Loïc DESCHAMPS
AI generated x Penco

Pourquoi vous ne devez pas opter pour l'IA ?

Loïc DESCHAMPS, 27 septembre 2024

1. Introduction

Un matin, je suis dans le train, en route pour un rendez-vous pro. Mon voisin, la trentaine, tape énergiquement sur son PC portable. Sans vouloir l'espionner, je jette un coup d'œil (on connaît tous ça, n’est-ce pas ?) et je me rends compte qu'il utilise l'IA pour rédiger un compte-rendu. Quinze minutes plus tard, tout est terminé ! Mais est-ce vraiment aussi impressionnant qu’il n’y paraît ? Oui, l'IA a des atouts indéniables, mais est-ce une raison pour y plonger tête baissée ? Avant de répondre, il faut peser le pour et le contre.

"L'IA a rédigé mon compte-rendu, j’ai gagné du temps !" me dit-il. Vraiment ? "Oui, mais j'ai dû le reformuler et le mettre en forme moi-même…"

2. L'IA : vraiment la solution miracle ?

On entend souvent dire que l'IA peut tout résoudre. Prenons l'exemple de ce compte-rendu : il a fallu retoucher le texte généré. Un bon consultant ne peut pas simplement copier-coller le travail d'une IA sans y ajouter son expertise, son analyse et sa compréhension des personnes avec qui il échange. Un leader, de son côté, ne peut pas non plus exposer des livrables sans y mettre sa touche personnelle.

Alors oui, on entend que l'IA peut booster la productivité et organiser les tâches… mais en réalité, c'est souvent plus compliqué que cela.

  • C'est plus compliqué qu'on ne le pense : Utiliser l'IA à titre individuel pour un solopreneur, pourquoi pas. Mais pour déployer de l'automatisation à grande échelle, ce n'est pas juste une question d'ajouter un moteur d'IA. Implémenter tout cela à une plus grande échelle peut vite devenir une aventure technique et humaine mouvementée.
  • Dépendance aux données : L’IA se nourrit de données. Si vos données sont de mauvaise qualité, les résultats seront à l’image de ces données : biaisés ou incomplets. Gérer parfaitement les données devient alors un préalable, ce qui, soyons honnêtes, est encore loin d’être acquis pour beaucoup d’entreprises.

L'IA semble rapide et facile, mais intégrer cette technologie dans un système existant est souvent bien plus complexe qu’il n’y paraît. Attendez-vous à des défis techniques et financiers.

3. L'éthique et la responsabilité : qui est aux commandes ?

L’IA soulève des questions éthiques majeures. Les décisions prises par une machine sont-elles toujours justes ? Pas forcément.

  • Biais des algorithmes : L'IA apprend à partir des données qu’on lui fournit, mais si ces données sont biaisées, elle ne fera que reproduire ces biais. Dans des domaines comme le recrutement ou la justice, cela peut entraîner des conséquences graves.
  • Manque de transparence : Il est souvent difficile de comprendre comment une IA prend ses décisions. C’est ce qu’on appelle la fameuse "boîte noire". Et si quelque chose tourne mal, qui est responsable ?

L'IA peut produire des erreurs importantes. Peut-on vraiment laisser une machine décider à notre place ? Et surtout, que fait-on lorsqu'elle se trompe ?

4. Remplacer les humains : une bonne idée ?

L'une des grandes craintes concernant l'IA est qu'elle finisse par remplacer les humains dans certains métiers. Même si cela peut se produire dans certains secteurs, est-ce une bonne idée ?

  • L'IA manque de créativité et d’empathie : L'IA excelle dans les tâches répétitives, mais elle n’a ni imagination ni empathie. Dans des métiers où ces qualités sont essentielles, elle ne pourra jamais remplacer les humains.
  • Impact variable sur la productivité : L'automatisation peut améliorer la productivité, mais ne confondons pas automatisation et IA. L’automatisation existait bien avant l'IA et suffit souvent pour améliorer les processus.

L'IA peut aider à accélérer certaines tâches, mais elle ne doit pas être vue comme une solution universelle.

5. Sécurité et cybersécurité : l'IA, un risque supplémentaire ?

Les systèmes basés sur l'IA sont souvent complexes, ce qui peut introduire des vulnérabilités en matière de cybersécurité.

  • Risques de piratage : Une IA mal sécurisée est une cible facile pour les pirates. Ils peuvent manipuler les décisions prises par l'IA ou voler des données sensibles.
  • Erreurs techniques : Comme tout système informatique, l'IA n'est pas à l'abri des erreurs. Une petite erreur dans l'algorithme ou le code peut avoir de grandes conséquences, surtout dans des secteurs comme la santé ou les transports.

Ajouter l'IA, c'est aussi ajouter de la complexité. Si elle n'est pas correctement sécurisée, cela peut coûter très cher à votre entreprise.

6. L'impact environnemental : attention à la planète !

L'IA semble immatérielle, mais elle a un coût bien réel pour l'environnement.

  • Consommation d'énergie : Entraîner des modèles d'IA demande énormément de puissance de calcul, ce qui entraîne une consommation d'énergie colossale, augmentant ainsi l'empreinte carbone.
  • Infrastructures lourdes : L'IA a besoin de grandes quantités de données et de capacités de traitement, ce qui implique des infrastructures coûteuses à maintenir et très énergivores.

L'IA a un impact non négligeable sur l'environnement. Si vous vous souciez de votre empreinte écologique, c'est un aspect à bien évaluer.

7. Alternatives à l'IA : plus simples et tout aussi efficaces !

Avant de vous lancer tête baissée dans l'IA, pourquoi ne pas envisager des solutions plus simples ?

  • Le Nocode : Des outils comme Penco.app vous permettent de créer des applications sans coder ni recourir à l'IA. Ils sont flexibles et peuvent répondre à vos besoins spécifiques, sans nécessiter d’énormes investissements.
  • Outils sur étagère : Parfois, des solutions prêtes à l'emploi suffisent largement pour répondre à vos besoins.

Le Nocode, par exemple, est une solution facile à adopter, adaptable à vos besoins, et sans les complexités de l'IA.

8. Conclusion

En résumé, bien que l'IA puisse impressionner dans certains contextes, elle n'est pas la réponse à tous vos problèmes. Entre les coûts, les défis éthiques, les risques de sécurité et l'impact environnemental, il est important de bien réfléchir avant de vous lancer.

Plutôt que de suivre aveuglément la tendance, explorez des solutions plus simples, comme le Nocode ou des logiciels déjà existants. Ces outils vous permettront d'atteindre vos objectifs de manière plus simple, plus accessible, et sans les complications de l'IA.

Voir le profil LinkedIn de Loïc DESCHAMPS