L’Intelligence Artificielle (IA) est en train de transformer les entreprises de tous les secteurs et il est habituel que les organisations incorporent ce type de technologie dans leurs stratégies. Une tendance qui au cours des prochaines années augmentera, selon le dernier rapport de croissance du segment Twilio, les 54 % des 2 450 entreprises enquêtées ont augmenté dans leurs inversions la prochaine année.
Mais est-ce que l’intelligence artificielle a réellement une valeur ajoutée pour les entreprises ou est-elle succombée avant une tendance imparable ? Des outils comme l’IA génératrice ou les chatbots nous aident à simplifier notre travail et à offrir une meilleure expérience client. Sans embargo, nous rencontrons également des exemples d’erreurs qui supposent une perte de temps et d’argent. Automatisations incorrectes, de basse qualité et de mauvaise interprétation des données ou, également, des erreurs qui remettent en question l’éthique et la morale de ces outils qui font que l’IA n’est pas adaptée à tous.
Des géants comme Amazon, Google ou Microsoft ont échoué à développer certaines de leurs intelligences artificielles, mais ils ont également échoué, car ils n’ont pas réussi à atteindre les attentes élevées ou à cause de leurs erreurs qui ont été générées par les utilisateurs.
Comme le dit Miguel Clavero, PDG de Nivoria, agence espagnole spécialisée en marketing numérique « L’intelligence artificielle bien mise en œuvre peut nous apporter des informations très utiles. Par exemple, dans le domaine du marketing numérique, l’IA permet d’analyser de grands volumes de données, de réaliser des analyses prédictives ou de réaliser une segmentation d’audience plus précise. Maintenant bien, la supervision humaine sera toujours essentielle pour ne pas éviter les erreurs de campagne qui nous permettent d’obtenir un mauvais retour sur investissement.
4 outils activés par IA qui ne fonctionnent pas
- La recherche vocale. Depuis 2017, Amazon a perdu des décennies de millions de dollars avec Alexa, a-t-il déclaré dans le Wall Street Journal en juillet. Et ce n’est pas leur seul, Microsoft a installé son assistant Cortana en 2023, désormais compatible avec Outlook mobile, et Google est en place. Ces conflits doivent être liés à divers facteurs : les utilisateurs ne font pas l’utilisation qui s’attend à ce que ces appareils, préfèrent d’autres IA pour des consultations importantes, et suivent le rythme de l’évolution de l’intelligence artificielle est très coûteuse. Bien sûr, Amazon a l’intention d’utiliser à nouveau l’IA d’Anthropic, compétence de ChatGPT, pour votre nouvelle Alexa
Les 54 % des dirigeants d’entreprises ont augmenté leurs inversions en intelligence artificielle (IA) au cours de la prochaine année.
- L’IA imparfaite de Google. Vous connaissez tous l’escándalo de Google avec votre outil de IA Generativa, Gemini. L’année dernière, les alarmes ont été déclenchées lorsque l’outil a commencé à générer des images historiques erronées et à les placer dans des soldats comme des soldats nazis noirs. Le géant a perdu dans une communication et a perdu une « inclusivité démesurée », mais l’erreur s’est produite dans une crise de crédibilité et une perte de 95 000 millions de dollars en sac. Google a été plus prudent et a lancé d’autres versions de Gemini ou de l’outil Bard pour générer du texte, d’autres entreprises comme Open AI ou le propre Amazon qui ont fait le travail
- Les IA génératrices de texte. Les textes générés par IA Suelen suivent une même structure et peuvent également contenir des fautes gramaticales. Les écrits sont très impersonnels et veillent à ce que le message ne donne pas une opinion propre. De plus, les informations que l’on peut lire sont très générales et simples car elles ne sont pas liées au contexte du thème sur lequel se pose la question. Si nous utilisons cet IA dans la création de copies pour les réseaux sociaux, il est possible que l’algorithme de pénalité détecte ces caractéristiques
- Les outils pour localiser les textes écrits avec IA. Avec l’augmentation de ChatGPT, l’inquiétude se trouvait également dans le milieu universitaire car il était possible que les anciens élèves puissent écrire des travaux sur des questions de minutes et, en plus, les tester. Certaines startups ont concentré leurs efforts sur les outils de développement qui peuvent localiser l’écriture générée par IA, les essais ont conclu qu’ils étaient très difficiles à identifier, sur tout lorsque le texte généré était traité et adapté par un être humain. De ce moment, ces outils peuvent seulement alerter de « sospechas ».
