L'IA en entreprise : un atout à manier avec discernement

Si l'intelligence artificielle s'impose comme un élément incontournable du paysage entrepreneurial, elle comporte des risques à ne pas négliger.

L'intelligence artificielle s’impose comme un élément incontournable du paysage entrepreneurial. Ses promesses, qu’il s’agisse d’efficience, d’automatisation ou encore de création de valeur, sont enthousiasmantes et de nombreuses entreprises se lancent tête baissée dans l’aventure. Mais, comme toute technologie, l'IA comporte des risques à ne pas négliger. Zoom sur les risques auxquels toute entreprise ou entrepreneur doit se prémunir dans son usage de l'IA.

IA et confidentialité des données : quelle équation ?

Pour constituer un modèle d’IA, les éditeurs ont besoin d’énormément de données comme base d’entrainement. Or, ces données peuvent être sensibles, qu'elles soient personnelles ou de propriété intellectuelle. Il est donc crucial de mettre en place des mesures strictes pour garantir leur confidentialité et leur sécurité. Il y a deux types de données à sécuriser : les données envoyées au modèle (le prompt, le contexte de l’IA générative), et les données retournées par le modèle (la réponse de l’IA). Il convient de réaliser des modèles et des architectures garantissant la confidentialité de ces deux types de données. Par ailleurs, la sensibilisation des utilisateurs aux risques liés à la manipulation de données est extrêmement importante. Car même si vos initiatives d’IA sont sécurisées par vos équipes IT, vos collaborateurs peuvent être amenés à utiliser d’autres outils, en dehors de ceux mis à disposition par votre entreprise. L'exemple, malheureusement fréquent, est celui du développeur qui va partager via une IA un morceau de son code pour l’optimiser, le commenter, le comprendre, le débugger… et qui partage en fait une partie de la propriété intellectuelle de l’entreprise.

Maîtriser les coûts liés à l’IA

L'apprentissage des modèles d'IA, l'utilisation de bases de connaissances privées et l'exploitation à grande échelle de l'IA peuvent générer des coûts importants. Dans la plupart des cas, nous sommes amenés à utiliser des modèles pré-entraînés. Les coûts d’apprentissage sont, dans ce cas, portés par l’éditeur. Néanmoins, les coûts d'utilisation restent à la charge de l’entreprise. L’un des modèles les plus répandus est la facturation « au token » de prompt c’est-à-dire « à la syllabe ». La facture peut, dans certains usages, très vite augmenter (par exemple le cas d’une sollicitation excessive ou d’un contexte trop verbeux). Dans ce cas, il va être important de comparer les différentes offres du marché, leur performance et leur rapport qualité/prix, afin de limiter l’impact sur votre budget IT.

L’impératif de l’éthique

L'IA est une technologie puissante qui peut être utilisée à des fins malveillantes. Il est donc important de définir un cadre éthique clair pour son utilisation. Par ailleurs, la question de la propriété intellectuelle, à la fois des données utilisées pour l'apprentissage, mais aussi des réponses de ces IA n’est pas complètement réglée, et la juste rémunération de la valeur ajoutée dans le cadre de ce processus (ie : entre les auteurs des données sources, l’auteur du modèle, et l’auteur prompt et du contexte) va nécessiter encore de nombreux débats. Puis, comme nous l’avons évoqué précédemment, les moteurs d’IA pré-entrainés utilisent une base de données définie pour leur apprentissage. Par nature, cet apprentissage est donc biaisé par les données qui sont à disposition du moteur. Si des idées, des contrevérités, des avis discutables, voire illégaux, sont surreprésentés dans la base d’apprentissage, alors ils seront exprimées dans les réponses du moteur. De nombreux travaux ont déjà été entamés pour progresser sur le filtrage et la modération des modèles. A l’échelle des entreprises, une première bonne pratique est la création d'une charte visant à sensibiliser les collaborateurs aux questions éthiques liées à l'IA et la mise en place de processus de contrôle pour identifier et prévenir les utilisations abusives.

Sortir de ChatGPT pour une IA plus compétitive et plus audacieuse

Enfin, il y a le risque de se limiter à des solutions passe-partout. ChatGPT est un modèle d'IA fascinant, et qui sort systématiquement en tête (pour le moment) de tous les benchmarks génériques. Mais il ne représente qu'une infime partie des possibilités offertes par l'IA générative. Il est important de rester à l'affût des nouveaux modèles et technologies, de choisir le bon modèle pour chaque usage en fonction des besoins spécifiques, et parfois même d’envisager de développer des modèles internes pour des usages métiers encore plus spécifiques. Un atout indéniable pour rester compétitif sur les marchés que l’on adresse en tant qu’entreprise.

Déployer l’IA pour se démarquer

Malgré tous ces périls que nous venons de voir, le plus grand risque, en réalité pour une entreprise, est de ne pas déployer l’IA pour améliorer sa compétitivité au détriment de celles qui l'ont déjà fait. L'IA n'a pas été conçue pour remplacer l’humain, mais pour l’aider à être plus performant. En conclusion, l'IA est un outil puissant qui, s'il est manié avec discernement, peut propulser les entreprises vers de nouveaux sommets de performance et de compétitivité. La prise en compte des risques et l'adoption d'une approche responsable sont les clés d'une exploitation réussie de l'IA, au service d'une croissance durable et éthique.