L’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt croissant, il est crucial d’examiner ses limites avant de déterminer comment elle peut améliorer l’efficacité et la productivité au travail.La légende raconte que Guillaume Tell a tiré une pomme sur la tête de son jeune fils. cette histoire offre plusieurs interprétations pertinentes dans le contexte de la théorie de la technologie.Tell était un tireur d’élite. Il savait que son arc était fiable, mais il le considérait comme un simple outil sans pouvoir propre. Tell a choisi la cible.
L’IA, notamment les grands modèles linguistiques (LLM) comme ChatGPT, peut être comparée à un arc. L’utilisateur est l’archer, et la pomme représente son objectif. Cette outlook facilite l’identification des utilisations efficaces de l’IA en milieu professionnel.
Il est essentiel de connaître les limites de l’IA pour déterminer où elle peut réellement améliorer l’efficacité et la productivité. Les LLM ont tendance à générer des résultats déconnectés de la réalité. Une étude récente a révélé que jusqu’à 60 % de leurs réponses peuvent être incorrectes. Les versions premium peuvent même répondre incorrectement aux questions avec plus d’assurance que leurs versions gratuites.
Certains LLM sont des systèmes fermés, ce qui signifie qu’ils ne mettent pas à jour leurs « croyances ». Dans un monde en constante évolution, la nature statique de ces LLM peut être trompeuse. Ils s’éloignent de la réalité et peuvent devenir peu fiables.
Des études suggèrent que les interactions avec les utilisateurs peuvent dégrader les performances des LLM. Par exemple, des chercheurs ont constaté que les LLM peuvent devenir plus racistes avec le temps. Leur production devient donc imprévisible.Les LLM n’ont pas d’objectifs propres et ne peuvent pas découvrir le monde de manière autonome. Ce sont des outils permettant aux utilisateurs de déléguer leur exploration du monde.De plus, les LLM ne comprennent pas le monde dans lequel ils sont intégrés. Ils ressemblent davantage à des perroquets bavards qui donnent l’impression d’être intelligents.
Les LLM peuvent extraire des données et établir des associations statistiques entre les mots pour imiter le langage humain. Cependant, l’IA ne comprend pas la signification de ces associations. Elle ne sait pas, par exemple, que le chant du coq ne provoque pas le lever du soleil. Bien que la capacité d’un LLM à imiter le langage soit impressionnante, cette imitation ne signifie pas qu’il possède les attributs de l’original.
Comment utiliser l’IA plus efficacement au travail ?
L’IA peut être utile pour critiquer des idées. Souvent, les gens n’aiment pas les critiques, surtout en public. Les critiques générées par les LLM sont privées et peuvent être bénéfiques. L’utilisation de l’IA pour tester des idées peut aider à éviter les angles morts et les erreurs évidentes.
L’IA peut aider à structurer votre compréhension du monde. L’IA ne comprend pas les causes des événements, poser des questions à un LLM peut vous forcer à donner un sens aux choses. Par exemple, interroger un LLM sur l’adoption généralisée de l’IA par une université peut révéler des avantages en termes d’efficacité, mais l’IA ne comprendra pas comment les ressources sont allouées. le personnel administratif libéré ne peut pas être redé
Les limites de l’Intelligence Artificielle (IA) et son utilisation au travail
Table of Contents
L’intelligence artificielle (IA), notamment les grands modèles linguistiques (LLM), suscite un intérêt croissant. Il est donc essentiel d’examiner ses limites pour déterminer comment elle peut améliorer efficacement la productivité au travail.
Les limites des LLM
Résultats déconnectés de la réalité: Les LLM peuvent générer des informations incorrectes. Une étude révèle que jusqu’à 60 % de leurs réponses peuvent être fausses.
Systèmes fermés: Certains LLM ne mettent pas à jour leurs connaissances, ce qui peut les rendre obsolètes et peu fiables dans un monde en constante évolution.
Dégradation avec l’interaction: Les performances des LLM peuvent se dégrader avec les interactions des utilisateurs, entraînant des résultats imprévisibles (comme le développement de biais).
Manque d’objectifs propres: Les LLM sont des outils et ne peuvent pas explorer le monde de manière autonome.
Manque de compréhension: Les LLM ne comprennent pas le sens des informations qu’ils traitent. Ils imitent le langage humain sans en saisir le sens profond.
Comment utiliser l’IA efficacement au travail?
Critique d’idées: L’IA peut servir à critiquer des idées de manière privée et constructive, évitant ainsi les biais et les erreurs.
Structuration de la compréhension: En posant des questions à l’IA, on peut structurer sa propre compréhension du monde, même si l’IA ne comprend pas les causes des événements.
Tableau récapitulatif des limites des LLM
| Limite | Description |
| :——————————— | :————————————————————————————————————————————- |
| Information incorrecte | Les réponses peuvent être fausses jusqu’à 60% du temps. |
| Manque de mise à jour | Les connaissances ne sont pas constamment actualisées. |
| Dégradation des performances | Les interactions peuvent affecter la qualité des réponses,pouvant même induire des biais. |
| absence d’autonomie | Les LLM ne peuvent pas découvrir le monde par eux-mêmes. |
| Manque de compréhension du sens | Les LLM imitent le langage sans comprendre sa signification. |
FAQ sur l’IA
L’IA est-elle toujours fiable? Non, les LLM peuvent générer des réponses incorrectes.
Les LLM évoluent-ils constamment? Non, certains sont des systèmes fermés et ne se mettent pas à jour.
L’IA peut-elle vraiment “penser”? Non, elle ne comprend pas le sens des informations qu’elle traite. Elle imite le langage humain.
* Comment l’IA peut-elle être utile au travail? Pour critiquer les idées et structurer votre compréhension du monde.