Le Pizza Hut de Plano, au nord de Dallas, ressemble de prime abord à n’importe quel autre : les voitures s’arrêtent au guichet du drive-in et, à l’intérieur du restaurant, le personnel sort les pizzas du four et les glisse dans des boîtes en carton. Pourtant, ce restaurant-ci est spécial : il sert de laboratoire aux nouvelles idées de la chaîne. Autrement dit, c’est un lieu où se rencontrent le monde du fromage fondu et celui de l’intelligence artificielle (IA).
Disruptive ou incrémentale ?
Les clients y passent leurs commandes en parlant à un modèle d’IA à commande vocale. Des algorithmes d’apprentissage automatique déterminent quelles commandes sont à préparer les premières en cuisine. Un écran affiche les commentaires des clients, synthétisés par l’IA à partir de sites d’avis et de plateformes de réseaux sociaux. Les restaurants de fast-food ayant tendance à avoir un taux de rotation élevé du personnel, les nouveaux employés peuvent interroger un chatbot pour connaître la quantité nécessaire de chacun des ingrédients pour une pizza de taille moyenne.
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Le Pizza Hut de Plano est une petite parabole de l’adoption de l’IA générative par les entreprises. Cette innovation fait son chemin dans chaque recoin du monde du travail. Mais à ce jour, elle semble encore incrémentale, plutôt que transformatrice. Les promoteurs de l’IA parlent de superintelligence, de fin du travail humain et de centres de données dans l’espace. Ici cependant, sur la planète Terre, cette technologie se contente d’augmenter les chances d’avoir le bon nombre de tranches de pepperoni sur votre prochaine pizza à emporter.
“Le Pizza Hut de Plano est une petite parabole de l’adoption de l’IA générative par les entreprises. Cette technologie se contente d’augmenter les chances d’avoir le bon nombre de tranches de pepperoni sur votre prochaine pizza à emporter”
De modestes expériences comme celles-ci soulèvent des questions importantes pour les entreprises qui cherchent à utiliser l’IA générative sur le lieu de travail : les avantages sont-ils seulement graduels ? Dans ce cas, qu’est-ce qui freine les progrès ? Enfin, que doivent faire les entreprises pour en tirer le meilleur parti ? On constate que, bien que les modèles d’IA s’améliorent rapidement, leur adoption prend encore du temps. Avant que la technologie ne fonctionne, les organisations et les employés doivent s’adapter.
La promesse de productivité
L’IA en vaut-elle la peine ? Pour répondre à cette première question, ses partisans feront valoir à juste titre qu’une pizzeria n’est pas le meilleur endroit pour tester cette technologie. Sans doute, mais cette objection revient à dire que l’impact de l’IA est très inégalement réparti. Une analyse récente d’Indeed, site de recherche d’emploi, a révélé que pour un poste de développeur de logiciels, la grande majorité des compétences que mentionne l’offre d’emploi type pourraient être profondément affectées par l’IA ; mais à l’inverse, la plupart de celles qu’énumère l’offre d’emploi type pour un poste d’infirmier dépassent actuellement les capacités de cette technologie.
Les entreprises à l’origine des modèles d’IA soulignent qu’elle augmente le volume d’activité, ce qui entraîne des gains de productivité considérables, assurent-elles. En décembre, OpenAI a indiqué que ChatGPT Enterprise [version avancée de ChatGPT dédiée aux professionnels, ndt] permettait aux utilisateurs de gagner en moyenne 40 à 60 minutes par jour. Selon GDPval, l’évaluation publiée par OpenAI en septembre, pour de nombreuses tâches concrètes, les modèles les plus récents ne sont pas loin d’égaler les experts sectoriels. Leurs capacités s’améliorent sans cesse.
“Près des trois quarts des entreprises utilisent l’IA d’une manière ou d’une autre. Pourtant, 86 % des dirigeants de ces quatre pays déclarent que cette technologie n’a eu aucun impact sur la productivité”
Mais beaucoup d’entreprises attendent toujours que les avantages se concrétisent. Une grande enquête menée auprès de cadres supérieurs aux États-Unis, en Australie, en Grande-Bretagne et en Allemagne, par des chercheurs de la Federal Reserve Bank of Atlanta, de l’université Macquarie, de la Banque d’Angleterre et de la Bundesbank montre, que près des trois quarts des entreprises utilisent l’IA d’une manière ou d’une autre. Pourtant, 86 % des dirigeants de ces quatre pays déclarent que cette technologie n’a eu aucun impact sur la productivité du travail au cours des trois dernières années.
Ce constat peut sembler déroutant, il n’en reflète pas moins l’expérience réelle de l’utilisation de cette technologie. Un modèle d’IA peut surpasser les meilleurs mathématiciens du monde et caler sur le nombre de “r” dans “strawberry” (“fraise”). Son assurance quand il énonce des affirmations parfaitement erronées aurait de quoi rendre fier un économiste. Travailler avec l’IA est une expérience mêlant réussite, flagornerie et déception. Ce qui reflète fidèlement la vie au bureau, mais n’est pas exactement ce qui avait été promis.
Compétences génériques versus spécifiques
Quant à savoir pourquoi les progrès sont au point mort, la principale raison en est que les technologies à usage général, de l’électricité à l’Internet, mettent toutes du temps à produire leur plein effet. L’ère de l’IA générative n’en est encore qu’à ses balbutiements. “C’est comme si nous étions tous comptables et que Microsoft Excel avait été inventé le week-end dernier”, explique Bret Taylor, président d’OpenAI et cofondateur de Sierra, une start-up qui développe des agents IA (outils agissant de manière autonome) pour le service client.
“L’ère de l’IA générative n’en est encore qu’à ses balbutiements. “C’est comme si nous étions tous comptables et que Microsoft Excel avait été inventé le week-end dernier”
Les entreprises à l’origine des modèles d’IA telles qu’OpenAI, Anthropic et d’autres s’efforcent toutes de rendre leurs produits plus utiles aux organisations. Mike Krieger, qui travaille sur les nouveaux produits chez Anthropic, l’entreprise qui a développé Claude, fait la distinction entre “capacités horizontales” et “capacités verticales” des modèles. Les capacités horizontales sont les types d’activités génériques qui sont utiles à presque tous les cols blancs : écrire, mener des recherches ou créer une présentation PowerPoint sans avoir des envies de meurtre.
Les capacités verticales sont plus difficiles à maîtriser, car elles impliquent des compétences spécifiques – créer un modèle de trésorerie dans le secteur bancaire, par exemple. Les grandes entreprises d’IA tentent d’acquérir davantage d’expertise sectorielle, notamment en recrutant des spécialistes. Mais il est déjà difficile de comprendre ce que font les gens toute la journée en étant assis à côté d’eux, alors imaginez un ingénieur logiciel sans aucune expérience du monde extérieur…
Un marché encore immature
De nombreuses start-up spécialisées dans l’IA s’efforcent de combler ce type de lacunes, mais il faut aussi du temps pour que les marchés arrivent à maturité. M. Taylor se rappelle qu’aux débuts de l’Internet, les entreprises dépensaient des sommes colossales pour faire fonctionner leurs sites web. Aujourd’hui, presque tout ce dont elles ont besoin disponible dans le commerce. Avec le temps, il en ira de même pour les agents IA, selon lui. “J’ai bon espoir que, d’ici cinq ans, le paysage sera très mature, avec des fournisseurs qui vendront des agents IA comme solutions à des problèmes précis, plutôt que des vendeurs de modèles disant : ‘voilà un tas de bois, à vous de construire une maison’.”
“D’ici cinq ans, le paysage sera très mature, avec des fournisseurs qui vendront des agents IA comme solutions à des problèmes précis, plutôt que des vendeurs de modèles disant : ‘voilà un tas de bois, à vous de construire une maison’”
En d’autres termes, les entreprises doivent encore comprendre elles-mêmes cette technologie. Ce qui nous amène à la troisième question : comment gérer tous les problèmes que l’IA générative pose aux entreprises ?
The Economist
© 2024 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved. Source The Economist, traduction Le nouvel Economiste, publié sous licence. L’article en version originale : www.economist.com.