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Transcription : Tendances du changement provoqué par la technologie : Créer de la valeur avec l'IA générative
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[00:00:06 Chris Howard apparaît en fondu.]
Chris Howard : Bonjour, je suis Chris Howard. Je suis le responsable de la recherche chez Gartner. Merci de prendre le temps d'écouter les conseils que nous donnons sur l'IA et les sujets connexes. J'espère que vous trouverez le tout intéressant.
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« La valeur de l'IA générative est étroitement liée à l'industrie et au rôle – La valeur de l'IA générative est accrue dans les services de collaboration entre l'humain et l'IA (par rapport à l'un ou l'autre seul) – l'IA générative textuelle (p. ex., ChatGPT) est moins transformatrice que l'IA générative multimodale (image + voix + texte) – l'IA générative seule est moins transformatrice que l'IA générative + d'autres capacités d'IA : c'est ce que l'on appelle l'IA composite.
-L'IA générative nécessite une architecture de données et une gouvernance modernes pour produire une valeur élevée – Une valeur plus importante est souvent générée dans un écosystème où; les capacités composites de l'IA de partenaires connectés travaillent ensemble]
Ce que nous avons appris ici, c'est qu'il y a un certain nombre de choses qui créent plus de valeur. Cela est étroitement lié à l'industrie, et qu'est-ce que je veux dire par là? C'est qu'il existe des cas d'utilisation dans chaque secteur, mais qu'ils semblent très différents les uns des autres. Ainsi, le cas d'utilisation pour le gouvernement est en grande partie lié à la création de meilleurs services pour les citoyens et à la compréhension d'environnements politiques complexes. Je l'ai utilisé lors de ma dernière visite, et certains d'entre vous ont entendu l'histoire. J'apprenais le projet de loi sur l'IA et des éléments du gouvernement. J'ai simplement introduit les PDF dans ChatPDF et j'ai eu une conversation avec eux. Je n'ai donc pas eu à lire le projet de loi de 140 pages. J'ai pu poser des questions sur les ramifications, les dépendances et toutes ces choses. C'est donc une façon d'analyser des choses complexes, et vous êtes assis sur des tonnes de choses complexes.
Lorsque l'on associe l'homme à l'IA, on obtient de meilleurs résultats que si l'un ou l'autre travaillait seul. Vous obtenez ainsi un résultat de plus haut niveau, en particulier un résultat plus humain. Ce que je veux dire par là, c'est qu'une intelligence artificielle bien conçue permet de décharger les humains sur le plan cognitif afin qu'ils puissent faire des choses pour lesquelles les humains sont bien conçus. Je vais vous donner un exemple très précis. Un certain nombre de pays ont mis en place un robot qui prend en charge les appels au 9-1-1 et assiste l'humain qui est également à l'écoute. Ainsi, ce robot peut être entraîné à surveiller des indicateurs précis, des modèles de texte, des sons dans la pièce, ce genre de choses, peut-être pour détecter une insuffisance cardiaque, et son rôle est de la repérer avec suffisamment de précision pour dépêcher les services d'urgence. Le rôle de la personne est de calmer l'autre personne et d'obtenir d'elle de meilleures informations, des informations plus fidèles, au lieu d'avoir à penser à toutes ces autres choses, à la répartition, etc.
Ainsi, lorsqu'ils travaillent ensemble, les résultats sont bien meilleurs que lorsqu'ils travaillent chacun de leur côté. Une machine seule est un peu meilleure qu'un humain, mais ensemble, ils sont dix points, des points de pourcentage, meilleurs en termes de précision, et vous pouvez prendre cela dans n'importe quel domaine et cela reste vrai. Je chercherais donc des moyens de combiner cette chose, qui est vraiment... ce à quoi elle sert, c'est à créer une meilleure fidélité décisionnelle, à vous aider à prendre de meilleures décisions, qu'il s'agisse d'un diagnostic différentiel ou d'une aide dans un cas ouvert ou de l'envoi d'une ambulance dans le cadre d'une situation de soins de santé. C'est là que vous l'obtenez.
L'IA générative textuelle est moins transformatrice que lorsque l'on commence à ajouter des images, de la vidéo, de l'audio et d'autres éléments, des schémas, etc. Ce qui m'inquiète, c'est que pour beaucoup de gens, ChatGPT ressemble à une recherche fantaisiste, ce qu'elle est, n'est-ce pas? Mais sa valeur réelle est bien plus créative que cela, et une chose à laquelle j'ai beaucoup réfléchi ces derniers temps, c'est que la façon de faire... la façon de l'empêcher d'écrire votre nécrologie est de l'ancrer dans vos propres données. En fait, vous lui dites d'utiliser uniquement mes données pour créer la réponse générée afin d'essayer de la rendre plus précise, mais atteindre une précision de 100 % est vraiment, vraiment, vraiment difficile et ne sera peut-être jamais possible. Je me suis donc dit qu'en fait, l'IA générative est moins axée sur la précision que sur la créativité.
Alors, où; sont les endroits où; il faut secouer les gens ou changer l'embouteillage dans leur esprit pour leur donner différentes options sur la façon de faire les choses, dont certaines peuvent être erronées, et ensuite laisser l'homme décider quels sont les meilleurs choix au milieu de tout cela? En effet, si nous recherchons vraiment la précision, il existe de meilleurs moyens d'y parvenir, comme les graphes de connaissances ou l'intégration de vecteurs dans les bases de données, ou encore ce type de techniques de données. Si vous voulez de la précision, ce sont les choses que vous utilisez pour obtenir de la précision. C'est la combinaison des deux qui vous donne un aperçu que vous n'aviez peut-être pas auparavant. Il est donc très important de s'en souvenir.
Lorsque l'on combine l'IA générative avec d'autres types d'IA, on parle d'IA composite. Donc, si vous voyez ce terme, c'est qu'il signifie quelque chose. Il faut investir dans les données. J'entends souvent parler de cela lorsque je viens à Ottawa et que je travaille avec les ministères, c'est qu'il y a beaucoup de choses qui datent de 60 ans. Beaucoup d'informations sont encore sur papier et réparties entre plusieurs systèmes. Ces processus se sont calcifiés autour d'eux, n'est-ce pas? Il est très, très, très difficile de changer. Pour tirer véritablement parti de ces systèmes, vous devez investir dans cet environnement de données afin qu'il fonctionne plus efficacement. C'est probablement le problème le plus difficile à résoudre, celui des anciens environnements. En ce qui concerne les anciens codes, il se passe des choses intéressantes : vous pouvez utiliser ces outils pour les convertir d'un langage à l'autre.
Par exemple, si vous essayez de vous débarrasser d'un vieux langage COBOL ou autre, vous pouvez le convertir dans de nouveaux langages comme Python, avec une mise en garde. Il ne fait que le traduire. Cela ne l'améliore pas. Il s'agira donc de prendre un code de mauvaise qualité et de le rendre mauvais dans un nouveau langage, n'est-ce pas? Cela vous permet de faire un bout de chemin, mais si vous pensez que c'est la fin, alors... mais c'est un bon point de départ. Si vous souhaitez l'intégrer dans un environnement plus moderne, ces outils génératifs d'IA peuvent vous aider à le faire, puis à le générer dans un écosystème.
Cette question revient souvent lorsque je travaille avec les gouvernements : comment cela change-t-il la nature du traitement de l'information, ce que vous obtiendriez du secteur privé et qui serait utile dans le secteur public et vice versa? Il s'agit donc de comprendre où; l'on veut créer des connaissances à partir de ses données pour les partager avec le secteur privé et vice-versa, car ce n'est pas encore bon marché. C'est vraiment très coûteux à réaliser. Il faut donc réfléchir à la question de savoir où; l'enjeu est si important qu'il vaut la peine d'investir dans les données dont nous disposons plutôt que de les obtenir du secteur des services financiers, du secteur des soins de santé ou d'un autre secteur. Nous allons renouer ces relations.
Merci de votre attention. Encore une fois, j'espère que vous avez trouvé cela utile et intéressant pour le travail que vous faites au Canada.
[00:05:48 Le logo de l'EFPC apparaît à l'écran.]
[00:05:55 Le logo du gouvernement du Canada apparaît à l'écran.]
