L’intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner la vie au 21e siècle. Elle modifie la manière dont nous travaillons, obtenons des informations et prenons des décisions. Peu de sujets font actuellement l’objet d’un débat aussi intense dans les milieux économiques, politiques, scientifiques et sociaux. Alors que certains célèbrent le progrès technologique, d’autres y voient des risques considérables.

Pour que vous ayez votre mot à dire dans le débat sur l’intelligence artificielle et que votre entreprise ne perde pas le nord en matière d’IA, il vaut la peine de se pencher sur la question en profondeur, comme le propose l’article suivant.

  • L’intelligence artificielle est basée sur des algorithmes, c’est-à-dire des instructions claires pour résoudre certains problèmes. Elle est entraînée avec de grandes quantités de données pour reconnaître des modèles et en déduire des règles. Elle apprend ainsi ce qui est le plus utile et dans quelles conditions.
  • L’IA générative peut générer de nouveaux contenus (par exemple, créer du texte, des images ou des vidéos) en suivant les règles apprises, en calculant des probabilités statistiques à partir des données d’entraînement et en sélectionnant progressivement d’autres éléments qui correspondent le mieux à l’invite.
  • Contrairement aux humains, les systèmes d’IA faibles ne peuvent pas vraiment penser. Ils ne possèdent pas de conscience, d’émotions, de morale ou d’intuition.
  • Qu’il s’agisse de la planification d’itinéraires, de la correction de textes ou de la diffusion personnalisée de publicités, l’intelligence artificielle est déjà omniprésente dans la vie quotidienne et professionnelle. Elle joue également un rôle important dans la recherche (par ex. modèles climatiques, détection précoce du cancer).
  • Aperçu des problèmes que l’intelligence artificielle peut engendrer : Invention de faits (hallucination), renforcement de la discrimination, activités frauduleuses, deepfakes, augmentation de la consommation d’énergie, risques pour la protection des données et dépendance vis-à-vis des groupes technologiques.

Intelligence artificielle

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? #

Jusqu’à présent, il n’existe pas de définition unique de l’intelligence artificielle. Du point de vue des avantages économiques, on peut toutefois dire que l’intelligence artificielle désigne la capacité des systèmes informatiques ou des machines à effectuer certaines tâches qui nécessitent habituellement l’intelligence humaine. Le développement actuel de l’IA consiste essentiellement à reproduire les capacités humaines à l’aide de méthodes statistiques et d’algorithmes. Il s’agit notamment de

  • traiter des informations et les stocker sous forme de connaissances
  • évaluer des données et de reconnaître des modèles
  • comprendre et produire du langage humain
  • résoudre des problèmes, prendre des décisions et agir socialement

En quoi l’intelligence artificielle diffère-t-elle de l’intelligence naturelle ? #

L’intelligence naturelle est le résultat de processus neuronaux dans le cerveau humain. Elle est indissociable de la conscience, des émotions, de la créativité, de la moralité et de la responsabilité. Les êtres humains sont capables de transférer des connaissances de manière flexible à de nouvelles situations, d’agir intuitivement et d’appréhender des contextes, même lorsque les informations disponibles sont limitées.

L’intelligence artificielle, en revanche, fonctionne sur la base de données. Elle a besoin de grandes quantités de données pour imiter l’intelligence humaine, n’est pas consciente de ce qu’elle fait et ne réfléchit pas, mais calcule des probabilités statistiques. Elle n’a pas d’émotions, de morale ou d’intuition.

Quels sont les différents types d’intelligence artificielle ? #

La plupart du temps, on distingue deux types d’intelligence artificielle : l’intelligence artificielle forte et l’intelligence artificielle faible.

Dans le langage courant, l’intelligence artificielle désigne aujourd’hui presque toujours l’IA faible. Elle est spécialisée dans l’exécution de tâches répétitives clairement définies.

Cependant, l’IA faible est incapable de penser, de développer des intentions et de réfléchir sur elle-même. Elle n’a pas de créativité et n’apprend pas d’elle-même, mais doit être entraînée. Sa capacité d’apprentissage est généralement limitée à l’application d’algorithmes (règles d’action claires pour résoudre certains problèmes) et à la reconnaissance de modèles dans de grandes quantités de données. Cela est particulièrement utile dans l’automatisation des processus basée sur des règles, ainsi que dans le traitement du langage et de l’image.

Une IA forte, qui imite entièrement la pensée humaine, n’existe pas encore. Une IA forte ne se contenterait pas d’exécuter des tâches individuelles sur instruction, mais pourrait théoriquement apprendre et évoluer de manière autonome, trouver des solutions créatives dans des contextes totalement nouveaux, formuler des objectifs et suivre des stratégies.

La question est de savoir si une telle forme hypothétique d’intelligence artificielle pourrait développer une conscience. Il est fort probable qu’elle n’ait pas d’émotions réelles, mais seulement des émotions simulées et aucune intuition, car ses décisions continueraient à être basées sur des calculs. Une IA forte pourrait suivre des règles morales, mais ne pourrait pas ressentir de responsabilité morale comme un humain.

Une étape importante dans l’histoire de l’IA est le test de Turing, développé en 1950 par le mathématicien britannique Alan Turing. Il proposa à l’origine un jeu pour déterminer si une machine ou un ordinateur pouvait tromper un interrogateur humain de manière globale et avait donc une capacité de réflexion équivalente à celle de l’homme.

intelligence humaine vs. intelligence artificielle

La complexité de ce test a été réduite par la suite, de sorte que le dispositif expérimental suivant est aujourd’hui connu sous le nom de test de Turing : un sujet humain tient une conversation avec deux interlocuteurs inconnus à l’aide d’un clavier et d’un écran. L’un des interlocuteurs est un homme, l’autre une machine. Si le sujet ne peut pas déterminer de manière fiable lequel des deux est la machine en l’interrogeant intensivement, la machine a réussi le test de Turing. On peut donc attribuer à la machine une intelligence artificielle faible dès qu’elle présente un comportement de communication équivalent à celui de l’homme.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle aujourd’hui ? #

Les modèles d’IA modernes – notamment les Large Language Models (LLM) – se rapprochent de cette définition de l’intelligence artificielle dans certains scénarios. Les versions récentes de ChatGPT ont déjà passé le test de Turing . Ils peuvent simuler si habilement une communication humaine dans un chat textuel que la plupart des gens ne peuvent pas les distinguer d’une personne réelle et sont même significativement plus susceptibles d’être pris pour l’homme que les vrais interlocuteurs humains.

Le modèle d’IA de ChatGPT n’est cependant pas intelligent dans le sens où il trompe et manipule délibérément les gens. Il se contente de calculer de manière fiable la probabilité des réponses que les interlocuteurs sont les plus susceptibles d’entendre et le comportement social considéré comme approprié dans une situation donnée. En d’autres termes, réussir le test de Turing ne signifie pas qu’une machine pense réellement, mais seulement qu’elle imite le comportement humain de manière convaincante.

Les systèmes d’IA tels que les chatbots et les assistants vocaux utilisent des techniques de base pour imiter les capacités humaines. Ces technologies d’IA comprennent l'

  • Apprentissage automatique (machine learning) : Les systèmes d’IA apprennent à résoudre des problèmes spécifiques à l’aide d’algorithmes statistiques et d’une grande quantité de données d’apprentissage.
  • Apprentissage profond : Les réseaux neuronaux artificiels à couches multiples permettent de traiter des données d’entrée particulièrement complexes, par exemple pour la reconnaissance vocale et faciale.
  • Traitement du langage naturel (NLP) : Les ordinateurs traitent et analysent le langage naturel à l’aide d’algorithmes, par exemple pour la correction ou la génération de texte.
  • Computer Vision : Les ordinateurs traitent et analysent les images à l’aide d’algorithmes, par exemple pour reconnaître des motifs et des objets et créer des mondes virtuels.

Où l’intelligence artificielle est-elle utilisée ? #

Vous avez certainement déjà utilisé l’intelligence artificielle dans votre vie quotidienne, consciemment ou inconsciemment. Qu’il s’agisse de planifier des itinéraires avec des systèmes de navigation, de recommander des achats dans des boutiques en ligne ou de corriger et de compléter automatiquement des textes : Partout, une IA entraînée est à l’œuvre, calculant en arrière-plan la solution la plus probable pour vous à partir d’innombrables données.

suggestions de texte générées par l’IA dans la recherche Google

Dans la recherche médicale, l’intelligence artificielle s’établit déjà pour améliorer les diagnostics et les analyses d’images, par exemple pour la détection précoce du cancer. En outre, les chercheurs peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour simuler des scénarios sous certaines hypothèses, par exemple pour calculer le réchauffement climatique à l’aide de modèles climatiques ou pour utiliser efficacement les ressources dans l’agriculture. Cela montre clairement que les technologies d’IA ont une grande utilité pour la société.

L’intelligence artificielle est également utilisée dans de nombreuses entreprises. Comme la puissance des systèmes d’IA a augmenté rapidement ces dernières années, l’IA est capable d’analyser d’énormes quantités de données en peu de temps et d’identifier des relations que l’homme peut difficilement comprendre. L’IA aide à prendre des décisions plus éclairées en identifiant les évolutions à un stade précoce et en simulant des scénarios. En outre, l’IA permet d’automatiser de nombreuses tâches répétitives, en particulier dans les activités de bureau. Voici quelques exemples dans différents domaines :

  • Prévision de la demande et des ventes pour optimiser les chaînes d’approvisionnement
  • Maintenance prédictive et entretien des machines
  • Robotique et chaînes de production automatisées

Robotique pilotée par l’IA dans l’industrie

  • Personnalisation de l’approche client lors de la diffusion de publicités
  • Création de contenu plus rapide avec l’IA générative
  • Analyse de groupes cibles spécifiques pour le plan marketing
  • Entretiens standardisés avec des assistants virtuels
  • Analyse des qualifications et des profils de personnalité des candidats
  • Prévisions des besoins en personnel dans des scénarios spécifiques

Chatbot IA

Les domaines d’application de l’intelligence artificielle les plus connus à l’heure actuelle sont probablement ceux de l’IA générative. Celle-ci n’est devenue populaire que ces dernières années avec les chatbots et les assistants IA tels que ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Amazon Alexa, DeepSeek, Midjourney et Perplexity. Mais entre-temps, nous sommes presque habitués à …

  • l’intelligence artificielle peut écrire des textes
  • l’intelligence artificielle peut reformuler et traduire des textes
  • l’intelligence artificielle peut créer des images
  • l’intelligence artificielle peut créer une vidéo
  • l’intelligence artificielle peut créer de la musique

Comment l’IA fonctionne-t-elle dans ces cas ? #

L’intelligence artificielle générative expliquée simplement : En apprenant à partir de grandes quantités de données et en déduisant des règles, elle peut créer un nouveau contenu qui suit ces règles. Elle ne crée rien d’original ou de créatif à proprement parler, mais calcule les probabilités de ce qui sera utile ensuite. Il s’agit donc, comme pour tous les types d’intelligence artificielle existants, d’une IA faible.

  • L’IA générative basée sur le texte utilise la tokenisation : Le modèle linguistique divise le texte en jetons (par exemple, des caractères, des mots et des phrases), calcule une probabilité pour chaque jeton possible, puis décide quel est le prochain jeton qui correspond statistiquement le mieux à la description textuelle saisie (appelé invite ou prompt). Pour ce faire, il applique les règles de la langue concernée.

  • L’IA peut créer des images à l’aide de modèles de diffusion : Le modèle démarre avec une image aléatoire complètement bruitée, dont il élimine progressivement le bruit. Un encodeur met en correspondance la description textuelle avec des éléments d’image correspondants qui étaient inclus dans le matériel d’apprentissage du modèle. Les pixels sont modifiés jusqu’à ce qu’une image nette soit obtenue, qui correspond statistiquement bien à l’invite.

Comme vous pouvez le constater, l’IA générative s’inspire fortement de la formulation de la description textuelle saisie. Un prompt doit donc fournir au modèle d’IA une description précise, avec le contexte, les spécifications de format et les styles, afin d’obtenir le meilleur résultat possible. Le prompting est donc une compétence clé dans l’utilisation de l’IA moderne.

utiliser l’intelligence artificielle de manière compétente

Certains avantages des systèmes d’IA pour les entreprises ont déjà été mentionnés au cours de cet article. Vous trouverez ici un aperçu des points les plus importants :

  • Automatisation des tâches basées sur des règles
  • Analyse plus rapide et plus complète de grandes quantités de données
  • Amélioration de la base décisionnelle
  • Élimination des erreurs humaines
  • Résultats constants et disponibilité à toute heure

Quels sont les risques de l’intelligence artificielle ? #

Nous sommes encore très loin du scénario effrayant où une intelligence artificielle hostile pourrait prendre le contrôle du monde et se retourner contre les humains. Jusqu’à présent, il n’existe qu’une IA faible qui a besoin d’instructions et d’un entraînement prédéfinis de la part des humains et qui ne deviendra pas facilement autonome. Néanmoins, l’intelligence artificielle risque d’aboutir à des résultats indésirables ou même d’être utilisée à des fins criminelles.

Les principaux problèmes liés à l’intelligence artificielle sont les suivants :

Fausses réponses dues à des données erronées

Dans un système d’IA, des erreurs d’interprétation et des conclusions erronées peuvent survenir si le modèle d’IA contient des données erronées ou obsolètes ou s’il associe des données qui n’ont aucun lien entre elles. La fréquence de ces erreurs dépend essentiellement de la qualité, de l’actualité et de la quantité des données d’apprentissage. Dans le cas des chatbots, les réponses générées par l’IA sont parfois basées sur des données d’apprentissage datant de plusieurs mois ou années. C’est pourquoi les modèles d’IA échouent souvent à classer les dernières nouvelles, ce qui rend le vrai journalisme encore indispensable. Gardez toujours un œil critique sur la véracité des contenus générés par l’IA et informez-vous auprès de médias fiables.

Hallucination et invention de faits

ChatGPT, Gemini, Copilot et Perplexity ont l’air convaincants, même s’ils affirment des choses totalement fausses. Selon une étude de l’EBU , 45 % en moyenne de leurs réponses contiennent des erreurs ou des faits inventés. Les hallucinations sont dues au fait que l’IA n’a pas de connaissances factuelles. Bien qu’elle puisse générer des chaînes de mots statistiquement plausibles, elle ne peut pas vérifier si une déclaration est vraie. Elle invente des informations manquantes et cite même parfois des sources qui n’existent pas du tout. Ne faites donc jamais aveuglément confiance aux réponses générées par l’IA et vérifiez les informations importantes à l’aide de sources sérieuses.

Décisions discriminatoires

L’IA apprend, à partir de données, des modèles humains qui reflètent en partie les préjugés et les rôles existants. Il peut en résulter des décisions discriminatoires, par exemple lors de candidatures ou de l’attribution de crédits. Dans un cas connu , un algorithme de candidature avait involontairement désavantagé les femmes. Étant donné que le secteur informatique emploie plus d’hommes que de femmes et que l’entreprise avait recruté majoritairement des hommes au cours des dix années précédentes, l’IA a utilisé ces données d’apprentissage pour filtrer les candidatures féminines. Par conséquent, pour que l’intelligence artificielle prenne des décisions plus objectives que les humains à l’avenir, elle doit être entraînée avec des ensembles de données équilibrés.

Désinformation et fraude par deepfakes

Les textes, images et vidéos générés par l’IA peuvent désormais paraître très réalistes et être utilisés à des fins de tromperie. Les “deepfakes” utilisent l’intelligence artificielle pour falsifier des visages et des voix dans des vidéos ou des photos. Par exemple, l’intelligence artificielle peut créer une vidéo dans laquelle des célébrités font des déclarations qu’elles n’ont jamais faites en réalité. Il est difficile d’y reconnaître l’intelligence artificielle. Des acteurs malhonnêtes peuvent générer des images d’intelligence artificielle trompeuses et les utiliser pour manipuler des identités, déjouer les systèmes biométriques ou mener des campagnes de désinformation. Les fausses informations et les contre-vérités se propagent aujourd’hui rapidement sur les médias sociaux grâce à l’intelligence artificielle, car de nombreux utilisateurs les partagent sans les vérifier et les algorithmes favorisent les contenus controversés.

Consommation d'énergie élevée des centres de données d'IA

Pour entraîner les systèmes d’IA à l’aide d’algorithmes d’apprentissage et de grandes quantités de données, il faut des processeurs informatiques coûteux avec une grande puissance de calcul. Un seul centre de données d’IA peut consommer autant d’électricité qu’une grande ville. Comme une grande partie de cette énergie provient encore aujourd’hui de sources d’énergie fossiles, l’impact environnemental de l’IA est également un sujet de préoccupation. Des concepts intelligents sur site, qui utilisent par exemple la chaleur résiduelle des centres de données, peuvent atténuer ces effets.

Protection des données et dépendance vis-à-vis des géants de la technologie

L’utilisation de l’intelligence artificielle nécessite de grandes quantités de données, dans lesquelles peuvent se trouver de nombreuses informations sensibles et personnelles. Par exemple, les opérateurs de réseaux sociaux collectent d’énormes quantités de données sur les utilisateurs, qui peuvent ensuite être utilisées pour diffuser des publicités personnalisées afin d’influencer les décisions de vote ou d’achat. Il est donc problématique que la plupart de ces données soient entre les mains de quelques géants de la technologie aux États-Unis et en Chine. Les modèles d’IA en eux-mêmes proviennent également principalement des États-Unis, ce qui entraîne une forte dépendance technologique. Les modèles linguistiques open source de Mistral AI constituent une alternative européenne.

Selon une enquête EY , plus de la moitié des entreprises européennes tirent déjà des avantages mesurables de l’utilisation de l’IA, notamment une productivité accrue, un gain de temps, une réduction des coûts et une diminution des erreurs.

Pour profiter des opportunités économiques et utiliser l’IA de manière judicieuse et sûre dans votre entreprise, certains principes ont fait leurs preuves :

  • Contrôle humain : L’intelligence artificielle doit soutenir les décisions, mais ne doit pas les prendre seule. Vous ne devez pas simplement croire les résultats, mais toujours les remettre en question et les vérifier.
  • Transparence : Communiquez clairement à vos employés les conditions générales d’utilisation de l’IA. Vous éviterez ainsi la création d’une informatique fantôme dont vous ne savez rien. De même, l’interaction avec l’IA doit être signalée aux clients.
  • Formation continue : Les compétences en IA deviennent de plus en plus un facteur de réussite. Préparez vos collaborateurs au prompt et clarifiez avec eux les questions suivantes : comment fonctionne l’intelligence artificielle et où est-elle utilisée ?
  • Souveraineté des données : Si vous souhaitez utiliser l’IA sans compromettre la protection des données , il vaut la peine d’exécuter un modèle d’IA sur vos propres serveurs ou, au minimum, d’utiliser des plateformes de cloud au sein de l’UE.
  • Compliance : Assurez-vous que les systèmes d’IA de votre entreprise respectent toutes les lois et directives de conformité en vigueur, notamment l’EU AI Act, car en cas de doute, votre responsabilité sera engagée.

Qu’est-ce que l’EU AI Act ? #

Le règlement de l’Union Européenne sur l’IA est la première loi au monde à réglementer de manière exhaustive l’intelligence artificielle. Il est entré en vigueur le 1er août 2024 et s’appliquera pleinement à partir du 2 août 2026. L’EU AI Act divise en principe les systèmes d’IA en quatre catégories de risque, auxquelles s’appliquent des règles différentes :

  • Risque interdit : Sont interdits, par exemple, le scoring social, la surveillance biométrique en temps réel ou la manipulation du comportement, car ils ne sont pas compatibles avec la protection des droits fondamentaux.
  • Risque élevé : L’utilisation de l’IA est strictement réglementée, notamment pour les procédures de candidature, l’octroi de crédits et les diagnostics médicaux. Les exigences en matière de qualité des données, de transparence, de supervision humaine et de documentation sont élevées.
  • Risque limité : Dès que des personnes interagissent avec l’IA (par ex. des chatbots), elles doivent en être informées et le contenu généré par l’IA doit être identifié comme tel.
  • Risque minimal : Les applications d’IA telles que les filtres anti-spam, les correcteurs d’orthographe ou les suggestions automatiques de texte dans les moteurs de recherche ne sont pas soumises à des obligations supplémentaires.

En cas de violation de la loi ou de dommages causés par des applications d’IA, les fournisseurs et les exploitants des systèmes sont responsables jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % de leur chiffre d’affaires annuel mondial.

En tant que plate-forme d’IA No-Code, SeaTable permet des automatisations basées sur l’IA qui vous permettent de gérer plus efficacement votre gestion de données . Exploiter, modifier et développer des ensembles de données, traduire des textes et extraire des informations pertinentes de documents – tout cela est possible grâce aux fonctions d’IA.

Fonctionnalités d’IA dans SeaTable

En plus de Gemma 3, SeaTable prend en charge d’autres modèles d’IA de différents fournisseurs, qui sont gérés dans des centres de données allemands conformément au RGPD. De plus, l’échange de données entre SeaTable Cloud et les modèles linguistiques est crypté.

Pour un contrôle total, les auto-hébergeurs peuvent bien sûr utiliser des modèles d’IA dans leur propre infrastructure. SeaTable AI , un composant de SeaTable Server , est basé sur LiteLLM et prend ainsi en charge la connexion d’un grand nombre de modèles avec une API compatible OpenAI.

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Conclusion : l’IA sert d’outil – pas de substitut à l’intelligence humaine #

L’intelligence artificielle est sans doute la technologie la plus puissante de notre époque. Elle est capable d’optimiser, d’automatiser et d’accélérer les processus, de calculer avec des quantités énormes de données et de fournir de nouvelles connaissances – ce qui la rend très précieuse pour les entreprises. Pourtant, l’intelligence artificielle est encore loin d’être un être pensant. Elle peut imiter les capacités humaines, mais doit être développée, entraînée et contrôlée par des humains.

Une utilisation responsable de l’IA déterminera si elle deviendra un avantage ou un problème. Si vous utilisez à l’avenir l’intelligence artificielle comme outil pour votre travail, vous devez agir de manière intelligente, transparente et conforme aux règles. Vous pourrez ainsi bénéficier de gains d’efficacité et de productivité à long terme.

Où en est l'intelligence artificielle aujourd'hui ?

La vision initiale de l’IA était celle d’une intelligence forte, capable de penser comme un être humain, d’apprendre par elle-même et d’agir en fonction d’un objectif. Nous en sommes encore très loin. Les systèmes d’IA actuels sont spécialisés dans certaines tâches, dépendent de données d’entraînement et ne possèdent pas de conscience ou de véritable compréhension. En bref, l’IA peut déjà imiter de manière convaincante certaines capacités humaines, mais elle n’est pas intelligente au sens humain du terme.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle a un fonctionnement basé sur des algorithmes, c’est-à-dire des instructions claires pour résoudre certains problèmes. Elle est entraînée à l’aide de nombreuses données afin de reconnaître des modèles et d’en déduire des règles. Elle apprend ainsi ce qui est statistiquement le plus probable dans une situation donnée.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L’intelligence artificielle générative peut générer un nouveau contenu en suivant les règles apprises, en calculant les probabilités à partir des données d’apprentissage et en sélectionnant progressivement, pour chaque élément supplémentaire, l’option qui correspond statistiquement le mieux à l’invite.

Où l'intelligence artificielle est-elle utilisée ?

Les domaines d’application de l’intelligence artificielle sont nombreux. Ils vont de la recherche médicale et des modèles climatiques aux systèmes d’IA dans les entreprises, en passant par l’intelligence artificielle au quotidien. L’intelligence artificielle y trouve des applications dans la production, l’administration, les ressources humaines , le marketing , le support client et d’autres domaines.

Quels problèmes l'intelligence artificielle peut-elle poser ?

Outre de nombreuses opportunités, l’intelligence artificielle peut également nous causer des difficultés à l’avenir. Il s’agit notamment de problèmes liés à la technologie de l’IA, tels que l’invention de faits (hallucination) ou les données erronées et obsolètes, mais aussi de problèmes sociaux et juridiques tels que les deepfakes, les activités frauduleuses, le renforcement de la discrimination, la consommation élevée d’énergie, les risques liés à la protection des données et la dépendance vis-à-vis d’un petit nombre de grands fournisseurs de technologie.

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