Depuis plusieurs années, des milliards sont investis dans l’intelligence artificielle (IA), nourrissant les fantasmes les plus futuristes et les promesses les plus spectaculaires. Pourtant, les retombées économiques concrètes tardent à se manifester. Même Satya Nadella, PDG de Microsoft, admet que l’impact réel de l’IA ne sera validé que lorsque les économies développées enregistreront une croissance de 10% par an. Un horizon encore lointain, malgré l’enthousiasme ambiant.
Si les performances techniques de l’IA impressionnent – automatisation de tâches complexes, création de nouveaux médicaments, détection de fraudes, amélioration de l'efficacité énergétique – le gain global de productivité, lui, reste timide. Comment expliquer ce paradoxe ?
Souvent, l’IA augmente la productivité individuelle sans pour autant améliorer l’efficacité collective. Cela s’explique notamment par l’automatisation de processus inefficaces, une intégration organisationnelle insuffisante, ou encore par le fait que les succès technologiques de certains masquent les difficultés rencontrées par d’autres.
L’intelligence artificielle, contrairement aux outils industriels classiques, intervient sur des terrains irréguliers, faits d’incertitudes. Une voiture autonome n’est pas une chaîne de montage : elle navigue en milieu ouvert, selon des algorithmes probabilistes nourris de données passées. Cela introduit un facteur d’imprévisibilité fondamental.
L’humain, lui, agit avec sa tête, son cœur, ses émotions, son intuition – autant de dimensions qui façonnent le bon sens. Ce bon sens, l’IA ne le possède pas. Elle peut prendre des décisions « en moyenne » plus efficaces, mais elle reste vulnérable à l’inédit, à l’exception, à la nuance. Ainsi, déléguer des décisions critiques à un système opaque et statistique comporte donc un risque considérable (au-delà du fait de lui confier des données personnelles et parfois confidentielles).
Confier nos données et nos décisions à ces systèmes revient à faire un pari : celui que les bénéfices compenseront les défaillances. Mais que se passe-t-il quand l’IA se trompe ? Les conséquences peuvent aller du cocasse – comme un chatbot qui invente des promotions farfelues, que l’entreprise est ensuite forcée d’honorer – au tragique, avec des accidents dus à des défaillances d’algorithmes embarqués.
Face à ces risques, plusieurs approches émergent :
Une alternative prometteuse s’impose peu à peu : celle de l’hybridation. Elle consiste à augmenter les capacités humaines plutôt que les remplacer. Cette approche demande du temps, une réflexion approfondie sur les objectifs poursuivis, et une formation en intelligence artificielle solide pour les professionnels.
L’idée n’est pas de confier aveuglément le pouvoir aux machines, mais de les intégrer de manière pertinente, éthique et humaine. Cela suppose de revoir nos organisations, de repenser nos métiers et de promouvoir une formation en intelligence artificielle qui dépasse la simple maîtrise technique, pour inclure des compétences critiques, stratégiques et éthiques.
C’est dans cette optique qu’il devient crucial de proposer des formations en intelligence artificielle adaptées aux réalités du terrain. Ces programmes doivent permettre aux décideurs, managers et professionnels de comprendre le fonctionnement, les limites et les implications de ces technologies.
Plutôt que de subir les transformations à venir, mieux vaut les anticiper, les accompagner et les guider. Grâce à une formation en intelligence artificielle, chacun peut développer une posture proactive, intégrer les outils avec discernement et bâtir un futur technologique à la fois performant, durable… et profondément humain.
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Source : « L'IA ne paiera pas si facilement », une chronique de Nicolas van Zeebroeck pour La Libre Belgique, 12-03-2025. - https://www.lalibre.be/economie/decideurs-chroniqueurs/2025/03/12/lia-ne-paiera-pas-si-facilement-O46Y62MI2FB2XP4CEPLZXR62CI/