Analyse des avantages et des inconvénients de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) fait référence aux domaines convergents de l’informatique et de la science des données qui visent à construire des machines dotées d’une intelligence humaine pour effectuer des tâches qui auraient auparavant nécessité un être humain. Ces tâches incluent notamment l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la compréhension du langage. Au lieu de dépendre des instructions explicites d’un programmeur, les systèmes d’IA peuvent apprendre à partir de données, ce qui leur permet de traiter des problèmes complexes (ainsi que des tâches simples mais répétitives) et de s’améliorer au fil du temps.

Les entreprises ont recours à l’IA pour minimiser les erreurs humaines, réduire les coûts élevés des opérations, fournir des informations en temps réel sur les données et améliorer l’expérience client, entre autres applications. En tant que telle, elle représente un changement important dans la façon dont nous abordons l’informatique, en créant des systèmes qui peuvent améliorer les workflows et les aspects de la vie de tous les jours.

Cependant, malgré les innombrables avantages de l’IA, elle présente des inconvénients notoires par rapport aux méthodes de programmation traditionnelles. Le développement et le déploiement de l’IA peuvent s’accompagner de problèmes de confidentialité des données, de suppressions d’emplois et de risques liés à la cybersécurité, sans parler de l’énorme travail technique nécessaire pour s’assurer que les systèmes d’IA agissent comme prévu.

Dans cet article, nous examinerons le fonctionnement de la technologie de l’IA et présenterons les avantages et les inconvénients de l’intelligence artificielle par rapport aux méthodes informatiques traditionnelles.

L’IA repose sur trois éléments fondamentaux : les données, les algorithmes et la puissance de calcul. 

• Les données : les systèmes d’IA apprennent et prennent des décisions fondées sur des données, et ils ont besoin de grandes quantités de données pour s’entraîner efficacement, en particulier dans le cas des modèles de machine learning (ML). Les données sont souvent divisées en trois catégories : les données d’entraînement (qui aident le modèle à apprendre), les données de validation (qui permettent de peaufiner le modèle) et les données de test (qui permettent d’évaluer les performances du modèle). Pour une performance optimale, les modèles IA doivent recevoir des données provenant de divers jeux de données (texte, images, audio, etc.), ce qui permet au système de généraliser son apprentissage à de nouvelles données inédites.
• Les algorithmes : les algorithmes sont les ensembles de règles que les systèmes d’IA appliquent pour traiter les données et prendre des décisions. La catégorie des algorithmes d’IA comprend les algorithmes ML, qui apprennent et font des prédictions et prennent des décisions sans programmation explicite. L’IA peut également fonctionner à partir d’algorithmes d’apprentissage profond, un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux neuronaux artificiels (RNA) multicouches (d’où le descripteur « profond ») pour modéliser des abstractions de haut niveau au sein d’infrastructures de big data. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement permettent à un agent d’apprendre un comportement en exécutant des fonctions et en recevant des punitions et des récompenses en fonction de leur pertinence, afin de modifier le modèle de manière itérative jusqu’à ce qu’il soit entièrement formé.
• La puissance de calcul : les algorithmes d’IA exigent souvent d’importantes ressources informatiques pour traiter de si grandes quantités de données et exécuter des algorithmes complexes, en particulier dans le cas de l’apprentissage profond. De nombreuses organisations s’appuient sur du matériel spécialisé, comme les unités de traitement graphique (GPU), pour rationaliser ces processus. 

AI systems also tend to fall in two broad categories:

• Également appelée IA étroite ou IA faible, l’intelligence artificielle étroite effectue des tâches spécifiques comme la reconnaissance d’images ou de voix. Les assistants virtuels comme Siri d’Apple, Alexa d’Amazon, IBM watsonx et même ChatGPT d’OpenAI sont des exemples de systèmes d’IA étroite.
• L’intelligence artificielle générale (AGI), ou IA forte, peut accomplir les mêmes tâches intellectuelles qu’un être humain : elle peut comprendre, apprendre, s’adapter et travailler à partir de connaissances dans différents domaines. L’AGI, cependant, n’est encore qu’un concept théorique.

Contrairement à la programmation par l’IA, la programmation traditionnelle exige que le développeur écrive des instructions explicites que l’ordinateur doit suivre dans tous les scénarios possibles ; l’ordinateur exécute ensuite ces instructions pour résoudre un problème ou accomplir une tâche. Il s’agit d’une approche déterministe, comparable à une recette, dans laquelle l’ordinateur exécute des instructions étape par étape pour obtenir le résultat souhaité.

L’approche traditionnelle est bien adaptée aux problèmes clairement définis avec un nombre limité de résultats possibles, mais il est souvent impossible de rédiger des règles pour chaque scénario lorsque les tâches sont complexes ou demandent une perception semblable à celle de l’humain (comme dans la reconnaissance d’images, le traitement automatique du langage naturel, etc.). C’est là que la programmation par l’IA offre un net avantage sur les méthodes de programmation basées sur des règles.

Le potentiel de l’IA dans le monde réel est immense. Les applications de l’IA comprennent le diagnostic de maladies, la personnalisation des flux de réseaux sociaux, l’exécution d’analyses de données sophistiquées pour la modélisation météorologique et l’alimentation des chatbots qui traitent nos demandes de support client. Les robots alimentés par l’IA peuvent même assembler des voitures et minimiser les radiations des incendies de forêt.

Comme toute technologie, l’IA présente des avantages et des inconvénients par rapport aux technologies de programmation traditionnelles. Outre les différences fondamentales dans leur fonctionnement, l’IA et la programmation traditionnelle diffèrent également de manière significative en termes de contrôle du programmeur, de traitement des données, d’évolutivité et de disponibilité.

• Contrôle et transparence : la programmation traditionnelle offre aux développeurs un contrôle total sur la logique et le comportement des logiciels, favorisant ainsi une personnalisation précise et des résultats prévisibles et cohérents. Si un programme ne se comporte pas comme prévu, les développeurs peuvent parcourir la base de code pour identifier et corriger le problème. Les systèmes d’IA, en particulier les modèles complexes tels que les réseaux neuronaux profonds, peuvent être difficiles à contrôler et à interpréter. Ils fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », où l’entrée et la sortie sont connues, mais où le processus utilisé par le modèle pour passer de l’une à l’autre n’est pas clair. Ce manque de transparence peut être problématique dans les secteurs qui privilégient l’explication des processus et des décisions (comme les soins de santé et la finance).
• Apprentissage et traitement des données : la programmation traditionnelle est rigide ; elle s’appuie sur des données structurées pour exécuter les programmes et peine généralement à traiter les données non structurées. Pour « enseigner » de nouvelles informations à un programme, le programmeur doit ajouter manuellement de nouvelles données ou modifier les processus. Les programmes codés de manière traditionnelle ont également du mal à s’adapter à l’itération indépendante. En d’autres termes, ils peuvent ne pas être en mesure de répondre à des scénarios imprévus sans programmation explicite appropriée. Étant donné que les systèmes d’IA apprennent à partir de grandes quantités de données, ils sont mieux adaptés au traitement de données non structurées telles que les images, les vidéos et les textes en langage naturel. Les systèmes d’IA peuvent également apprendre continuellement à partir de nouvelles données et expériences (comme dans le machine learning), ce qui leur permet d’améliorer leurs performances au fil du temps et les rend particulièrement utiles dans les environnements dynamiques où la meilleure solution possible peut évoluer au fil du temps.
• Stabilité et évolutivité : la programmation traditionnelle est stable. Une fois qu’un programme est écrit et débogué, il effectue les opérations exactement de la même manière à chaque fois. Cependant, la stabilité des programmes basés sur des règles se fait au détriment de l’évolutivité. Comme les programmes traditionnels ne peuvent apprendre que par le biais d’interventions de programmation explicites, ils exigent des programmeurs qu’ils écrivent du code à l’échelle afin d’augmenter le nombre d’opérations. Ce processus peut s’avérer ingérable, voire impossible, pour de nombreuses organisations. Les programmes d’IA offrent une plus grande évolutivité que les programmes traditionnels, mais moins de stabilité. Les fonctions d’automatisation et d’apprentissage continu des programmes basés sur l’IA permettent aux développeurs de faire évoluer les processus rapidement et avec une relative facilité, ce qui représente l’un des principaux avantages de l’IA. Toutefois, la nature improvisée des systèmes d’IA signifie que les programmes ne fournissent pas toujours des réponses cohérentes et pertinentes.
• Efficacité et disponibilité : les programmes informatiques basés sur des règles sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, mais parfois seulement s’ils sont gérés en permanence par des employés.

AI technologies can run 24/7 without human intervention so that business operations can run continuously. Another of the benefits of artificial intelligence is that AI systems can automate boring or repetitive jobs (like data entry), freeing up employees’ bandwidth for higher-value work tasks and lowering the company’s payroll costs. It’s worth mentioning, however, that automation can have significant job loss implications for the workforce. For instance, some companies have transitioned to using digital assistants to triage employee reports, instead of delegating such tasks to a human resources department. Organizations will need to find ways to incorporate their existing workforce into new workflows enabled by productivity gains from the incorporation of AI into operations.

Selon les estimations d’Omdia, le marché mondial de l’IA représentera 200 milliards de dollars d’ici 2028.¹ Les entreprises doivent donc s’attendre à ce que leur dépendance à l’égard des technologies d’IA augmente, ce qui s’accompagne d’une complexité croissante des systèmes informatiques. Cependant, avec le portefeuille de produits d’IA IBM watsonx, les organisations disposent d’un outil puissant pour mettre à l’échelle l’IA.

IBM watsonx permet aux équipes de gérer les sources de données, d’accélérer les workflows d’IA responsable et de déployer et d’intégrer facilement l’IA dans l’entreprise, le tout en un seul endroit. La solution watsonx offre tout un éventail de fonctionnalités avancées, notamment une gestion complète des workloads et une surveillance des données en temps réel, conçues pour vous aider à mettre à l’échelle et à accélérer les infrastructures informatiques alimentées par l’IA avec des données fiables dans l’ensemble de l’entreprise.

Bien qu’il ne soit pas sans complications, l’usage de l’IA représente une opportunité pour les entreprises de suivre le rythme d’un monde de plus en plus complexe et dynamique grâce à des technologies sophistiquées capables de gérer cette complexité.