Data / IA
Comment concilier l’enthousiasme des salariés avec la prudence des DSI pour l’IA générative ?
Par Thierry Derouet, publié le 14 août 2023
L’IA générative suscite un intérêt croissant dans le monde du travail. Pas un jour ne se passe sans qu’une nouvelle étude vienne nous le rappeler. C’est pourtant aux DSI qu’il va pourtant appartenir d’en définir les usages. Donc les limites.
À en croire la multiplication des études et des annonces, l’intelligence artificielle générative semble être devenue l’alpha et l’oméga pour améliorer la productivité et l’expérience client. Selon Marie Fontaine, AI Lead Consultant chez WEnvision, « l’engouement est bien présent à tous les niveaux ; “je veux mon IA générative” est le mot d’ordre de nombreux responsables ».
ChatGPT dans le quotidien des 2/3 des salariés ?
Au delà de l’engouement, selon une étude publiée par GetApp3, 70 % des salariés sondés auraient déjà recours à l’IA, voire l’utiliseraient au quotidien, dans le cadre de leur activité professionnelle. Fait confirmé par une autre étudie publiée par Salesforce1&2, où 61 % des répondants disent l’utiliser ou avoir l’intention d’y avoir recours.
Pourquoi un tel empressement ? C’est que les attentes fortes de la part de ces mêmes salariés : 54 % des sondés espèrent que « cette technologie les fasse progresser dans leur carrière ». Toutefois, 62 % d’entre eux reconnaissent que « cette technologie nécessitera de nouvelles compétences au travail ».
ChatGPT, est donc utilisé sous le manteau, chiffres à l’appui, pour rédiger des textes, analyser des données, créer des présentations, gérer des projets, générer des idées ou encore composer des e-mails. Cette capacité à « jouer du prompt » à la barbe de leur employeur s’effectuerait toutefois avec prudence : 47 % de ces mêmes utilisateurs, essentiellement de ChatGPT, reliraient soigneusement chaque réponse avant de s’en servir. Sur le terrain, Marie Fontaine constate effectivement que la première demande est de « comprendre cette technologie aussi bien pour en saisir ses bénéfices que pour en comprendre ses limites ».
Des bénéfices estimés “à la louche”
Côté employeurs, les attentes sont en phase avec cette pratique du « Shadow IA ». 82 % attendent de l’IA une réduction de leurs coûts et 80 % une augmentation de leurs revenus. Le bénéfice retiré par cette pratique de l’IA générative au travail commence à être mesuré par les salariés eux-mêmes. Elle permettrait de réduire, toujours selon l’étude de GetApp, les processus chronophages nécessitant trop de ressources, « pour remplir des missions plus créatives et innovantes », et disposer ainsi « d’un plus grand avantage compétitif face aux organisations du même secteur n’ayant pas introduit l’IA générative dans leurs méthodes de travail. » Vu sous cet angle, qui pourrait s’en plaindre ?
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Les enjeux éthiques de l’IA générative
L’utilisation de l’IA générative soulève cependant des questions éthiques auprès des salariés. Les principales préoccupations concernent le potentiel remplacement d’emplois, la dépendance excessive à cette technologie en créant une sorte d’addiction, les risques sur la protection des données et toujours et encore la possibilité de faire un mauvais usage du contenu généré.
D’ailleurs selon Salesforce2, deux employés sur trois (67 %) voudraient bénéficier d’opportunités pour apprendre à utiliser l’IA générative, ils constatent cependant pour plus de la moitié d’entre eux (66 %) l’absence de formations proposées par leur employeur.
Chez WEnvision, si l’on constate de réels gains dans le développement logiciel, certains utilisateurs restent réticents dès l’instant où ils se demandent « s’ils ne sont pas en train d’entrainer la machine qui va supprimer leur poste ».
Les craintes des responsables informatiques
Reste que cette situation n’est pas idéale. Si les deux tiers des dirigeants espèrent tirer parti de l’IA générative, 70 % d’entre eux pensent que « leurs équipes ne sont pas suffisamment qualifiées ». De plus, 65 % de leurs responsables informatiques estiment « ne pas être prêts à mettre en œuvre de l’IA générative. »
Chez WEnvision, Marie Fontaine admet que les CIO et CTO hésitent à présenter aux clients des interfaces présentant des « probabilités d’hallucinations fortes ». Une retenue empreinte de bon sens.
En réalité, personne ne peut actuellement démontrer si l’IA aura un impact positif ou non sur le retour sur investissement de leurs activités. Cependant, il n’est pas question, ni pour les employeurs ni pour les salariés, de faire l’impasse sur cette technologie, comme le souligne Marie Fontaine. Il est donc essentiel de trouver un compromis durable.
Une mesure d’urgence pour les DSI ?
Pour accompagner ce mouvement, les organisations doivent :
– Mettre en place un règlement interne définissant les outils autorisés,
– Proposer une formation aux équipes concernées, y compris pour les préparer aux évolutions de l’IA ;
– Imposer une vérification systématique des contenus générés,
– Et enfin, ne pas oublier que les IA génératives sont un complément à la réflexion humaine et non un substitut.
Car c’est précisément là le cœur du sujet : l’appellation « IA générative » est quelque peu trompeuse. Comme le souligne souvent Luc Julia, directeur scientifique de Renault Group et éminent spécialiste de cette discipline, « l’intelligence artificielle, c’est un marteau ». Autrement dit, un simple outil. Marie Fontaine admet également que « pour nos clients, c’est une nouvelle manière d’interagir avec leur système d’information et leurs données. Mais ce n’est pas une baguette magique ». La bonne nouvelle, toujours selon notre interlocutrice, est que nous serions en train de passer de la phase d’acculturation aux premiers déploiements de POC.
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Sources :
1. Salesforce, “Generative AI Research”
2. Salesforce, “Digital Skills Based Experience“
3. GetApp, “Les risques de l’intelligence artificielle générative pour les entreprises”
La magie ChatGPT continue à opérer avec Code Interpreter
Qui a dit que ChatGPT ne savait pas calculer ? Depuis juillet, l’option « Code Interpreter » de ChatGPT PLUS a montré une autre facette de sa capacité à traiter des données.
L’utilisation conjointe d’un LLM, de fichiers et d’un code informatique généré (dans le cas de Code Interpreter, il s’agit de Python) permet d’offrir de nouveaux usages. Les résultats sont probants. Ainsi, l’une des démonstrations — exposée sur Internet — propose avec l’option Code Interpreter activée dans la version PLUS de ChatGPT de demander de :
« Créer un gif animé qui montre une onde sinusoïdale se déplaçant dans l’espace. L’onde doit être générée à partir de la fonction z = sin (sqrt(x^2 + y^2) + t), où x et y sont les coordonnées spatiales, z est l’amplitude de l’onde, et t le temps. Fais varier x et y de -6 à 6 et t de 0 à 4 pi (deux cycles complets d’une onde sinusoïdale). »
Le résultat est ci-dessous.
Il est également possible d’analyser tous types de données. Dans l’exemple ci-dessous, grâce à des données issues de l’Open Data, nous avons demandé la création d’un GIF animé pour visualiser l’évolution du PIB, sous la forme d’un histogramme, année par année et en classant les pays selon l’importance du PIB.
L’idée d’une IA générative dite multimodale au sein de ChatGPT se concrétise grâce à la capacité de traiter une diversité de fichiers, tels que :
- .txt : fichiers texte
- .csv : fichiers de valeurs séparées par des virgules
- .tsv : fichiers de valeurs séparées par des tabulations
- .json : JavaScript Object Notation
- .xml : eXtensible Markup Language
- .yaml ou .yml : Yet Another Markup Language
- .xls ou .xlsx : Excel Spreadsheet
- .ods : OpenDocument Spreadsheet
- .py : scripts Python
- .ipynb : fichiers Jupyter Notebook
- .R : scripts R
- .md : fichiers Markdown
- .html ou .htm : HyperText Markup Language
- .pdf : Portable Document Format
- .jpg, .jpeg, .png, .bmp, .gif : types de fichiers d’images
Cette liste illustre la polyvalence et la capacité d’une IA générative à interagir avec une variété de formats de fichiers. On ne peut toutefois pas encore utiliser Code Interpreteur conjointement avec les plugins comme WebPilot. Mais ce n’est qu’une question de semaines…
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