IA générative : comment faire le tri entre promesse et réalité avant que la bulle n’explose ?

Actuellement, l’engouement autour de l’IA générative est tel que les fournisseurs inondent le marché de belles promesses, parfois trop belles pour être vraies. Si l’on en croit certains, il suffirait de quelques prompts pour que tous vos problèmes soient résolus.

Une contribution d’Alan Trefler, CEO de Pega

Même si la puissance de l’IA générative est bien réelle, il n’y a pas de solution unique pour répondre à tous les défis des entreprises. Et l’IA générative n’est pas la seule intelligence artificielle sur le marché. D’autres types d’IA, avec chacun leurs propres défauts et qualités, peuvent répondre aux différents objectifs des entreprises.

Malheureusement, trop de fournisseurs profitent de l’engouement actuel pour présenter leurs outils d’IA générative comme un « couteau suisse » capable de résoudre TOUS vos problèmes. Outre les fausses promesses et la confusion que cela entraîne, beaucoup de ces produits d’IA générative ne disposent pas des capacités de contrôle, de gouvernance et d’évolutivité indispensables aux activités des grandes entreprises.

Pour éviter de faire les mauvais choix, il est important de s’informer sur les différents types d’IA disponibles pour chaque type de problème. L’intelligence artificielle peut être divisée en deux catégories.

L’« IA du cerveau droit » pour la créativité

La première catégorie d’IA, celle du « cerveau droit », concerne les tâches créatives. L’IA générative entre dans cette catégorie.

Elle a évolué à un rythme vertigineux. Elle est le plus souvent utilisée pour la création de contenu : articles, images, fichiers audio, vidéos ou encore applications. (J’ai peut-être même utilisé un peu d’IA générative pour écrire cet article…. mais ça reste entre nous.) Elle excelle également dans le résumé de contenu (comme les comptes-rendu de réunion) et la traduction multilingue. Elle est même capable de coder, même si ce n’est pas forcément une bonne idée, mais c’est un sujet pour un prochain article.

L’« IA du cerveau gauche » pour la pensée rationnelle

Alors que tous les regards sont tournés vers l’IA générative, celle du « cerveau droit », on en oublie un point essentiel : elle n’aide pas à prendre des décisions basées sur la logique et l’analyse. Pour cela, il vous faut l’autre catégorie d’IA, celle du « cerveau gauche ».

Elle est essentielle pour optimiser les décisions métier. Elle est capable d’évaluer les situations, de prédire les résultats et de prendre des mesures décisives, soit en collaboration avec les humains, soit de manière autonome dans les cas moins critiques. Elle peut prendre différents noms : analyse prédictive, process mining, raisonnement logique, prise de décision en temps réel, etc.

Cette IA pourra ainsi recommander un produit à un client, approuver un prêt bancaire, attribuer une déclaration de sinistre à l’agent qui convient, ou encore résoudre des problèmes de service client. Certaines entreprises s’appuient sur ses capacités d’analyse pour automatiser des millions de décisions métier chaque jour, ce qui en fait un élément central de leurs opérations quotidiennes.

Exploiter les deux hémisphères du cerveau

Si vous utilisez l’IA créative (cerveau droit) pour des tâches mieux adaptées à l’IA analytique (cerveau gauche), ou inversement, vous risquez d’être déçus, si ce n’est pire. De plus en plus d’organisations commettent cette grave erreur et risquent de devoir faire face aux critiques. 

Mais il y a un équilibre à trouver : pour exploiter toute la puissance de l’IA, vous devez utiliser ensemble le cerveau gauche, pour piloter les décisions analytiques, et le cerveau droit, pour créer le contenu. Cette association est essentielle pour atteindre toutes les promesses de l’entreprise autonome.

Par exemple, l’IA du cerveau gauche pourra analyser les données d’engagement d’un client et fournir des insights en temps réel sur son parcours avec votre marque, tandis que l’IA du cerveau droit pourra utiliser ces insights pour créer du contenu intéressant ou des offres adaptées aux besoins de ce client, renforçant ainsi considérablement la relation client. Cette approche collaborative de l’IA permet d’optimiser l’expérience client et le potentiel de croissance de l’entreprise.

Vers une bulle spéculative autour de l’IA ?

Alors que l’engouement pour l’IA est en train d’atteindre des sommets, les organisations ayant investi dans le mauvais type d’IA risquent de devoir repartir de zéro, et certains de leurs fournisseurs pourraient disparaître. La désillusion sera grande lorsque la bulle va exploser.

Mais l’histoire ne s’arrêtera pas là. Nous avons à peine effleuré le potentiel de l’IA, qu’elle soit créative ou analytique. Pour ne pas prendre de retard, les organisations doivent continuer à mettre en œuvre et tester tous les types d’IA, afin de trouver la formule qui leur convient.

Mais elles doivent rester prudentes et examiner avec discernement les différentes promesses de ces IA. C’est le meilleur moyen d’éviter les conséquences de la bulle et d’être prêt pour l’ère de l’entreprise autonome.

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