L’intelligence artificielle a révolutionné nos quotidiens. L’usage de cette technologie s’est accéléré avec l’émergence de plateforme telle que ChatGPT, COPILOT ou Google Gemini.
Tout comme chaque technologie jugée révolutionnaire, l'IA présente des risques pour certains emplois « traditionnels ». Mais il ne faut pas oublier son potentiel en matière de création d’emploi.
Selon un rapport de Gartner, jusqu’en 2026, son impact sur l’emploi sera neutre. À l'horizon 2033, l’IA devrait créer plus de 500 millions de nouveaux emplois dans le monde.
En effet, l’optimisation des différents processus permettra aux professionnels de se concentrer sur les missions à forte valeur ajoutée, ce qui stimulera l'innovation dans l’entreprise et l’émergence de nouveaux métiers.
Toutefois, cette transformation fait face à des défis significatifs, notamment l'industrialisation des outils d'IA et l'accompagnement du changement au sein des organisations.
La demande croissante autour de l’IA a eu un impact positif sur certains métiers. En France, les offres d’emplois de data scientists augmente avec une moyenne de 5% tous les mois sur les deux dernières années.
Les différents cas d’usage déployés montrent son potentiel en matière d’amélioration de la performance. Prenons l’exemple du secteur financier, les modèles d'IA sont utilisés pour identifier les transactions suspectes et réduire les cas de fraude bancaire. Certaines études suggèrent que le déploiement de l'IA a amélioré la détection de fraudes dans le secteur bancaire de 30%.
Cependant, pour un déploiement réussi de cette technologie, un travail important de fiabilisation des données est indispensable.
D'après une étude de Progress, 65% des entreprises sondées sont confrontées à des problèmes de biais dans leurs données.
Les modèles d’intelligence artificielle se nourrissent de la data. Mettre en place des solutions de l’IA alimentées par des données biaisées peut nuire gravement aux entreprises. Récemment, Air Canada a été condamnée par un tribunal canadien à verser des indemnités à la suite d’une erreur de tarification effectuée par son Chatbot de service client.
Instaurer une culture data est un prérequis pour réussir l’industrialisation des outils de l’IA. Il faut accélérer la sensibilisation et la formation à tous les niveaux de l'organisation.
L'intelligence artificielle ne doit pas être perçue comme une finalité en soi, mais plutôt comme un moyen d’amélioration de la performance de l'entreprise et de création de nouvelles opportunités.
Pour cela, il ne suffit pas de déployer des outils d'IA. Les entreprises doivent accompagner leurs collaborateurs pour qu’ils puissent comprendre comment ces outils peuvent les aider dans leur travail quotidien. Ce qui permettra d’assurer une transition douce vers une automatisation intelligente et une prise de décision basée sur la data.
Pour finir, il ne faut pas négliger l’impact de l’IA sur l’environnement. Son déploiement s'accompagnera d'une consommation énergétique importante. Ce qui soulève des questions sur la durabilité de la technologie. Néanmoins, un espoir subsiste.
Selon la même étude Gartner, d’ici 2030, l’utilisation de l’IA pourrait réduire les émissions mondiales de CO2 de 5 à 15 %. Cette baisse serait principalement due à l'amélioration de l'efficacité énergétique et à l'optimisation des processus dans divers secteurs tels que l’industrie, les transports et l'agriculture.
Malgré les inquiétudes liées à l'emploi et à l'impact environnemental, l'IA détient un potentiel de catalyseur de la croissance économique et de réduction des émissions de CO2. Le train de l’IA est en marche, il ne faut pas le rater !
Tout comme chaque technologie jugée révolutionnaire, l'IA présente des risques pour certains emplois « traditionnels ». Mais il ne faut pas oublier son potentiel en matière de création d’emploi.
Selon un rapport de Gartner, jusqu’en 2026, son impact sur l’emploi sera neutre. À l'horizon 2033, l’IA devrait créer plus de 500 millions de nouveaux emplois dans le monde.
En effet, l’optimisation des différents processus permettra aux professionnels de se concentrer sur les missions à forte valeur ajoutée, ce qui stimulera l'innovation dans l’entreprise et l’émergence de nouveaux métiers.
Toutefois, cette transformation fait face à des défis significatifs, notamment l'industrialisation des outils d'IA et l'accompagnement du changement au sein des organisations.
La demande croissante autour de l’IA a eu un impact positif sur certains métiers. En France, les offres d’emplois de data scientists augmente avec une moyenne de 5% tous les mois sur les deux dernières années.
Les différents cas d’usage déployés montrent son potentiel en matière d’amélioration de la performance. Prenons l’exemple du secteur financier, les modèles d'IA sont utilisés pour identifier les transactions suspectes et réduire les cas de fraude bancaire. Certaines études suggèrent que le déploiement de l'IA a amélioré la détection de fraudes dans le secteur bancaire de 30%.
Cependant, pour un déploiement réussi de cette technologie, un travail important de fiabilisation des données est indispensable.
D'après une étude de Progress, 65% des entreprises sondées sont confrontées à des problèmes de biais dans leurs données.
Les modèles d’intelligence artificielle se nourrissent de la data. Mettre en place des solutions de l’IA alimentées par des données biaisées peut nuire gravement aux entreprises. Récemment, Air Canada a été condamnée par un tribunal canadien à verser des indemnités à la suite d’une erreur de tarification effectuée par son Chatbot de service client.
Instaurer une culture data est un prérequis pour réussir l’industrialisation des outils de l’IA. Il faut accélérer la sensibilisation et la formation à tous les niveaux de l'organisation.
L'intelligence artificielle ne doit pas être perçue comme une finalité en soi, mais plutôt comme un moyen d’amélioration de la performance de l'entreprise et de création de nouvelles opportunités.
Pour cela, il ne suffit pas de déployer des outils d'IA. Les entreprises doivent accompagner leurs collaborateurs pour qu’ils puissent comprendre comment ces outils peuvent les aider dans leur travail quotidien. Ce qui permettra d’assurer une transition douce vers une automatisation intelligente et une prise de décision basée sur la data.
Pour finir, il ne faut pas négliger l’impact de l’IA sur l’environnement. Son déploiement s'accompagnera d'une consommation énergétique importante. Ce qui soulève des questions sur la durabilité de la technologie. Néanmoins, un espoir subsiste.
Selon la même étude Gartner, d’ici 2030, l’utilisation de l’IA pourrait réduire les émissions mondiales de CO2 de 5 à 15 %. Cette baisse serait principalement due à l'amélioration de l'efficacité énergétique et à l'optimisation des processus dans divers secteurs tels que l’industrie, les transports et l'agriculture.
Malgré les inquiétudes liées à l'emploi et à l'impact environnemental, l'IA détient un potentiel de catalyseur de la croissance économique et de réduction des émissions de CO2. Le train de l’IA est en marche, il ne faut pas le rater !
Ibrahim HATIM
