L’Usine Nouvelle - Après le métavers, c’est au tour de l’IA générative d’être une source d’inspiration. Que vous inspire cette vague en faveur de l’IA générative largement portée par les résultats de ChatGPT ?
Nicolas Gaudemet - Ma conviction est que l’intelligence artificielle (IA) et plus encore l’IA générative est une vraie révolution dont on peine à imaginer l’ampleur et l’impact. La rapidité de son adoption est incroyable : cinq jours ont été nécessaires pour atteindre le million d’utilisateurs. Il a fallu deux mois et demi à Instagram pour atteindre ce même public. L’impact de cette technologie est sans commune mesure avec ce qu’on a connu.
Ce n’est peut-être que l’effet de la curiosité ou le fait que l’interface pour accéder ChatGPT est particulièrement simple, ce qui permet de le tester facilement, sans avoir de connaissances spécifiques ?
Ces IA génératives sont d’une part beaucoup plus puissantes que les générations précédentes. En outre, le recours au langage naturel les rend beaucoup plus faciles à utiliser. Ces deux caractéristiques font que les cas d’usage seront nombreux. L’IA générative va être intégrée dans les outils bureautiques et on va très vite passer à une interface vocale, comme pour les smartphones. Les possibilités sont infinies : intégrée dans Teams ou un autre outil de réunion à distance, l’IA pourra faire un compte-rendu dans les secondes qui suivront la fin de la réunion. On pourra lui demander des idées, de l’inspiration pour s'attaquer à un problème… Un signe ne trompe pas : toutes les grandes entreprises numériques travaillent ou se lancent dans des outils d’IA génératives, de Microsoft à Salesforce, Amazon ou Adobe….
Vous parlez de révolution mais vous donnez l’exemple d’un compte rendu en fin de réunion…
C’était un premier exemple. Les cas d’usage seront bien plus nombreux et concernent tous vos lecteurs, notamment dans le monde industriel ou le monde numérique. Au-delà de la synthèse de réunion, ChatGPT peut écrire la partie la plus rébarbative du code informatique. Autre exemple : GPT4 peut d’ores et déjà lire et analyser des images. Cela veut dire qu’il peut comprendre un schéma technique qu’on lui propose et répondre à des questions. Imaginons cet outil intégré à un robot, ce dernier aura comme des yeux, il va devenir beaucoup plus intelligent, pouvoir déceler une panne et peut être même la réparer. La potentialité d’une telle innovation dans l’industrie me semble très importante. Et ce n’est que le début. Ma conviction est que tous les métiers seront touchés, tous les secteurs.
La révolution est liée à la puissance de l’outil, mais aussi et peut-être surtout à sa simplicité, avec une interface qui ne demande qu’assez peu de compétences.
Oui. Les non-spécialistes vont pouvoir lui poser des questions complexes. Si vous lui demandez un petit programme informatique, il l’écrit. Il peut aussi corriger du code, expliquer des bugs. Avec l’IA générative, n’importe qui peut créer une image de qualité professionnelle, même sans savoir dessiner. On assiste à l’émergence du design augmenté, avec des outils de conception et d’édition qui intègrent images, vidéos et IA. Un autre exemple ? La jeune pousse française Aive propose, dans l’audiovisuel, des outils de post-production vidéo qui vont réduire le temps de conception globale de façon significative.
L’IA générative va-t-elle aussi débarquer dans les usines ?
Oui, en imaginant des robots intégrant de l’IA. La grande nouveauté est qu’un robot pourrait prendre des décisions en fonction des images qu’il captera et analysera. On aura des robots capables de nettoyer des entrepôts, de ranger un atelier… en comprenant seuls ce qu’ils doivent faire. Sur ce type d’usages futurs, ce qui va être le plus compliqué ce n’est pas l’analyse d’images ou la prise de décision par la machine. Non. Le plus complexe et qui pourrait retarder l’émergence de tels outils est la partie mécanique pour reproduire les mouvements.
Comment une IA de type ChatGPT va-t-elle faire la différence, devenir un avantage concurrentiel, puisque tout le monde peut l'utiliser ?
ChatGPT est un outil grand public, ce seront plutôt des IA plus spécifiques qui seront utilisées dans les entreprises. Ceci rappelé, la vitesse d'adoption sera une donnée critique. Les entreprises qui attendront trop longtemps risquent d'être dépassées par des concurrents qui auront été plus plus réactifs. A terme, tout le monde sera vraisemblablement équipé. Mais la façon dont sera utilisée l'IA générative sera un facteur de différenciation majeur. Comment a-t-elle été branchée sur les données de l'entreprise ? Comment l'a-t-on adaptée aux problématiques maison ? Quelle intégration aux systèmes d'information existants a été réalisée ?
Des réponses à ces questions dépendra le degré de spécialisation de l'outil aux besoins de l'entreprise. Pour prendre un exemple simple, le fabricant d'un composant technique le livre aujourd'hui avec une documentation technique. Demain, il pourra avoir une IA conversationnelle qui intègrera ces données et qu’un client, un collaborateur ou un partenaire pourra interroger en langage naturel. L'expérience sera plus fluide et sera favorable à l'entreprise.
Ce ne sont pas forcément des gros projets informatiques comme on en a connus par le passé. On peut commencer de façon relativement simple en priorisant les sujets en fonction de la valeur qu’ils apportent et leur faisabilité.
L'heure est à la pénurie de main d'oeuvre. Quelles formations va-t-il falloir envisager ? Avoir des salariés bien formés peut il être la source d'un avantage concurrentiel ?
Former les salariés pour qu'ils s'approprient ces nouveaux outils est une nécessité. Cela passe par le recrutement et la formation, avec des niveaux différents de technicité. Tout le monde ne deviendra pas un spécialiste de l'intelligence artificielle.
Ce que l'on voit avec Chat GPT, c'est que pour bien l'utiliser il y a une étape d'apprentissage. En outre, la puissance de l'outil est liée à la capacité à poser des questions pertinentes. En anglais, on désigne cela par l'expression "prompt engineering" ou "ingénieur d’invite". C'est une compétence qui va devenir clef.
C'est très visible sur la génération d'images par une IA. Si la demande est basique, le résultat n'est pas terrible. A l'inverse, si la demande est formulée précisément, le rendu peut être magnifique. Les enjeux de formation sont importants mais aussi d'accompagnement du changement : les postures, les process et les organisations vont devoir se transformer, à terme, en profondeur.
L’actualité récente a été marquée par un salarié d’une entreprise qui a utilisé ChatGPT avec des données confidentielles, qui maintenant sont la propriété du développeur de l’IA. Cela peut-il freiner l'adoption de cette technologie ?
Comme toute nouvelle technologie, l’intelligence artificielle générative va poser de nouveaux problèmes qu’il va falloir résoudre. Mais je ne vois rien de rédhibitoire. L’exemple que vous rappelez sur la confidentialité est un non-sujet selon moi : c’est un salarié qui a fait une erreur, il faut simplement que les entreprises rappellent à leurs équipes les règles de sécurité de base concernant l’usage d’outils externes comme ChatGPT.
Sur les questions juridiques, la régulation apportera des clarifications. La CNIL investigue en ce moment le cas de ChatGPT concernant les données personnelles. Un règlement IA est en cours de discussion au niveau européen.
D’autres questions sont aussi sensibles, par exemple celles de la véracité des IA, ou de l’utilisation des contenus complotistes, sexistes, racistes… Les réponses étant élaborées à partir de données collectées sur Internet, elles peuvent elles-mêmes être problématiques, ou tout simplement fausses. On ne peut pas utiliser le résultat d’une requête sans avoir vérifié son sérieux. La validation par un humain sera très importante.
La question de l’empreinte carbone compte également : ces IA utilisent beaucoup d’énergie. Les entreprises qui cherchent à réduire leur empreinte environnementale numérique vont devoir procéder à des arbitrages fins.
