L’intelligence artificielle est devenue une force de transformation, faisant progresser rapidement ses propres capacités et permettant aux industries de devenir plus automatisées, davantage axées sur les données et plus axées sur la technologie.
Alors que l’IA reste au centre de l’attention, le concept consistant à centrer les besoins des clients avec des solutions d’IA l’est également. Exploiter l’immense potentiel de l’IA signifie aligner son développement et ses applications sur les objectifs et les valeurs spécifiques des clients qui l’utiliseront.
Cela garantit que les solutions d’IA offrent des avantages ciblés de manière éthique, durable et centrée sur le client.
Au-delà de l’efficacité
Les clients adoptent l’IA principalement pour améliorer leur efficacité, réduire leurs coûts et acquérir un avantage concurrentiel. Walmart, par exemple, a tiré parti de l’IA pour optimiser ses itinéraires de camions, économisant ainsi des millions de dollars en coûts annuels de carburant.
Si l’efficacité et la réduction des coûts constituent des avantages incontestables, il est tout aussi important d’aligner l’IA sur les valeurs des clients. Les clients accordent de plus en plus la priorité à la durabilité, à la responsabilité sociale et à la transparence dans leurs opérations.
Unilever, un géant mondial des biens de consommation, a intégré l’IA dans ses usines pour minimiser la production de déchets, démontrant ainsi son engagement en faveur de pratiques respectueuses de l’environnement. Le National Health Service du Royaume-Uni, reconnaissant le potentiel de biais dans les algorithmes d’IA, a développé un outil de dépistage des maladies oculaires diabétiques qui informe ouvertement les utilisateurs des biais potentiels, favorisant ainsi la transparence et la confiance.
Les pièges d’une IA mal alignée
Lorsque l’IA n’est pas alignée sur les objectifs et les valeurs des clients, elle peut entraîner des problèmes.
Les outils de recrutement par l’IA peuvent comporter des préjugés à l’encontre de certains types d’individus, et des inquiétudes ont été soulevées concernant les systèmes de modération de l’IA de Facebook, provoquant un tollé parmi les utilisateurs et soulevant des inquiétudes quant à une censure et une manipulation potentielles.
Les développeurs d’IA peuvent créer des solutions centrées sur le client en favorisant un dialogue ouvert et une collaboration pour bien comprendre les objectifs et les valeurs des clients.
Toyota, pionnier de l’industrie automobile, a pris cette approche à cœur.
Avant de développer des robots IA pour ses chaînes de montage, les employés de Toyota ont passé plus d’un an à observer et à comprendre les processus complexes et les nuances des travailleurs humains.
Cette compréhension approfondie leur a permis de créer des solutions d’IA qui ont amélioré les compétences et les capacités de leurs homologues humains, plutôt que de les remplacer.
Il est crucial d’intégrer les perspectives des clients à chaque étape du développement de l’IA.
Pour garantir que son algorithme anti-discrimination reflète les normes communautaires, Airbnb a conçu des simulations basées sur des données réelles d’utilisateurs, permettant à l’entreprise d’identifier et d’atténuer les biais potentiels avant de déployer l’algorithme.
Les équipes multidisciplinaires jouent également un rôle essentiel en considérant les problèmes de manière globale et en garantissant que les solutions d’IA s’alignent sur un plus large éventail de besoins des clients. L’initiative Healthcare NExT de Microsoft, qui vise à développer des outils d’IA pour des applications de soins de santé telles que le dépistage du cancer et la coordination du triage, illustre cette approche.
En travaillant de manière interfonctionnelle, l’équipe pourrait anticiper et résoudre les angles morts potentiels des modèles d’IA, garantissant ainsi leur pertinence et leur efficacité dans les contextes de soins de santé réels.
Des canaux d’itération et de retour d’information rapides sont également essentiels pour adapter les solutions d’IA aux besoins spécifiques des clients. Uber utilise des modèles d’apprentissage automatique explicables pour ajuster dynamiquement les prix des courses en fonction de la dynamique de l’offre et de la demande en temps réel.
Cette transparence permet aux conducteurs et aux passagers de comprendre les facteurs qui influencent les décisions tarifaires, favorisant ainsi la confiance et améliorant l’expérience utilisateur globale.
Les initiatives open source, telles que la publication par OpenAI de l’intégralité de son code pour les capacités de langage naturel de GPT-3, favorisent davantage la transparence et la responsabilité. En rendant les modèles et les algorithmes d’IA accessibles à la communauté de recherche au sens large, les entreprises démontrent leur engagement en faveur du développement éthique de l’IA et d’une collaboration ouverte.
Équilibrer les contraintes et les aspirations
S’il est primordial d’aligner l’IA sur les objectifs et les valeurs des clients, il est important de reconnaître les défis inhérents à l’équilibre entre les contraintes techniques et les aspirations des clients. Le développement de l’IA est souvent un processus complexe et itératif, et l’obtention des résultats souhaités peut nécessiter des compromis et des ajustements.
Cependant, une collaboration réfléchie, une communication ouverte et une concentration sur l’impact humain réel peuvent combler le fossé entre la faisabilité technique et les attentes des clients.
En travaillant ensemble, les développeurs d’IA et les clients peuvent naviguer dans les complexités du développement de l’IA et libérer son immense potentiel pour générer des progrès significatifs dans tous les secteurs.
Informations sur l’auteurColin S. Levy est avocat et directeur juridique chez Malbek.
Écrivez pour nous : Lignes directrices pour les auteurs
