Lawise

L’intelligence artificielle (IA) est l’une des technologies les plus transformatrices de notre époque. Elle promet de bouleverser des secteurs entiers, d’optimiser les processus et de soutenir la prise de décision humaine. Mais avec cette promesse viennent aussi de nombreux mythes – des affirmations simplifiées ou exagérées qui faussent la compréhension de l’IA.

En s’appuyant sur le livre The Business Case for AI de Kavita Ganesan – stratège en IA, enseignante et fondatrice d’Opinosis Analytics – voici les cinq mythes les plus répandus sur l’IA et ce qu’il faut vraiment en retenir.

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Mythe 1 : L’IA va remplacer tous nos emplois

L’idée que « l’IA va supprimer tous les emplois » est exagérée. Les systèmes actuels sont spécialisés : ils excellent dans certaines tâches précises mais manquent d’adaptabilité, de bon sens et d’intelligence émotionnelle. L’histoire montre que la technologie a toujours créé plus d’emplois qu’elle n’en a détruit, en déplaçant les travailleurs vers des tâches à plus forte valeur ajoutée. L’IA transformera nos métiers – mais ne les fera pas disparaître.

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Mythe 2 : L’IA est précise à 99,99 %

L’IA n’est pas infaillible. Même un modèle avec 95 % de précision se trompe dans 5 % des cas – et souvent davantage lorsqu’il est confronté à de nouvelles données. Dans des domaines sensibles comme la santé, ces erreurs peuvent être critiques. C’est pourquoi l’IA doit être utilisée comme un second avis ou un assistant, et non comme seul décideur.

Remarque : c’est pour cette raison que Jurilo a été entraîné pendant plus de 2 ans avec des cabinets d’avocats ainsi qu’avec les meilleures données du droit suisse – afin de garantir des réponses exactes et sans erreurs.

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Mythe 3 : L’IA produit des résultats incroyables immédiatement

On annonçait il y a quelques années que 10 millions de voitures autonomes circuleraient d’ici 2020. La réalité : développer de tels systèmes complexes demande beaucoup plus de temps, d’investissements et de technologies de soutien. Les progrès existent, mais ils se font étape par étape – rarement du jour au lendemain.

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Mythe 4 : Les algorithmes sont moins biaisés que les humains

Les algorithmes ne sont pas plus justes que les données sur lesquelles ils sont formés. Dans la justice pénale comme dans les ressources humaines, certaines IA ont amplifié des préjugés envers les femmes, les minorités ou les jeunes. Les systèmes de reconnaissance faciale, par exemple, identifient mal les visages non blancs ou féminins bien plus souvent. L’IA peut donc reproduire et amplifier les biais humains si elle n’est pas surveillée de près.

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Mythe 5 : Plus une IA est sophistiquée, meilleure elle est

Toutes les problématiques n’ont pas besoin de deep learning ou d’algorithmes dernier cri. Souvent, des approches plus simples – voire de la statistique classique – suffisent pour résoudre un problème de manière plus rapide, économique et efficace. La meilleure IA n’est pas la plus complexe, mais celle qui répond au besoin métier de façon fiable et efficiente.

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À retenir

L’IA est puissante – mais ce n’est pas une baguette magique. Elle ne supprimera pas tous les emplois, n’est pas infaillible et n’est pas exempte de biais humains. Pour exploiter l’IA avec succès, il faut la considérer comme un outil qui augmente les capacités humaines, exige une supervision et doit être aligné sur les objectifs métiers.

Comme le souligne Kavita Ganesan, le succès en IA ne vient pas du battage médiatique ou de la complexité maximale, mais d’une application réfléchie, d’attentes réalistes et d’un engagement sur le long terme.