L’importance de l’intervention humaine dans l’Intelligence Artificielle
L’Intelligence Artificielle (IA) a révolutionné le monde technologique. Cependant, son utilisation sans l’intervention d’experts humains peut s’avérer dangereuse. Les professionnels jouent un rôle crucial dans la gestion des données et du contexte dans les organisations, apportant une vision qu’aucune machine ne peut répliquer.
Le rôle des experts humains à l’ère de l’IA
Nous sommes à l’ère de l’IA et des modèles de langage, une période où les opportunités et les risques s’entremêlent. L’adoption de l’IA générative présente un nouvel ensemble de défis et de meilleures pratiques. Cependant, il est important de se rappeler que la connaissance et la compréhension sont aussi importantes que le langage dans ces modèles.
Un exemple clair est un modèle de langage générant une nouvelle recette. Le modèle peut réciter des mots liés à la cuisine, mais il manque de connaissance et de compréhension nécessaires pour créer une recette cohérente et savoureuse. C’est ici que l’expérience humaine entre en jeu.
La corrélation n’implique pas la causalité
Les experts humains sont nécessaires pour déterminer les véritables causes derrière les données. L’expérience combine le langage avec la connaissance et la compréhension, créant une vision plus complète.
Pour recréer cette structure d’expérience dans les machines, nous avons besoin de plus que simplement du langage. Nous avons besoin de connaissance et de compréhension. Les modèles de langage sans ces éléments ne devraient pas prendre de décisions.
Par conséquent, nous devons commencer par l’expérience et travailler à rebours. Traduire l’expérience humaine en langage machine peut informer les décisions humaines ou permettre des décisions autonomes. L’élément le plus critique dans les discussions sur l’IA et l’apprentissage automatique (ML) est l’expérience, pas les données.
Le processus de construction de solutions d’IA doit commencer par la question de quelle expérience est la plus importante pour l’organisation. Ensuite, nous devons évaluer le niveau de risque associé à la perte de cette expérience ou le potentiel de déléguer cette décision impulsée par des experts à une machine.
Au fur et à mesure que nous passons de l’exploration aux opérations, nous pouvons prévoir des changements dans les secteurs du marché en fonction de leurs investissements en IA. Il est crucial de transférer l’expérience opérationnalisée aux machines et d’établir une vision pour l’avenir du marché.
Les leaders doivent commencer par la question de ce qu’ils pourraient accomplir sur le marché qui nécessiterait que tous les autres réagissent à eux. Les organisations les mieux placées seront celles qui investissent dans le transfert de l’expérience opérationnalisée aux machines.
À propos de l’auteur : Brian Evergreen est le fondateur de The Profitable Good Company, une communauté où les experts peuvent partager des idées et des nouvelles liées aux données. Sa vision est d’aider les organisations à naviguer dans le monde de plus en plus complexe de l’IA et du ML, en mettant toujours l’expérience humaine en premier.
Clara est créatrice et éditrice de contenus, avec une solide formation en sciences et une spécialisation en intelligence artificielle. Sa passion pour ce domaine en constante évolution l'a amenée à acquérir les connaissances nécessaires pour comprendre et communiquer les avancées les plus récentes dans ce domaine. Grâce à son expérience et à ses compétences en rédaction et édition de contenus, Clara est capable de transmettre de manière claire et efficace des concepts complexes liés à l'intelligence artificielle et ainsi les rendre accessibles à tous types de publics.
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