Les yeux de la Tech

Reconnaissance visuelle, l'IA au service du monde réel

Le blog d’Augustin Marty

IA : comment ne pas tomber dans le piège du paradoxe de Solow?

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IA : comment ne pas tomber dans le piège du paradoxe de Solow?

L'intelligence artificielle (IA) occupe aujourd’hui une place croissante dans les médias pour son aspect révolutionnaire dans l’entreprise et son impact sur la société. La sur-médiatisation d’une intelligence artificielle omniprésente et omnisciente génère de nombreuses inquiétudes éthiques. Elle est tantôt perçue comme une machine qui serait en mesure de remplacer les humains tantôt comme une boîte noire incontrôlable. Au-delà de ces craintes, cette agitation génère des attentes fortes auprès des professionnels. L’excès médiatique au sujet de l’IA, présentée comme une super intelligence, leur fait miroiter des projets révolutionnaires aux retombées immédiates.

En réalité, la plupart des projets d’innovations intégrant de l’intelligence artificielle sont encore au stade de Proof Of Concept et peu d’entre eux sont intégrés à notre quotidien. Par ailleurs, on a affaire à une IA faible, c’est à dire une intelligence qui se concentre sur une tâche précise. Ces constats liés à l’IA créent un effet déceptif par rapport aux attentes, décourageant les financements de projets ambitieux. De ce fait, la probabilité de voir rapidement des résultats et des projets réussis diminue.

En 1987, Robert Solow affirme qu’il existe un écart temporel d’environ dix ans entre l’état de maturité d’une technologie (l'électricité, les ordinateurs, le digital, etc.) et les gains de productivité à l’échelle de la nation qui en découlent. L’état de l’art de l’intelligence artificielle permet déjà le développement d’applications aux périmètres restreints certes, mais aux gains prometteurs. Mais la frilosité des financements provoque l’adoption d’une démarche très (trop?) précautionneuse au sein des entreprises ralentissant la mise en œuvre de  projets concrets à court terme. On observe donc un mécanisme de craintes auto réalisatrices qui laisse entrevoir les prémices de la théorie de Solow.

Et pourtant, des projets récents déployant une IA dans le monde réel sont la preuve qu’il est possible de développer des applications transformatrices pour les organisations et aux gains de productivité élevés. Par exemple, des modèles de reconnaissance visuelle détectant des obstacles sur la route sont utilisés pour la conduite assistée et alertent les conducteurs d’obstacles ou de signaux routiers. Des parkings s’équipent de caméras intelligentes en mesure d’alerter de comportements à risque des usagers, les usines de système de maintenance prédictive et les chantiers de solutions pour s’assurer du bon port du matériel de sécurité.

Il est donc primordial de ne pas se laisser aller à une crainte générale mais d’embrasser cette révolution afin d’en faire bénéficier la société au plus vite. Nous pensons qu’il est temps d’aller au-delà d’une démarche expérimentale et de s’organiser dès maintenant (structuration interne, collecte de données, contraintes matérielles) pour accélérer la mise en production des applications d’intelligence artificielle dans le monde réel.

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