Florian Dèbes
Dans une étude, le BCG a analysé l'intérêt de ces outils pour 750 de ses consultants. Un risque de « moyennisation intellectuelle » est identifié.
Après les chief digital officers ou les chief data officers, place au chief AI officer ! De grands groupes français s'attaquent de front aux enjeux posés par l'intelligence artificielle (IA). « On commence à voir des entreprises du CAC 40 nommer des cadres dirigeants chargés d'identifier les situations où l'IA est utile », confie le consultant de l'une d'entre elles. Près d'un an après l'irruption du phénomène ChatGPT puis de ses rivaux, les premiers retours d'expérience démontrent la pertinence de la technologie dans certains cas, mais en soulignent aussi les limites.
Nul ne sait avec précision à quel point les logiciels conversationnels et l'IA générative capables de créer en quelques secondes du texte ou des images se sont répandus dans les entreprises françaises. Au doigt mouillé, des experts estiment que 15 % des sociétés se sont saisies de l'opportunité. Par comparaison, un tiers des répondants à un sondage commandité à l'échelle mondiale par McKinsey relève l'utilisation de l'IA générative par au moins un des métiers dans leur organisation. Le coût et la peur des fuites de données posent encore question à beaucoup. « A minima, tous les grands groupes expérimentent, et c'est sans compter les employés qui utilisent ces outils sans le dire, ce qu'on appelle le 'shadow AI' », résume François Candelon, directeur du think tank Henderson Institute du cabinet de conseil BCG. « C'est arrivé quasiment d'un seul coup, parfois sans prendre gare aux questions de confidentialité », confirme Audrey Richard, la présidente de l'association nationale des DRH.
Encadrés ou non, ces tests restent toutefois marginaux dans des sociétés employant parfois des dizaines de milliers de salariés. Les exemples d'entreprises revoyant complètement leurs organisations - à l'image d'Onclusive qui a récemment licencié 217 salariés - sont très rares. Mais l'arrivée de logiciels bureautiques comme Duet AI de Google ou, dans les prochaines semaines, de Microsoft 365 Copilot pourrait accélérer la diffusion de l'IA générative dans les entreprises.
Un gain de performance pour 90 % des consultants
Dans une étude intitulée « Comment créer et détruire de la valeur avec l'IA générative », le BCG a analysé l'intérêt de ces outils pour 750 de ses consultants. Première constatation, les frontières bougent vite. « La différence est massive entre GPT-4 et GPT-3.5 », souligne François Candelon, en référence aux grands modèles de langage sous-jacents à ChatGPT, le premier n'étant disponible que pour les abonnés payant le service.
Avec GPT-4, presque tous les consultants (90 %) améliorent la qualité de leurs travaux. Mais uniquement lorsque l'outil est utilisé à bon escient. La performance augmente ainsi de 40 % sur les tâches dites d'« idéation » (exemple : trouver dix nouveaux designs de chaussures) lorsque l'IA générative est employée. Mais elle chute de 23 % sur les tâches de résolution de problèmes complexes (exemple : dans quels magasins investir ?).
Car « sur les problèmes complexes, les humains se laissent convaincre par les 'hallucinations' », note le spécialiste, pointant du doigt le comportement de la technologie tendant à toujours répondre, même quand elle n'a pas les données pour le faire. Quand il s'agit de créer, l'exigence de précision est moindre et ce problème moins impactant. « Au contraire, nous avons même réalisé que le rendu du logiciel pouvait être meilleur que la version corrigée par le consultant », poursuit-il. Mais cette vérité à l'échelle individuelle n'a pas le même sens à l'échelle du collectif, puisque l'étude note aussi une forme d'homogénéisation des résultats, quel que soit leur auteur.
Perte de diversité au sein du collectif
La remarque vaut sur le critère de la diversité comme de la qualité des réponses. Ainsi, les meilleurs éléments sans la technologie profitent moins de leur avantage lorsque tout le monde utilise GPT-4. « Il y a un risque de moyennisation intellectuelle », avance même Jean-Baptiste Bouzige, le directeur général d'Ekimetrics, une société de services numériques spécialisées dans les données. A moins d'entraîner les modèles sur des données si spécifiques que l'expertise du métier redevient indispensable.
« Les cas d'usage plus complexes mettront davantage de temps à arriver. Ce sera intéressant d'associer les intelligences artificielles traditionnelles, déjà assez précises sur la prédiction de vente ou la planification, et les intelligences artificielles génératives capables de proposer un plan d'action en conséquence », note Frédéric Brajon, directeur général de Saegus, un cabinet de conseil expert du secteur. Mais sur ces fonctions stratégiques, il faudra lever les réticences des professionnels, souvent convaincus, parfois à raison, qu'ils restent plus efficaces que la machine.