Dans le cadre de notre dossier « Visionnaires de l’I. A : Comment l’intelligence artificielle façonne le monde de demain »,Claudia AYIKA nous partage son expertise sur les avancées et les défis majeurs à venir dans le domaine de l’I.A.
Pouvez-vous vous présenter à nos lecteurs ?
Je m’appelle Claudia AYIKA et je suis ingénieure data scientist au sein du LARIIS, le Laboratoire de Recherche Interdisciplinaire en Intervention Sociale d’HETIS. Mon rôle consiste à gérer et administrer les bases de données, à effectuer des analyses approfondies, à construire et orchestrer des pipelines de données, à réaliser des cartographies et à appliquer l’IA sur divers projets. J’utilise également des outils de mathématiques appliquées, tels que les calculs stochastiques, pour réaliser des projections démographiques et d’autres analyses prédictives. En somme, je suis impliquée dans de nombreux aspects de la gestion et de l’exploitation des données, avec pour objectif de soutenir nos projets de recherche et d’intervention sociale.
Quelles sont les dernières avancés et innovations dans le domaine de l’IA qui ont retenu votre attention récemment ?
Plusieurs avancées dans le domaine de l’IA m’ont particulièrement intéressée. Tout d’abord, le Deep Learning, inspiré de notre propre cerveau, propulse l’IA vers de nouveaux sommets. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) permettent désormais une reconnaissance d’images et de la parole quasi-humaine. C’est une véritable révolution pour les médias, la sécurité et l’accessibilité. Ensuite, Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP) fait également des bonds de géant. Les modèles comme BERT redéfinissent la compréhension du langage, tandis que GPT-4 d’OpenAI repousse les limites de la génération de texte. Ces avancées transforment ainsi les services clients, les moteurs de recherche et même la création de contenu. Enfin, j’aimerais également parler du développement de l’IA explicable (XAI ou eXplainable Artificial Intelligence) qui vise à rendre les décisions des modèles d’IA plus transparentes et compréhensibles pour les utilisateurs. Imaginez que vous postuliez pour un emploi de vos rêves et qu’un système d’IA vous informe simplement que votre candidature a été rejetée, sans aucune explication. Vous vous retrouveriez probablement frustré et perplexe, vous demandant ce qui n’allait pas dans votre profil ou votre candidature. C’est précisément ce genre de situation que l’IA explicable vise à résoudre. Au lieu d’un rejet sec, un système XAI pourrait vous dire : « Votre candidature n’a pas été retenue principalement parce que vous manquez de 2 ans d’expérience dans le domaine X, qui est crucial pour ce poste. De plus, vos compétences en Y sont légèrement en dessous de nos attentes. » Cette approche transparente vous permettrait de comprendre les raisons du rejet, d’améliorer vos compétences si nécessaire, et potentiellement de postuler à nouveau avec de meilleures chances de succès. L’XAI transforme ainsi une décision opaque en un processus compréhensible et constructif, ce qui renforce la confiance dans les systèmes d’IA utilisés dans des domaines sensibles comme le recrutement, les prêts bancaires ou les diagnostics médicaux.
Quels secteurs ont le plus bénéficié de l’intégration de l’IA ?
Plusieurs secteurs ont bénéficié de l’intégration de l’IA. Dans le domaine de la santé par exemple, l’IA a transformé la manière dont nous soignons et prévenons la maladie. Par exemple, des algorithmes sophistiqués analysent des images médicales (radiographies, IRM, etc.) avec une précision accrue, aidant les médecins à poser des diagnostics plus rapides et plus précis. Les traitements sont de plus en plus adaptés à chaque patient grâce à l’analyse de leurs données génétiques et médicales. Dans le secteur de la finance, Les algorithmes d’IA exécutent des transactions boursières à une vitesse inégalée, en analysant de vastes quantités de données en temps réel. L’IA permet également d’identifier plus rapidement les transactions frauduleuses en analysant les comportements d’achat atypiques. L’IA a également joué un rôle central dans le développement de la finance décentralisée (DeFi), en permettant la création de protocoles financiers automatisés et transparents. Dans le secteur de l’éducation, l’IA permet de créer des parcours d’apprentissage adaptés à chaque élève, en tenant compte de ses forces, de ses faiblesses et de son rythme d’apprentissage. D’autres secteurs comme l’industrie, le transport et le commerce bénéficient également de l’intégration de l’IA.
Comment voyez-vous l’avenir de l’IA et son impact sur la société ?
L’intelligence artificielle est déjà en train de bouleverser notre monde avec la transformation de nombreux domaines. En économie par exemple, l’automatisation de nombreuses tâches, la création de nouveaux modèles économiques et l’émergence de nouvelles industries sont à prévoir. En ce qui concerne l’impact sur la société, des changements profonds sont encore attendus dans les domaines de la santé (diagnostics, traitements personnalisés), de l’éducation, des transports, de l’environnement et dans plusieurs autres domaines.
Quel est votre avis sur l’impact qu’a et aura l’IA sur l’emploi en France ?
L’intelligence artificielle est en train de bouleverser en profondeur le paysage de l’emploi en France. Elle suscite des inquiétudes légitimes quant à la destruction de certains postes mais elle ouvre également de nouvelles perspectives et crée de nombreux emplois qualifiés. Le développement de l’IA engendre une forte demande de compétences spécifiques (data science, développement IA, etc), créant ainsi de nouvelles opportunités. Cependant, l’IA transforme également les emplois déjà existants. C’est le cas notamment dans la communication et les médias qui sont déjà radicalement transformés. L’automatisation de tâches répétitives permettra aux travailleurs de se concentrer sur des activités plus complexes et créatives, tout en créant de nouvelles opportunités dans les secteurs de l’innovation et de la technologie. Cela pourrait entraîner des pertes d’emplois et accentuer les inégalités et les questions éthiques. Dans tous les cas, il est nécessaire de mettre en place des politiques pour accompagner cette transformation, notamment en matière de formation, de recherche et d’investissement dans les technologies de l’avenir. L’IA représente à la fois un défi et une opportunité pour le marché du travail français. Pour en tirer pleinement parti, je pense qu’il est nécessaire d’adopter une approche globale et de mettre en place des mesures adaptées pour accompagner les travailleurs dans cette transformation.
Quels sont les principaux défis éthiques liés à l’IA et comment les abordez-vous dans votre travail ?
Dans le domaine de l’Intervention Sociale où nous sommes parfois appelés à manipuler des données sensibles, les enjeux éthiques liés à l’IA sont particulièrement importants. Les principaux défis que nous rencontrons sont la protection des données, les biais algorithmiques, la transparence et la responsabilité. En effet, nous devons garantir la confidentialité et la sécurité des données que nous collectons et traitons, qu’elles proviennent des bases de données ouvertes, de nos propres bases de données ou de partenaires. Cela implique de mettre en place des mesures techniques et organisationnelles robustes pour prévenir les fuites et les utilisations abusives. De même, les algorithmes d’IA peuvent reproduire et amplifier les biais présents dans les données d’entraînement. Il est essentiel de les détecter et de les corriger pour éviter de prendre des décisions discriminatoires. Je trouve qu’il est également important de pouvoir expliquer de manière claire et concise comment nos modèles fonctionnent et comment ils arrivent à leurs conclusions. Pour répondre à ces défis, nous avons mis en place différentes mesures au labo. Nous avons notamment adopté une gouvernance des données rigoureuse, nous évaluons régulièrement nos modèles pour détecter les biais, et nous communiquons de manière transparente sur nos travaux. Il est également important de collecter uniquement les données nécessaires pour l’application d’IA et de minimiser la collecte de données personnelles sensibles. Cela réduit les risques de divulgation non autorisée. Au LARIIS, l’éthique est au cœur de notre démarche, surtout lorsque l’on parle d’intelligence artificielle. Nous considérons l’IA comme un outil puissant pour améliorer nos services, mais nous sommes conscients des risques qu’elle peut engendrer. C’est pourquoi nous mettons tout en œuvre pour développer et utiliser l’IA de manière responsable et bénéfique pour tous.
Quelles sont, selon vous, les opportunités et les défis futurs pour les experts en IA, notamment en ce qui concerne l’évolution de la technologie et de la réglementation ?
L’avenir des experts en IA s’annonce passionnant mais aussi complexe. La demande en compétences liées à l’IA ne cesse de croître, ouvrant de vastes perspectives de carrière dans des secteurs variés. Le développement rapide de l’IA offre également l’opportunité de travailler sur des projets innovants ayant un impact sociétal significatif. Cependant, ce secteur en constante évolution exige une formation continue et une adaptation rapide aux nouvelles technologies. Bien que le domaine de l’IA offre de nombreuses opportunités, il présente également des défis considérables. La complexité croissante des modèles d’IA, les enjeux éthiques liés à leur utilisation et la nécessité de se conformer à une réglementation en constante évolution représentent autant de challenges pour les experts. Cela implique de garantir la collecte, le stockage et l’utilisation appropriés des données. De plus, la compétition internationale est assez féroce, exigeant des compétences pointues et une spécialisation poussée.
Quels conseils donneriez-vous à ceux qui souhaitent se lancer dans une carrière dans l’IA ? L’un des premiers conseils que je donne toujours à ceux qui souhaitent se lancer dans une carrière dans l’IA c’est d’apprendre et de comprendre les bases. En effet, en commençant par acquérir une solide compréhension des concepts clé de l’IA, on peut construire une fondation robuste qui facilitera l’assimilation de concepts plus complexes par la suite. De plus, il est crucial de se familiariser avec les langages de programmation couramment utilisés en IA, comme Python, ainsi que les bibliothèques et frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch, ou Scikit-learn. Cette connaissance pratique vous permet de mettre rapidement en œuvre des modèles et d’expérimenter avec des données réelles. Ensuite, dirai de pratiquer et de rester à jour avec les dernières avancées car l’IA est en constante évolution et les choses bougent très vite. L’IA est un champ vaste et choisir un domaine spécifique (vision par ordinateur, traitement du langage naturel, etc.) permet de développer une expertise reconnue. Nous savons que l’IA soulève des questions éthiques importantes. Il est donc essentiel de développer une conscience éthique et de s’assurer que ses projets respectent les questions liées à l’éthique, à la sécurité et à la confidentialité. En résumé, pour réussir dans l’IA, il faut allier de solides connaissances techniques, une passion pour le domaine et une capacité à s’adapter aux évolutions rapides du secteur tout en gardant en tête que chaque parcours est unique et les besoins peuvent varier en fonction des objectifs de chaque personne. Quoi qu’il en soit, la persévérance et la curiosité sont des qualités essentielles si vous voulez vous lancer dans une carrière dans l’IA.
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