Voie de l'innovation : IA générative
Notre premier sujet est l'intelligence artificielle générative (IA). S'il existe actuellement des expressions à la mode en matière d'IA, ce sont bien ChatGPT ou ses équivalents en imagerie, comme la diffusion stable, Dall-E ou MidJourney.
Qui ne se souvient pas de l'arrestation de Donald Trump ou du pape portant une doudoune Balenciaga Drip ?
L'intelligence artificielle générative est une technologie qui apprend à partir d'exemples existants pour créer à grande échelle du contenu nouveau et réaliste. Elle peut produire des images, des vidéos, de la musique, des messages vocaux, des textes, du code logiciel et des designs de produits originaux, mais inspirés par ce qu'elle a appris.
Cette technologie utilise des techniques avancées en constante amélioration. Une méthode importante consiste à entraîner de grands modèles d'IA sur de vastes ensembles de données non étiquetées, puis à les affiner pour des tâches spécifiques. La création de ces modèles exige des calculs mathématiques complexes et une puissance de calcul considérable, mais ils permettent essentiellement de prédire l'avenir.
Actuellement, l'IA générative réalise souvent des tâches lorsqu'on lui pose des questions en langage naturel, sans avoir besoin de programmer. Mais les entreprises peuvent l'utiliser pour de nombreuses applications, comme la découverte de nouveaux médicaments, la conception de puces informatiques et le développement de nouveaux matériaux.
Globalement, bien que l'IA générative recèle un immense potentiel d'innovation et de créativité, sa mauvaise réputation découle de préoccupations légitimes quant à ses implications éthiques, sociales et juridiques. Pour y remédier, une collaboration entre chercheurs, décideurs politiques, acteurs industriels et société civile est indispensable afin de développer des garde-fous solides, de promouvoir des pratiques responsables et d'atténuer les risques liés aux technologies d'IA. En 2016, Cathy O'Neil a publié un ouvrage très recommandé intitulé « Weapons of Math Destruction » .
« Armes de destruction mathématique » explore les impacts négatifs des systèmes algorithmiques de prise de décision, qu’elle qualifie de « modèles mathématiques opaques, non réglementés et destructeurs ». On observe plusieurs similitudes entre les problèmes soulevés dans le livre d’O’Neil et l’attention négative portée à l’IA générative.
Opacité et manque de transparence
Les systèmes algorithmiques et les modèles d'IA générative peuvent fonctionner de manière opaque et non transparente, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de comprendre comment les décisions sont prises ou le contenu généré. Ce manque de transparence peut soulever des questions de responsabilité, d'équité et de biais dans les deux cas.
Amplification des biais et des inégalités
O'Neil souligne comment les modèles algorithmiques peuvent perpétuer et amplifier les biais présents dans les données utilisées pour leur entraînement, ce qui peut engendrer des résultats injustes ou discriminatoires, notamment pour les communautés marginalisées. De même, les modèles d'IA générative peuvent hériter et propager les biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut conduire à la génération de contenus biaisés ou inappropriés.
Impact sur les individus et la société
L’ouvrage « Armes de destruction mathématique » et les inquiétudes liées à l’IA générative soulignent tous deux les impacts négatifs potentiels sur les individus et la société. O’Neil explique comment les systèmes algorithmiques peuvent nuire aux individus en les privant d’opportunités ou en renforçant les inégalités sociales. De même, les modèles d’IA générative peuvent produire des contenus nuisibles, tels que des vidéos truquées ou de la désinformation, susceptibles d’avoir de graves conséquences pour les individus et la société dans son ensemble.
Absence de réglementation et de contrôle
O'Neil souligne le manque de réglementation et de contrôle des systèmes de décision algorithmiques, ce qui permet à des pratiques néfastes de rester impunies. De même, le développement et le déploiement rapides des modèles d'IA générative ont devancé les cadres réglementaires et les directives éthiques, suscitant des inquiétudes quant à l'utilisation responsable et aux risques de mésusage de cette technologie.
Nécessité de considérations éthiques
Les débats autour des systèmes algorithmiques et de l'IA générative soulignent tous deux l'importance des considérations éthiques et des pratiques responsables. O'Neil plaide pour une plus grande transparence, une meilleure responsabilisation et une plus grande équité dans la prise de décision algorithmique, tandis que les partisans de l'IA générative insistent sur l'importance d'une conception éthique, de la réduction des biais et du respect des principes éthiques dans la génération de contenu.
En résumé, les préoccupations soulevées dans « Armes de destruction mathématique » présentent des similitudes avec les critiques entourant l’IA générative, notamment en ce qui concerne l’opacité, les biais, l’impact sociétal, le contrôle réglementaire et les considérations éthiques. Ces deux problématiques soulignent la nécessité d’une plus grande sensibilisation, d’une responsabilisation accrue et d’une gestion éthique rigoureuse dans le développement et le déploiement des systèmes algorithmiques et des technologies d’IA.
Face à toutes ces critiques concernant cette technologie, quelles sont les bonnes pratiques et les erreurs à éviter pour votre entreprise ? Cet article se concentre sur une bonne pratique et une mauvaise pratique.
- Comprenez bien les besoins de votre entreprise.
- Ne sous-estimez pas l'importance de la confidentialité des données.
Comprenez bien vos besoins commerciaux et comment l'IA générative peut y répondre.
Globalement, l'IA générative a le potentiel de révolutionner divers aspects des opérations de fabrication en permettant aux entreprises d'innover, d'optimiser et de s'adapter plus efficacement à l'évolution du marché. En tirant parti des capacités de l'IA générative, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel et assurer une croissance durable dans un environnement commercial en constante évolution.
Patrick Strauss explore les possibilités offertes par l'intelligence artificielle générative pour la création de jumeaux numériques. Un jumeau numérique est la représentation numérique d'un actif physique. Il utilise des données réelles (en temps réel et historiques) combinées à des modèles d'ingénierie, de simulation ou d'apprentissage automatique pour optimiser les opérations et faciliter la prise de décision humaine.
L’IA générative est sur le point de révolutionner les environnements numériques et les jumeaux numériques en les transformant en « environnements intelligents » et « jumeaux intelligents ». Cette intégration sera rendue possible par l’augmentation des capacités humaines grâce à l’IA générative, qui peut même permettre la création de jumeaux numériques et d’environnements « autonomes ».
Voici quelques exemples de domaines où l'IA générative peut être bénéfique :
- Conception et prototypage de produits
- Optimisation du processus de fabrication
- Optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Conception et prototypage de produits
La conception générative vise à créer des formes inédites, y compris des formes auxquelles vous n'auriez jamais pensé, des formes plus légères que les formes traditionnelles, en optimisant l'utilisation de la matière. Le Combi VW a attiré un flot continu de visiteurs après son passage sur la scène principale.
Les algorithmes d'IA générative peuvent faciliter la conception et le prototypage de nouveaux produits en générant des concepts de design diversifiés et innovants à partir de paramètres et de contraintes spécifiés. Les entreprises peuvent ainsi explorer rapidement et efficacement un large éventail de possibilités de conception, permettant une itération et une optimisation rapides des produits.
Processus de fabrication optimisés
L'IA générative peut analyser les données de production et identifier les opportunités d'optimisation des processus de fabrication, notamment l'amélioration de l'efficacité de la production, la réduction des déchets et la minimisation des temps d'arrêt. Elle contribue également à optimiser l'utilisation des matériaux et l'allocation des ressources dans le processus de fabrication.
En analysant les propriétés des matériaux et les contraintes de production, les algorithmes d'IA générative peuvent suggérer des modifications de conception et des substitutions de matériaux afin de minimiser les déchets, de réduire les coûts de production et d'améliorer la durabilité. Grâce à ces algorithmes, les entreprises manufacturières peuvent identifier les paramètres et configurations de processus optimaux qui maximisent la productivité et minimisent les coûts.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
L'IA générative peut contribuer à optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement en prévoyant la demande, en identifiant les goulets d'étranglement potentiels et en optimisant les niveaux de stock. Grâce à l'analyse des données historiques et des informations en temps réel, les algorithmes d'IA générative fournissent des informations précieuses sur la dynamique de la chaîne d'approvisionnement, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d'améliorer leur efficacité globale.
Ne sous-estimez pas l'importance de la confidentialité des données et des considérations éthiques liées à l'IA générative.
Vos collaborateurs utilisent probablement déjà ChatGPT pour faciliter leurs tâches professionnelles. Plutôt que d'interdire purement et simplement son utilisation, Gartner suggère d'établir une politique claire afin d'empêcher toute utilisation dissimulée et de garantir la conformité.
Simplifiez au maximum la politique. Elle peut se résumer à trois choses à ne pas faire et deux à faire, surtout si vous utilisez des outils comme ChatGPT ou des modèles similaires prêts à l'emploi :
- Ne saisissez aucune information personnelle.
- Ne saisissez aucune donnée sensible.
- Ne saisissez aucun secret d'entreprise ni aucune information relative à la propriété intellectuelle.
- N'oubliez pas de désactiver l'historique si vous utilisez des outils externes (comme ChatGPT) qui offrent cette option.
- Surveillez attentivement les résultats. Ils peuvent parfois contenir des erreurs subtiles, des inexactitudes ou des déclarations biaisées.
Tout commence par la prise de conscience.
Pour éviter la saisie d'informations personnelles sur des plateformes comme ChatGPT ou d'autres modèles d'IA générative similaires, il est essentiel de sensibiliser les utilisateurs à l'importance de la protection de leurs données personnelles et aux risques potentiels liés à la transmission de données sensibles sur des plateformes basées sur l'IA. Fournissez des consignes claires et des exemples précisant les types d'informations à ne pas partager. Indiquez clairement quelles informations sont considérées comme confidentielles ou sensibles et ne doivent en aucun cas être saisies sur la plateforme.
Encouragez les utilisateurs à anonymiser ou à généraliser les données qu'ils saisissent lorsqu'ils interagissent avec des plateformes d'IA générative. Au lieu d'utiliser de vrais noms, adresses ou autres identifiants personnels, incitez-les à utiliser des valeurs génériques ou des exemples fictifs.
Outre la formation et les ressources pédagogiques mentionnées précédemment, il est possible de mettre en place des contrôles d'accès et des autorisations pour limiter les interactions avec ChatGPT au sein de votre organisation. Si des outils comme ChatGPT sont utilisés via un service proxy, tel que API Infor OS ION, la journalisation et la surveillance peuvent être assurées.
Des examens et analyses réguliers des interactions et des résultats générés par votre personnel peuvent être effectués. Recherchez tout schéma ou anomalie pouvant indiquer une utilisation abusive ou des problèmes de conformité.
Charles Korthout
Architecte de solutions chez Partners 2 Innovate
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