transports et de la démographie pour les municipalités et les événements.

Voici plusieurs autres cas d’utilisation que vous pouvez lire sur CGI.com :

Amélioration de la qualité de l’eau des communautés
Progression de la maintenance prédictive dans le secteur manufacturier
Amélioration de la connaissance de la situation pour les équipes de secours
Prévenir les collisions entre les navires et les baleines

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Recommandations pour un investissement basé sur le rendement du capital investi

Alors que vous réfléchissez aux prochaines étapes de votre démarche d’innovation en matière d’IA, j’aimerais vous présenter plusieurs facteurs de réussite basés sur le rendement du capital investi :

mettre en œuvre un modèle de risque d’IA pour s’assurer que le modèle est précis et que les résultats sont significatifs;

commencer à petite échelle et faire évoluer ensuite;

lancer des solutions d’IA à partir d’un énoncé de problème clair et s’assurer que les données et les modèles soutiennent les questions posées;

exploiter la puissance de l’infonuagique pour accélérer et faire évoluer le traitement, en particulier pour les organisations qui ont des données cloisonnées et qui souhaitent avoir une visibilité à l’échelle de l’entreprise;

envisager l’IA dans le cadre de la refonte du travail, en vous demandant comment vous pouvez faire les choses plus intelligemment et remplacer les tâches manuelles et quels sont les ensembles de compétences nécessaires pour réussir avec l’IA.

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Regard vers l’avenir

Nous pensons que les organisations peuvent tirer d’immenses bénéfices de l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes plus rapidement qu’auparavant. Cependant, il doit y avoir un cadre approprié. Pour ce faire, il convient de prendre les mesures décrites ci-dessus et de se tenir au courant de l’évolution de la réglementation. Nous avons également besoin d’avancées technologiques pour nous aider à démystifier toute utilisation irresponsable de l’IA.

Chez CGI, nous aidons nos clients à faire progresser l’utilisation responsable de l’IA grâce à notre cadre de risque éprouvé et en les aidant à perfectionner leur personnel. De cette manière, nous continuons à appliquer l’IA pour obtenir des avantages dans le monde réel en nous rapprochant de l’IA et non en nous en éloignant.

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