III.1.c Les problématiques du marché actuel

Les problématiques du marché actuel.

Les promesses de l’IA, aussi belles soient-elles, découlent aujourd’hui d’un problème de société important, selon Eric Sadin, cet engouement populaire cache une sorte de féodalisation des pensées. Pour lui le techno-économique induit sur nos existences.109

Des berceaux des technologies numériques (Google, Apple, Facebook, Uber, Netflix...), la Silicon Valley incarne cette insolente réussite industrielle de notre époque. C'est aujourd’hui le lieu d’une frénésie innovatrice qui entend redéfinir de part en part nos existences à des fins privées, tout en déclarant œuvrer au bien de l’humanité. C’est là tout le danger. Car nous vivons aujourd’hui un moment de la technique qui voit ces développements, déterminés uniquement (dans leurs grandes majorité) par des intérêts économiques, des cabinets de tendance ou des départements de marketing de l’industrie … et cela pose une grande problématique à ce développement de l’iA.

Cette pluralité de la technique est alors neutralisée au profit d’un développement qui s’inscrit dans une sorte de déplacement mono-directionnel, qui encore, selon Eric Sadin, ne pose pas les bonnes questions au sujet d’une entité aussi prépondérance que l’iA.

D'après lui, l'IA telle qu'elle se développe aujourd'hui vient parachever l'ambition des grands acteurs du capitalisme numérique de s'infiltrer dans chaque interstice de notre vie privée pour y trouver de nouvelles sources de profit.110

Les engouements aveugles de la France dans ce milieu, doivent être réfléchis et calculés, afin de ne pas céder à une précipitation, pour limiter la transmission de données, intellectuelles et numériques à des entreprises superpuissantes qui sont totalement inféodées à leurs modèles économiques.111

109 Éric Sadin : l'asservissement par l'Intelligence Artificielle ? – Youtube - 2018 110 Eric Sadin : « Google ce n'est plus Internet. C'est la médecine, l'éducation... » - Youtube - 2018 111 La Silicolonisation du Monde – Eric Sadin – 291 pages - L'Échappée - 2016

ENSAM – Mémoire Master – Loïck Maire - 2019

L'un des principaux obstacles à la mise en œuvre de l'IA est la disponibilité des données. Les données sont souvent cloisonnées ou incohérentes et de mauvaise qualité, ce qui pose des problèmes aux entreprises cherchant à créer de la valeur à partir de l'IA à grande échelle. Pour surmonter ce problème, vous devez d’emblée définir clairement votre stratégie en matière de recherche des données nécessaires à votre IA.

Un autre obstacle majeur à l'adoption de l'IA est la pénurie de compétences et de disponibilité de personnel technique possédant l'expérience et la formation nécessaires pour déployer et exploiter efficacement des solutions d'IA. La recherche suggère que les scientifiques de données expérimentés sont en nombre insuffisant, de même que d'autres professionnels des données spécialisés compétents en apprentissage automatique, en formation de bons modèles, etc. 112

Autre problème, le coût est un facteur clé dans l'acquisition de technologies d'intelligence artificielle. Les entreprises dépourvues de compétences internes ou peu familiarisées avec l'intelligence artificielle doivent souvent faire appel à des agents extérieurs ou développer des services de R&D, ce qui pose des problèmes de coût et de maintenance. En raison de leur nature complexe, les smart technologies peuvent être coûteuses et cela fait encourir des coûts supplémentaires pour la réparation et la maintenance en continue. Le coût de calcul pour la formation de modèles de données, etc. peut également être une dépense supplémentaire.

De plus, les logiciels doivent être mis à jour régulièrement pour s’adapter à l’évolution de l’environnement commercial (qui évolue vite) et, en cas de panne, présenter un risque de perte de code ou de données importantes. La restauration est souvent fastidieuse et coûteuse. Les autres limitations de l'IA concernent : 113

Le temps de mise en œuvre. Les défis d'intégration et le manque de compréhension des systèmes de pointe. Utilisabilité et interopérabilité avec d'autres systèmes et plates-formes.

112 McKinsey Quarterly - Confronting the risks of artificial intelligence - 2019 113 nibusinessinfo.co.uk

ENSAM – Mémoire Master – Loïck Maire - 2019

Même si actuellement la question éthique de l’IA est assujettie à beaucoup de problématiques et d’inepties, il reste nécessaire d’en faire la quantification afin de proposer des axes de recherches plus pertinents dans les mois ou années à venir …

Il s'agit notamment :

Le potentiel de la technologie de l'automatisation va entraîner des pertes d'emplois, notamment dans les métiers à forte pénibilité. La nécessité de redéployer ou de recycler les employés pour les maintenir en poste. Une répartition équitable de cette nouvelle richesse créée par l’IA et les machines.

L'effet et l'interaction des machines sur le comportement et l'attention de l'homme. La nécessité de tenir compte du biais algorithmique provenant du biais humain dans les données. La sécurité des systèmes d'IA (par exemple les armes autonomes) qui peuvent potentiellement causer des dommages. La nécessité d'atténuer les conséquences involontaires ou inattendues, car on pense que les machines intelligentes apprennent et se développent de manière autonome.

Bien que nous ne puissions ignorer ces risques, il ne faut pas oublier que les progrès de l'IA et de la robotique peuvent, pour la plupart des cas, et si elle est mise en œuvre de manière responsable, avoir un potentiel immense et bénéfique sur la vie de l’être humain et dans sa manière de vivre.

ENSAM – Mémoire Master – Loïck Maire - 2019