Aucun jour ne s’élève sans qu’on lise un article lié à ChatGPT ou Gemini. C’est une technologie révolutionnaire qui offre tant de promesses dans presque tous les domaines d’activité. Selon les spécialistes, l’avènement de l’IA et les bouleversements qu’elle pourrait causer sont semblables à celui de l’invention de l’ordinateur potable. Mais même si elle est forte, n’est-elle pas surestimée dans les médias ? Darian Woods et Greg Rosalsky pensent que Oui. Dans le podcast The Indicator from Planet Money, ils ont apporté 6 arguments pour prouver que cette invention est encore surcotée.
Sommaire :
L’IA n’est pas encore intelligente
L’un des arguments clés en faveur de l’idée que l’IA est surestimée réside dans sa dépendance à des données massives pour apprendre. Contrairement à l’intelligence réelle qui s’adapte, qui peut tirer des conclusions même avec des informations limitées, les systèmes d’IA nécessitent un volume exorbitant de données pour fonctionner efficacement. Nous en venons aussi au problème lié à leur capacité réelle à « comprendre » le monde ; ils effectuent essentiellement une analyse statistique plutôt qu’une cognition consciente. De plus, les machines ne possèdent aucune conscience ni contexte culturel nécessaire pour naviguer dans des dilemmes compliqués impliquant valeurs humaines ou émotions.
Trop d’hallucinations
L’autre limite de l’IA est sa tendance à halluciner, c’est-à-dire à produire des informations erronées ou totalement fictives sans que cela soit intentionnel. Ce phénomène soulève des questions sur la fiabilité de ces technologies dans des domaines où la précision est cruciale, comme la santé ou le droit. Par exemple, une IA peut générer des diagnostics médicaux inappropriés en se basant sur des données incomplètes ou biaisées, mettant ainsi en danger les patients si ces informations sont acceptées sans un regard critique.
Il est donc important d’avoir un regard critique sur les informations que nous obtenons des agents conversationnels tels que ChatGPT et Gemini. Sans un minimum de savoir, l’erreur est vite arrivée.
VOIR AUSSI : Découvrez ces formations gratuites en lignes pour maîtriser l’utilisation de l’IA au travail
L’IA n’est pas encore capable des tâches humaines
Alors que les algorithmes peuvent exceller dans des tâches spécifiques, comme le traitement de données massives, la reconnaissance d’images, la traduction, ils manquent souvent du raisonnement contextuel et de créativité qui définissent notre manière de penser. Par exemple, une IA peut générer un texte qui semble cohérent, mais elle ne comprend pas réellement le sens ni les émotions derrière les mots. Il en est de même lorsqu’il faut traduire des textes.
Dans les tâches où “l’intelligence” est nécessaire, l’IA passe d’emblée au second rang. Bien qu’on l’annonce comme remplaçant dans de nombreux secteurs, les humains y restent encore très présents.
Des performances exagérées
Les performances exagérées attribuées à l’IA peuvent créer des attentes irréalistes. Par exemple, des applications qui semblent infaillibles lors de démonstrations publiques échouent souvent dans le monde réel en raison de biais dans les ensembles de données ou d’un manque de contexte. OpenAi avait dit au sujet de son modèle GPT-4 qu’il atteignait un score dans le 90ᵉ percentile, avec ses tests. Mais dans les mains d’autres spécialistes, avec des tests différents, le modèle d’IA n’a pas atteint le 50ᵉ percentile. Ainsi en est-il aussi de Google et de ses modèles.
Nous ne pouvons pas ignorer ce que font ces systèmes. Ils excellent dans la génération. Mais très souvent, dans les mains de spécialistes, les textes ou code générés manquent de cohérence et ne sont pas toujours utilisables.
Une adoption limitée
L’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle a souvent été comparable à une bulle, alimentée par des promesses d’efficacité et d’innovation. Pourtant, dans la pratique, l’adoption de l’IA reste limitée. De nombreuses entreprises se heurtent à des obstacles tels que le coût élevé de mise en œuvre, le manque de compétences adéquates et la résistance culturelle au changement. Ainsi, malgré les discours élogieux sur ses potentiels transformateurs, seulement 25 % des entreprises de plus de 5 000 employés l’ont intégré à une partie de leur système.
Pas encore d’applications concrètes
Alors que les avancées technologiques promettent des révolutions dans des secteurs tels que la santé, l’éducation et le transport, force est de constater qu’un fossé persiste entre théorie et pratique. Les projets pilotes se heurtent fréquemment à des obstacles opérationnels ou éthiques qui limitent leur mise en œuvre à grande échelle. Par exemple, bien qu’une IA puisse analyser des données médicales avec une précision impressionnante, l’intégration de ces outils dans les protocoles cliniques existants demeure un enjeu complexe.
En dehors des géants de la technologie qui investissent massivement dans des prototypes et des expériences environnementales, la majorité des entreprises peine à intégrer ces avancées dans leur quotidien. Aussi, loin de la génération, l’IA est encore incapable d’exceller dans des tâches spécifiques, agir en toute autonomie et s’adapter.
