La valeur de l’intelligence artificielle (IA) c’est sa capacité à faire des prédictions. Calculer, plus rapidement et plus précisément qu’il n’a jamais été possible, la probabilité d’un résultat particulier, c’est l’avancée fondamentale que l’IA nous apporte. Pour commencer, qu’appelle-t-on IA ? Ces dernières années, les sauts technologiques qui ont généré le plus grand buzz sont l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur. Il sont la source d’applications pouvant être utilisées pour donner aux machines la capacité d’apprendre, sans intervention humaine, en étant simplement alimentées par des données.
Certains prédisent que dans un avenir proche nous devrons nous habituer à travailler aux côtés de machines « intelligentes », ce qui augmentera considérablement notre productivité. D’autres considèrent que l’arrivée de ces machines nous rendra obsolètes et nous conduira vers un chômage de masse et éventuellement à des troubles civils. Les économistes étudiant l’innovation et le changement technologique, utilisent un cadre conventionnel pour essayer de comprendre et de prévoir l’impact d’une nouvelle technologie dans sa capacité à réellement réduire les coûts. L’IA est une très grande avancée dans le domaine des statistiques, et pas du tout dans le domaine de l’intelligence. Il ne s’agit que d’un aspect de l’intelligence, la prédiction. Les entreprises doivent faire des prédictions plusieurs fois par jour. Allons-nous faire un profit plus élevé en vendant de gros volumes à bas prix, ou de petits volumes à un prix élevé ? Qui est le meilleur membre de l’équipe pour occuper un poste ? Où trouverons-nous le meilleur rapport qualité-prix de notre budget de marketing ? Traditionnellement, ces prédictions s’appuyaient fortement sur l’instinct, ce que notre intuition ou notre expérience nous indique comme étant le résultat le plus probable. Nos instincts s’appuient sur ce que nous avons appris, et nous n’avons que très peu de temps à consacrer à la lecture de nouveaux rapports et de livres sans cesse publiés. Ce n’est généralement pas une contrainte pour un ordinateur, qui, s’il est doté des bons algorithmes, peut ingérer automatiquement de grandes quantités de données et les utiliser pour faire des prédictions plus rapidement et avec plus de précision que ce que nous ne pourrions jamais espérer.
