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Chaque présentation de fournisseur de technologie semble inclure l'expression “alimenté par l'IA” ou “tirant parti de l'intelligence artificielle (IA)”. Mais la vérité dérangeante est la suivante : une grande partie de ce qui est appelé “IA” n'est pas vraiment de l'IA, ou du moins pas d'une manière significative et ayant un impact sur l'entreprise.
Qu'est-ce que l'AI-Washing ?
On parle de “lavage d'IA” lorsqu'une entreprise commercialise un produit, une fonction ou un processus en le qualifiant d“”IA" alors qu'il n'en est rien. Dans la pratique, cela revient à qualifier de simples règles ou scripts d'"IA", ce qui implique une autonomie qui n'existe pas. Cela fait perdre du temps et du budget à de mauvaises solutions, crée de la confusion chez les acheteurs et les utilisateurs, et érode la confiance en rendant les gens sceptiques.
Le fossé de la réalité
Un rapport récent du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a révélé qu'environ 95% des projets pilotes d'IA générative en entreprise ne parviennent pas à avoir un impact mesurable sur les profits et les pertes - Forbes
Ce que cela suggère, c'est qu'il ne suffit pas d'ajouter le terme “IA” à votre produit ou à votre processus pour qu'il devienne magiquement transformateur.
À quoi ressemble une “IA qui n'est pas vraiment une IA” ?
Voici quelques modèles que vous verrez :
- Un fournisseur prétend que sa solution est “pilotée par l'IA” alors qu'il s'agit en fait d'une automatisation traditionnelle basée sur des règles ou des scripts, avec peu ou pas d'apprentissage automatique ou de comportement adaptatif.
- Les documents marketing mettent en avant l“”IA", mais le déploiement manque d'infrastructure de données, de cas d'utilisation clairs ou d'intégration avec le flux de travail de l'entreprise - et donc il n'apporte pas de valeur ajoutée.
- Le terme “IA” est utilisé à tort et à travers pour attirer les investissements, la presse ou les clients, alors que la technologie réelle est minimale ou superficielle. Le phénomène est souvent appelé “Lavage à l'IA”. - Bernard Marr
- Le fournisseur ou l'organisation manque de transparence sur ce qui relève de l'IA et ce qui relève des logiciels existants.
Si “IA” signifie simplement “un algorithme” ou “une automatisation” plutôt que quelque chose qui s'adapte, apprend ou augmente de manière significative la prise de décision, elle ne mérite peut-être pas ce qualificatif.
Plus qu'un simple agacement
Plus qu'un simple agacement, le lavage de l'IA entraîne des coûts réels. Les organisations courent après l“”IA" en raison de l'engouement qu'elle suscite et se retrouvent piégées dans des projets pilotes sans fin qui consomment du temps, des talents et des budgets sans jamais produire de résultats. Comme chaque fournisseur appose un label "IA" sur un logiciel ordinaire, les acheteurs et les utilisateurs peinent à discerner ce qui crée réellement de la valeur ; le rapport signal/bruit s'effondre et la prise de décision est ralentie.
Les déceptions répétées érodent la confiance : les employés, les clients et les parties prenantes deviennent sceptiques et commencent à rejeter même les outils qui pourraient réellement les aider. Pendant ce temps, le coût d'opportunité augmente : les ressources consacrées à des initiatives surestimées ou mal étiquetées auraient pu financer des améliorations numériques simples ou, mieux encore, le travail ciblé sur les données et l'intégration nécessaires à la réussite d'une véritable IA.
Pourquoi les gens devraient s'intéresser à l'IA réelle
Malgré le battage médiatique et les fausses alertes, l'IA véritable a le potentiel de changer la donne lorsqu'il est bien fait. La clé est de se concentrer sur cas d'utilisation + données + intégration des processus + impact mesurable. Par exemple, lorsque vous trouvez un problème commercial spécifique, assurez-vous que vous disposez des bonnes données, des bonnes personnes, du bon flux de travail et d'une mesure claire.
Comme l'indique un article, la question “Quel est le problème commercial que nous résolvons ? est le bon point de départ. DPI
Par ailleurs, le fait que de nombreux “projets d'IA échouent” ne signifie pas que l'IA est inutile, mais plutôt que les fondations n'étaient pas prêtes.
Signes de lavage de l'IA
Voici quelques signaux d'alerte :
- “Le terme ”IA" est utilisé comme un mot à la mode plutôt que d'être clairement défini.
- On parle d“”IA" mais on n'explique pas comment elle apprend, s'adapte ou s'intègre dans les flux de travail.
- Le fournisseur a peu de preuves de déploiements à l'échelle de la production ou de résultats mesurables.
- La solution manque d'une gouvernance claire des données, d'un manque de clarté sur la façon dont le modèle est formé ou maintenu.
- Le projet est formulé comme suit : “essayons l'IA” avec des objectifs vagues plutôt que “nous avons cet objectif mesurable, l'IA est l'outil”.
Des rapports comme celui du CFA Institute décrivent “AI washing : signs, symptoms, and suggested solutions” pour les investisseurs et les utilisateurs.
Ce que vous pouvez faire
Soyez franc quant à votre état de préparation. Les résultats réels dépendent de données propres, de flux de travail bien intégrés, de parties prenantes engagées et d'une gouvernance de base. Si ces fondements sont absents, l'initiative est probablement prématurée. Clarifiez également le terme “IA”. Demandez aux fournisseurs d'expliquer précisément ce qui alimente la solution.
Déterminez s'il utilise l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond ou des systèmes de recommandation adaptatifs, ou s'il s'agit simplement d'une automatisation basée sur des règles avec une nouvelle étiquette. Des réponses transparentes évitent la confusion et la déception.
Établissez un plan pour la suite du projet pilote. Si le projet ne donne pas les résultats escomptés, pivotez rapidement ou arrêtez le projet et réaffectez les ressources à ce qui fonctionne.
Continuer à financer une expérience peu performante fait perdre du temps et érode la confiance. En vous concentrant sur les résultats démontrables, vous protégerez l'attention de votre équipe tout en renforçant la crédibilité de l'IA dans les domaines où elle apporte une réelle valeur ajoutée.
Conclusion
Le lavage par l'IA est un risque à court terme qui ralentit déjà les équipes. Cela fait perdre du temps aux pilotes, brouille les attentes et érode la confiance au moment même où des victoires claires sont nécessaires. C'est pourquoi nous sommes inquiets aujourd'hui.
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