Le cas particulier de l’IA
Qui dit transition digitale dit intégration de l’IA.
Aujourd’hui, de nombreuses structures font appel à une intelligence artificielle.
Bien que ces derniers mois aient vu l’apparition et l’adoption massive des IA conversationnelles comme Chat GPT, son application dans l’industrie est bien plus vaste : détection assistée par caméra (à l’image de Buawai), assistants virtuels, maintenance prédictive, internet des objets (IoT)…

Qu’est-ce qu’une IA ?
Selon Philippe Limantour, Directeur Technologie Cybersécurité de Microsoft, l’IA est « un logiciel qui traite des données numériques à partir d’un modèle statistique pré-entraîné. »
La caractéristique principale de l’IA est sa capacité d’apprentissage.
Grâce à elle, la machine est en mesure de percevoir, comprendre, agit et apprendre au fur et à mesure de ses calculs via :
- Le machine learning, qui consiste à entraîner les ordinateurs à apprendre comme l’humain afin de réaliser des actions définies
- Le deep learning, permettant à la machine d’apprendre sans intervention humaine, en se basant uniquement sur les données
On distingue 3 types d’intelligences artificielles :
- Faible (ou étroite) : algorithmes métiers simples, basée sur le machine learning
- Forte : IA générative qui apprend et essaie de reproduire la pensée humaine (comme Chat GPT), basé sur le deep learning
- Super intelligence artificielle : utopique jusqu’à présente, supérieure à l’homme et pouvant ressentir des émotions
« Nous n’avons jamais eu jusqu’à il y 6 mois de machines qui nous comprenne de cette manière.
Depuis 60 ans, les hommes et femmes ont dû apprendre à utiliser un clavier, une souris… Il faut souvent des mois pour maîtriser un logiciel. Aujourd’hui nous pouvons converser avec lui » Philippe Limantour, Microsoft France
Les enjeux de l’IA
Bien maniée l’intelligence artificielle représente un potentiel incroyable et une grande avancée pour la société, notamment sur les questions d’accessibilité.
Elle permet de simplifier la compréhension (documents complexes, logiciels…) et révolutionne les méthodes et la vitesse d’apprentissage.
« Avant il fallait 6 mois ou an pour maîtriser un logiciel. Aujourd’hui, avec l’IA, nous n’avons plus besoin de ces 6-8 mois de formation. On discute avec le logiciel qui va faire le travail d’interface avec la complexité, qui va simplifier le process. » Philippe Limantour, Microsoft
Elle doit néanmoins relever 2 grands enjeux :
- L’éthique et la responsabilitéBien qu’apprenant au fil de l’eau, la machine est à l’origine programmée par l’Homme, dont elle peut être amenée à reproduire les biais.N’ayant pas de conscience à proprement parler, elle peut être amenée à prendre des décisions discriminatoires ou abusives.Dans le cadre de l’entreprise, il est important d’être en mesure d’expliquer le processus de prise de décision, d’avoir des points de contrôle et de corriger les erreurs ou biais potentiels.
- La sécurité des données personnelles et confidentiellesL’IA reçoit, analyse et compile une quantité exponentielle de données, parfois sensibles.Il est donc primordial pour les entreprises de stocker ces données dans des endroits sûres utilisant des protocoles de sécurité puissants.
« Il faut 1h12 à un attaquant qui perce les défenses d’une machine pour s’étendre dans le reste de l’ordinateur. Et souvent les entreprises mettent des mois à s’en apercevoir. » Philippe Limantour, Microsoft
La nécessité d’une IA responsable
L’IA prend de plus en plus d’ampleur, tant dans la vie personnelle que professionnelle.
Et ses capacités n’ont pas encore atteint leur apogée.
La plupart des modèles actuels, basés sur le binaire sont très puissants.
Demain, avec l’arrivée du quantique, leur capacité sera multipliée par 30 selon Akim Oural, Ex-Président d’Open Data France.
« A l’époque nous utilisions la technologie comme un support. Avec le quantique, c’est elle qui va nous emmener. Cela demande une régulation aujourd’hui pour éviter de légiférer à postériori. » Akim Oural
Différentes actions peuvent également être mises en place pour contrer les grands risques de l’IA :
- L’ouverture du code source des IA et la transparence des données : afin de comprendre comment fonctionne l’algorithme, de s’assurer de leur compatibilité avec la règlementation européenne et française et de garantir la sécurité des informations fournies
- Un stockage des données sur le territoire français : afin d’en garantir la sécurité
« Je crois que la data doit être stockée à proximité, sur le territoire, notamment sur le sujet public pour la préserver des attaques » Akim Oural, Ex-Président Open data France
- La mise en place de contrôles humains, comme le fait Microsoft à travers « Microsoft research », un groupe composé de différents profils (chercheurs, sociologues, ethnologues…) « qui travaillent à ce que peut être le développement d’un cadre responsable de l’IA, depuis le tout début de l’idée jusqu’à l’exécution ». Philippe Limantour
Le levier le plus important restant l’éducation et la formation.
« L’implémentation de cette nouvelle technologie dans notre société est inéluctable. Alors il faut éduquer. Plus on éduquera les personnes à l’impact de l’IA dans notre société et vie quotidienne, plus on éclairera leur avis et plus on permettra à tout à chacun de ne pas être esclaves des nouvelles technologies » Akim Oural

Pour conclure, la survie des entreprises est désormais corrélée leur capacité de transformation numérique
Nous venons de le voir, la digitalisation de l’industrie est en train de révolutionner la façon dont les entreprises opèrent en France et à travers le monde.
Cette transformation numérique, loin d’être une simple tendance, est devenue une nécessité pour rester compétitif sur le marché.
Les entreprises qui embrassent pleinement cette révolution numérique s’ouvrent les portes d’une nouvelle ère : celle de l’efficacité opérationnelle accrue, l’amélioration de la qualité des produits, la personnalisation des services, et de la réduction des coûts.
Et l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle central dans cette transformation.
Elle offre des opportunités inédites permettant d’automatiser des processus, de prendre des décisions basées sur des données précises en temps réel, d’offrir des expériences client exceptionnelles et de laisser aux employés plus de temps pour travailler sur les tâches à valeur ajoutée.
Cependant, cette digitalisation doit se faire dans le cadre de règlementations françaises et européennes solides afin de garantir leur responsabilité, la sécurité des données et la transparence des procédés.
La digitalisation de l’industrie sera coûteuse et va demander une grande flexibilité aux entreprises.
Ces dernières devront s’adapter continuellement aux nouvelles technologies, tendances du marché et attentes changeantes des clients.
Mais celles qui ne le font pas dès aujourd’hui prennent le risque de ne plus exister dans quelques années.
« Le développement de l’industrie 4.0 est une opportunité unique de concilier pleinement la technologie et la transition écologique, au service de la création d’emplois plus qualifiés et de l’amélioration de la compétitivité des entreprises. » Fabien Laleuf, Directeur Général France d’ABB