Intelligence artificielle : échos des percées technologiques passées

Dans son dernier rapport sur la stabilité financière, la Banque d'Angleterre a averti qu'un effondrement du secteur de l'intelligence artificielle pourrait plonger le Royaume-Uni en récession. Le rapport indique qu'« une correction des cours boursiers des entreprises d'IA, due à une évolution de la productivité et de la rentabilité des entreprises technologiques, pourrait entraîner une baisse de 2.2 % du PIB britannique ».

Cela devrait servir d'avertissement aux entreprises du monde entier.

Les risques liés à l'intelligence artificielle dépassent largement les frontières de la Silicon Valley. Pourtant, tandis que les dirigeants se préparent à l'avenir, nombreux sont ceux qui continuent de se poser les mauvaises questions.

L'intelligence artificielle : réalité ou simple effet de mode ?

Les trente dernières années d'évolution technologique auraient dû nous apprendre que la réponse pouvait être les deux.

La dernière crise technologique du XXe siècle

Le problème du passage à l'an 2 était un risque technique réel, mais avec le recul, il apparaît comme une réaction excessive.

Le Royaume-Uni a dépensé des milliards de livres sterling pour se préparer à « l'erreur du millénaire », les institutions testant et corrigeant les systèmes qui prennent en charge tout, des paiements bancaires aux prestations sociales et aux paiements, en passant par les voyages aériens et le réseau national.

Le gouvernement a mis en place l'initiative Action 2000 pour aider les entreprises à se préparer, tandis que les banques et les principaux fournisseurs d'infrastructures ont élaboré des plans d'urgence complets avant l'échéance.

Minuit passa, les avions restèrent dans le ciel, les distributeurs automatiques continuèrent de distribuer de l'argent et les lumières restèrent allumées. La situation commençait à paraître presque absurde.

Cependant, ce calme apparent masquait un point crucial. La plupart des perturbations redoutées ont probablement été évitées car les organisations ont pris les risques au sérieux et s'y sont préparées. La cybersécurité est confrontée au même problème.

Une menace qui est efficacement neutralisée peut, rétrospectivement, apparaître comme une menace remarquablement exagérée.

Pour ne pas vous choquer avec la réalité

L'éclatement de la bulle Internet nous a appris une autre leçon. Internet n'était pas un mirage, mais les valorisations, elles, l'étaient souvent. Par exemple, Boo.com a levé des sommes colossales pour réinventer la vente de mode en ligne, avant de s'effondrer en 2000, faute de liquidités. Les entreprises aux faibles profits, et parfois même aux modèles économiques incohérents, étaient traitées comme si elles étaient au-dessus des lois de l'économie.

Puis la bulle a éclaté, les fortunes se sont évaporées et nombre de ces prétendus pionniers ont disparu, mais les idées sur lesquelles ils avaient misé, elles, ont perduré. D'ailleurs, je parie que vous êtes en train de lire ceci en ligne.

La forme avant le contenu

Les cryptomonnaies nous ont apporté une troisième leçon : un discours révolutionnaire peut masquer des applications concrètes et limitées. Certes, des idées techniques sérieuses les sous-tendaient, mais l’essor fulgurant a été dominé par la spéculation, le soutien de célébrités et cette étrange habitude de partir d’un actif et de lui chercher ensuite une utilité.

Au plus fort de l'engouement pour les NFT, le premier NFT de Jack Dorsey, cofondateur de Twitter, s'est vendu pour 2.9 millions de dollars. Un an plus tard, son propriétaire a tenté de le revendre pour près de 48 millions de dollars, mais les premières offres étaient bien en deçà. La technologie n'a pas disparu. Ce qui a disparu, c'est la volonté du marché de considérer la rareté numérique comme une valeur durable.

L'essor de l'intelligence artificielle comporte des éléments de ces trois histoires.

Visage familier

À l'instar du bug de l'an 2, l'intelligence artificielle (IA) présente des risques qui peuvent paraître exagérés jusqu'à ce qu'ils se concrétisent. Comme tout expert en cybersécurité vous le dira, si le pire est évité, les avertissements pourront sembler hystériques par la suite. Mais cela ne prouvera pas qu'ils étaient faux.

En matière d'intelligence artificielle , cela signifie considérer la cybersécurité et la gouvernance comme des disciplines opérationnelles, et non comme des projets annexes pour les équipes d'innovation. Les organisations doivent comprendre les données qui alimentent les systèmes d'IA, les données auxquelles ces systèmes peuvent accéder, leurs autorisations, les risques de manipulation et la manière dont l'entreprise réagira en cas de défaillance.

Avec l'essor d'Internet, l'intelligence artificielle (IA) apparaît comme une technologie véritablement polyvalente, entourée d'un discours d'investissement surmédiatisé. Elle peut en effet écrire du code, résumer des documents et automatiser certaines tâches professionnelles. Mais cela ne signifie pas pour autant que toutes les entreprises spécialisées en IA sont rentables, que tous les produits d'IA sont utiles ou que tous les centres de données seront automatiquement amortis.

Les entreprises qui tirent des leçons de cette expérience devraient investir dans leurs compétences, leurs infrastructures de données, leurs équipes et leurs processus, plutôt que de tout miser sur le fournisseur, le modèle ou le produit qui tire le meilleur parti de ce trimestre.

À l'instar des cryptomonnaies, l'intelligence artificielle s'est forgée sa propre mythologie. L'expression « basée sur l'IA » est devenue ce que « acceptée par la blockchain » était brièvement : une expression qui peut vouloir dire quelque chose, rien du tout, ou simplement « merci de nous donner une meilleure note ».

Lorsqu'ils adoptent l'intelligence artificielle, les dirigeants d'entreprise doivent désormais se poser des questions certes rébarbatives, mais essentielles : quel problème résout-elle ? Qui l'utilise ? À quelles données accède-t-elle ? Quels systèmes peut-elle influencer ? Quel pouvoir lui avons-nous conféré ? Que se passe-t-il si elle se trompe, est manipulée ou devient indisponible ? Et qui est responsable dans ce cas ?

C’est ce mélange qui rend la compréhension de la situation actuelle si difficile. L’argument simpliste consiste à dire que l’intelligence artificielle est soit une révolution, soit une bulle. Mais l’histoire suggère une possibilité plus inquiétante : elle pourrait être les deux.

« Les trois esprits se livreront à un combat intérieur. Je ne fermerai pas la porte aux leçons qu’ils m’enseignent. »

Les dirigeants d'entreprise s'efforcent souvent de trancher la question de savoir si l'intelligence artificielle est surestimée, alors qu'ils devraient élaborer une stratégie capable de résister à toute éventualité. La réponse logique à l'IA n'est ni un projet démesuré (projet ambitieux à court terme), ni un arrêt complet (moratoire), mais plutôt une expérimentation contrôlée.

Cela signifie considérer l'IA comme un « portefeuille de paris » plutôt que comme un simple slogan. Certains de ces paris doivent être défensifs : il s'agit de comprendre où l'IA est réellement utilisée, à quelles données et systèmes elle a accès, et si l'organisation est capable de réagir en cas de problème.

D'autres investissements devraient être exploratoires, visant à tester où l'IA peut créer une réelle valeur ajoutée dans des domaines tels que la programmation, le support client et la gestion des connaissances. Il convient parfois de faire preuve de scepticisme, surtout lorsque des outils paraissent impressionnants mais ne peuvent démontrer des économies, de meilleurs résultats ou une attribution claire de la responsabilité.

Si l'objectif se limite à présenter une stratégie d'IA convaincante au conseil d'administration, nous avons manqué les leçons des 30 dernières années. Le bug de l'an 2000, la bulle Internet et les cryptomonnaies nous ont démontré que le marketing et la réalité ne sont pas incompatibles. Les risques réels peuvent être amplifiés. Les technologies de rupture peuvent attirer des investissements irrationnels. Et des idées prometteuses peuvent coexister avec des applications concrètes peu pertinentes.

L'intelligence artificielle pourrait bien être le facteur de convergence de ces trois aspects. Les entreprises qui s'en sortiront le mieux ne seront pas celles qui auront prédit l'avenir avec exactitude, mais celles qui auront su s'adapter face à la réalité.