L'IA bientôt humaine ?

L'intelligence artificielle (IA) tente d’imiter et d’intégrer la pensée humaine dans les ordinateurs. Quand l'IA sera-t-elle réellement humaine et comment devons-nous y faire face ? Pour répondre à ces questions, nous nous sommes entretenus avec Rachid M'Haouach, Team Manager de notre data management chez Spuerkeess.

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1. Rachid, pourriez-vous définir l'IA et nous expliquer la différence entre « machine learning » et « deep learning » ?

L’intelligence artificielle (ou AI pour « Artificial Intelligence ») est un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Le « machine learning », ou «apprentissage automatique », fait partie de ces techniques de l’IA qui permettent d’extraire de la connaissance à partir des données. Le « deep learning » est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui correspond à une forme plus complexe, celle des réseaux de neurones.

2. L'IA est excellente pour établir des corrélations (à condition qu’elle ait accès à de grandes quantités de données), mais elle ne fait pas encore preuve de bon sens.

Combien de temps faudra-t-il avant que nous ayons des discussions philosophiques avec une intelligence artificielle de type humaine ?

L’IA est très efficace dans la détection des corrélations entre un grand nombre de variables, et la résolution de problèmes précis. Par contre, le sens commun est une notion vague et subjective, dont les standards changent d’un pays à l’autre, et qui est difficile de modéliser avec des règles ou des formules mathématiques. Pour cette raison, malgré les avancées de l’IA, comprendre le sens commun reste un vrai défi et une possibilité distante.

3. Quelles sont les tendances de l'IA auxquelles nous devons faire attention en 2022 ?

En 2022, on est plus soucieux d’avoir une IA responsable, une IA éthique et une IA explicable (xIA). Avec le Covid et l’énorme utilisation des solutions virtuelles, assurer la cyber-sécurité et utiliser l’IA avec la réalité virtuelle sont des sujets d’actualité.

On parle aussi des solutions « Low code and No code » qui permettent d’offrir des interfaces simples, utilisables par les experts aussi bien que par les non-experts, afin de faciliter l’usage de l’IA et sa diffusion, et de permettre aux experts de se concentrer sur des problématiques plus complexes.

4. Comment l'IA a-t-elle changé le secteur bancaire ?

L’IA a permis aux banques d’enrichir leurs modèles statistiques en analysant plus de données, et plus rapidement. L’IA a pu s’imposer de manière indéniable dans le secteur des fintechs, les start-ups du secteur financier. Elle a permis d’alléger la charge de travail pour certaines tâches quotidiennes du personnel bancaire. Par exemple, l’IA a permis aux banques d’utiliser des modèles prédictifs qui permettent d’anticiper les besoins des clients et de les fidéliser. Avec des modèles descriptifs, les banques arrivent à mieux catégoriser et comprendre les profils des clients et des transactions… En outre, elle a permis de créer de nouvelles monnaies comme les bitcoins et de transformer le domaine financier.

5. En matière bancaire, que peut faire l'IA pour nous à l'avenir ?

Dans le futur, l’IA permettra aux banques de communiquer en temps réel avec les clients en utilisant des canaux plus complexes comme l’audio, la vidéo, ou la réalité virtuelle. Elle permettra aussi de comprendre automatiquement les communications des clients avec le traitement des langues naturelles. L’IA facilitera aussi le respect de certaines contraintes règlementaires, comme par exemple dans le cas de la détection de fraude, et d’assurer le respect de l’environnement. L’IA permettra également d’avoir une meilleure maîtrise du risque dans la gestion des crédits et des investissements.

6. Quels sont vos cinq conseils utiles en matière d'IA ? Comment doit-on l'utiliser ?

Les 5 conseils utiles en matière d'IA et comment l'utiliser: :

1. Qualité des données : L’IA dépend fortement des données qu’elle reçoit. Si les données ne sont pas fiables, alors il ne faut pas s’attendre à des miracles. Pour cette raison, il faut assurer en premier lieu la qualité des données.

2. Infrastructure : L’IA a prouvé son efficacité grâce aux nouvelles connaissances qu’elle extrait à partir d’un volume important de données et avec des traitements complexes en un temps plus au moins rapide. Du coup, l’infrastructure est primordiale lorsqu’on parle de l’IA.

3. L’IA ne résout pas tout : il faut être conscient du fait que tous les problèmes ne peuvent pas être résolus avec l’IA. Certains problèmes peuvent être résolus avec des solutions beaucoup plus simples que l’IA et peuvent donner des résultats plus performants. D’autres problèmes sont beaucoup trop complexes et sont encore en phase de recherche, et pour ceux-là l’IA n’a pas encore apporté de solutions satisfaisantes.

4. L’IA doit être responsable et éthique

5. L’utilisation de l’IA n’a pas pour objectif de remplacer le personnel humain, mais plutôt de l’assister dans ses tâches quotidiennes et d’ouvrir des nouvelles opportunités de travail.

À propos du blog :

Il devient urgent d’opérer une transition rapide vers une durabilité environnementale à l’échelle mondiale. Les entreprises et l'industrie ont d'énormes impacts sociaux et environnementaux. « Pourquoi est-ce important ? » est un blog bimensuel qui vise à éclaircir ce sujet important à travers le regard de nos experts.

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