L’IA manque d’intention. Bien qu’elle ait considérablement transformé la façon dont nous travaillons, l’intelligence artificielle n’est pas encore capable de nous remplacer. Qu’on ne s’y méprenne pas, les performances des modèles IA se sont énormément améliorées au cours des dernières années. A tel point que le déploiement de nouvelles versions comme Mythos peut être retardé par crainte de son énorme potentiel de disruption.
Ceci dit, l’équivalence en matière de performance ne suffit pas à justifier un remplacement systématique de la force de travail humaine. Car, malgré son potentiel ahurissant, l’IA manque d’intention.
L’intelligence artificielle manque d’intention.
De façon inhérente, les modèles IA sont subordonnés à la volonté des utilisateurs. Après tout, c’est à travers des boîtes de dialogue que l’on interagit avec Claude, ChatGPT ou Gemini. Un canal qui émule et s’inspire des interactions entre un employeur et ses employés.
Ainsi, on donne des ordres à l’IA et elle s’exécute. C’est tout comme s’adresser à un employé ou un travailleur indépendant freelance pour lui confier des missions ponctuelles. La différence tient au fait qu’il y a souvent des écarts entre les ordres donnés et les résultats escomptés. Et plus spécifiquement, comment ces écarts sont comblés.
Prenons l’exemple d’un rédacteur SEO freelance ou d’un analyste de données. L’intelligence artificielle peut-elle vraiment les remplacer à 100 % ? Certains professionnels et chefs d’entreprise en sont convaincus.
Pourtant, l’absence d’intention de l’IA la rend moins fiable que des travailleurs. Par exemple, on peut demander à une IA de traiter les données d’un tunnel de conversion pour décider des ajustements à faire.
En admettant que l’IA générative ne fait pas d’erreur ou qu’elle n’hallucine pas de nouvelles données, son analyse restera toujours cantonnée au champ déterminé par le prompt. A l’inverse, l’analyste de données freelance pourrait déduire que les données ne sont pas suffisamment concluantes pour satisfaire les attentes de son employeur. Et surtout, il pourrait enquêter pour identifier les variables externes qui confèrent une lecture plus complète des données.
De même, un rédacteur SEO freelance peut comprendre qu’un mot-clé spécifique devrait viser une intention navigationnelle plutôt qu’informationnelle. Mais un modèle d’intelligence artificielle pourrait adopter une intention commerciale par défaut en absence de consignes précises ou simplement parce que l’utilisateur a mal évalué les besoins. Dans ces cas, l’IA peut-elle corriger le tir en s’écartant de la consigne initiale ?
On ne sait pas ce qu’on ne sait pas
En utilisant l’IA, il faut faire attention aux nombreux écarts. Il s’agit des écarts entre l’évaluation des besoins, l’intention de l’utilisateur, la qualité des consignes, l’interprétation qu’en fait l’IA et les résultats escomptés. Et ces écarts peuvent suffire à faire dérailler une campagne marketing, la conception d’un produit ou tout projet.
Pour combler ces écarts entre la qualité des consignes et l’interprétation de l’IA, des formations en ingénierie de prompts voient le jour. Mais, même ces formations ne suffisent pas à colmater toutes les brèches. Il y a encore d’énormes écarts en matière d’expertise.
L’expertise est assurée lorsque l’intelligence artificielle est utilisée dans un domaine que l’utilisateur maîtrise déjà. Il peut alors identifier les erreurs et diagnostiquer les problèmes dans le traitement des prompts.
Utiliser l’IA dans des domaines dont on ne maîtrise pas les contours est toujours risqué. D’autant plus qu’on manque d’outils pour évaluer les résultats ou pour identifier les erreurs et hallucinations. Surtout, on est dans l’impossibilité de savoir si l’output de l’IA correspond à l’intention du prompt initial. Il n’est donc pas surprenant que « l’extraction d’intention » est la nouvelle frontière du développement d’IA.
En fin de compte, la tendance actuelle consiste à confier la manipulation des modèles IA aux experts métier. De plus en plus, les responsables de projet recrutent des programmeurs pour tirer le maximum de Claude Code. De même, la recherche de linguistes freelances experts capables de peaufiner des traductions par IA bât son plein sur UpWork. Il en va de même des graphistes qui sont sollicités pour concevoir des chartes graphiques ou des maquettes exploitables à l’aide de l’IA.
A bien des égards, l’IA s’apparente désormais à un perpétuel stagiaire. Certes, elle dispose de connaissances encyclopédiques. Mais tant qu’elle manquera d’intention, elle ne pourra jamais vraiment être considérée comme une experte.
Conclusion
A l’exception des tâches courantes dont les processus sont parfaitement maîtrisés, l’IA ne saurait se substituer à l’expertise humaine. C’est la conclusion à laquelle le monde du travail commence à tendre. Quoi qu’on puisse dire de ses performances, l’Intelligence artificielle n’est encore qu’un outil. Et un outil dépend de l’intention de l’utilisateur pour être utilisé efficacement.
Les illustrations sur cette page proviennent de Storyset & unDraw.