En 2023, l’intelligence artificielle générative a ouvert de nouvelles portes. Les grands modèles de langage — notamment ChatGPT d’OpenAI et Bard de Google — peuvent aider à résoudre des problèmes, à répondre à des questions et à effectuer des prédictions. Ils sont capables de rédiger des rapports, d’interpréter des images et d’analyser des données. Leur puissance de traitement et d’apprentissage contribue à faire émerger de nouveaux modèles d’entreprise.Cependant, une petite mise en garde subsiste : la qualité de l’IA générative dépend de la qualité des données qu’elle détient. La qualité et l’éthique de ces données revêtent donc une réelle importance, en particulier lorsqu’elles ont un impact sur les décisions du monde réel.Dans cet article, nous explorons cinq rôles créés et influencés par l’IA. Grâce aux compétences techniques des développeurs de modèles, des ingénieurs de requêtes et des scientifiques des données, l’IA générative aura un impact profond sur les experts en IT. Mais elle influencera également les équipes de conformité, d’audit et de gestion des risques. À l’avenir, l’expertise devra impérativement se vouloir technique, mais aussi éthique.
Les développeurs de modèles sont les experts techniques qui conçoivent les solutions d’IA. Ils peuvent par exemple développer un outil pour faciliter le traitement des factures. Nous avons également vu des IA formées pour évaluer les sinistres d’assurance à l’aide d’images de voitures endommagées et de cartes satellites des dommages causés par les ouragans. La liste des applications potentielles est longue. Les développeurs de modèles posséderont des compétences en programmation et de l’expérience dans le développement de modèles statistiques.
Les ingénieurs de requêtes font office d’interprètes entre l’IA et les humains : c’est à eux de communiquer à l’IA ce qu’ils veulent ou attendent d’elle. Si une entreprise souhaite, par exemple, développer un livre blanc à l’aide de ChatGPT, une requête d’une phrase ne suffira pas : il est nécessaire de demander une structure et les cinq points clés, et de spécifier la longueur de chaque résumé pour générer de meilleurs résultats. Nous sommes convaincus que les ingénieurs de requêtes posséderont un bagage en informatique, parce qu’ils doivent comprendre comment ces modèles fonctionnent. Étant donné qu’il n’existe pas de diplôme universitaire en ingénierie de requêtes, nous nous attendons à ce que les prompt engineers de ces cinq prochaines années soient des personnes ayant suivi une formation en science des données et informatique.
Les scientifiques de données font le pont entre les données brutes et l’intelligence qu’elles créent. Ils veillent à ce que les nouveaux outils soient élaborés à l’aide de données propres et de qualité ; ils construisent efficacement la base sur laquelle les développeurs de modèles peuvent travailler. Dans le passé, les scientifiques de données veillaient à ce que les bonnes données soient au bon endroit. À l’heure actuelle, ils tiennent également compte des données biaisées. À l’avenir, les données de qualité devront être éthiques, et les scientifiques de données verront leur rôle s’élargir dans cette direction.
Les responsables de l’éthique veilleront à l’équité et à l’équilibre de l’utilisation de l’IA et de son impact sur les collaborateurs et clients. Par exemple, si une entreprise souhaite développer un outil d’IA pour le recrutement, mais que les données historiques disponibles tendent à favoriser les hommes blancs âgés de 30 à 40 ans, le nouvel outil serait biaisé. Les partialités auront un impact sur les probabilités d’obtenir un résultat équitable et éthique. Les responsables de l’éthique auront des connaissances en conformité et développeront naturellement des compétences techniques en cours de route.
L’IA entraînera des changements au niveau de l’audit et des risques. Dans le passé, un auditeur de logiciels suivait, par exemple, une série d’étapes bien établies. Avec l’arrivée de l’IA, les auditeurs informatiques devront désormais comprendre comment fonctionnent les algorithmes et la technologie d’autoapprentissage. Et il en sera de même pour les autres domaines de la profession. Et si l’IA développait de la propriété intellectuelle ? À qui appartiendrait-elle ? Comment l’IA influencerait-elle la cybersécurité et quels risques entraînerait-elle ? Les équipes d’audit et de gestion des risques se doivent de comprendre le concept de bonnes et de mauvaises données, la façon dont les modèles sont construits, ainsi que l’éthique des nouveaux outils.Nous venons de vous présenter cinq rôles créés et influencés par l’IA. Même si d’autres viendront encore s’y ajouter, l’équilibre que l’on retrouve dans cette liste entre compétences techniques et éthiques met en lumière ce qui compte aujourd’hui. À mesure que les entreprises commenceront à exploiter l’IA pour améliorer leurs opérations et lancer de nouveaux produits, elles devront également tenir compte de l’impact de leurs décisions. L’IA est un outil puissant, mais qui doit être déployé de façon judicieuse et équitable pour continuer à gagner en puissance à long terme.
Sebastian Mayer est Managing Director chez Protiviti. Il a à son actif plus de douze ans d’expérience en conseil informatique, sécurité de l’information, audit informatique et conseils SAP et ServiceNow.Kentaro Ellert est responsable de l’IA et AI Regulation Expert chez Protiviti. Il se spécialise dans la conformité de l’intelligence artificielle et aide les entreprises à construire un système global de gouvernance et de gestion de la conformité de l’IA.Christian Schmitz est Head of Technology pour Robert Half Allemagne. Expert en technologie, il a conseillé des entreprises de tous les secteurs, y compris des leaders mondiaux du marché et des entreprises du DAX40, sur tous les aspects de l’informatique et leurs programmes de numérisation en se concentrant sur le conseil et le recrutement.
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