Un taux d’erreurs qui rappelle l’importance de l’Humain
« L’IA générative ne fait pas d’erreurs, elle a des hallucinations. » Derrière cette subtilité sémantique liée à son fonctionnement probabiliste, ne faut-il pas voir une volonté marketing de ne pas freiner la hype qui la touche ? On voulait croire que le rythme effréné des mises à jour corrigerait ce « bug », mais le relatif échec des dernières évolutions confirme qu’il y a bien un sujet de fond. Il s’agit bien d’erreurs. OpenAI l’admet d’ailleurs désormais sans détour : « ChatGPT peut commettre des erreurs. Il est recommandé de vérifier ». Fin du débat.
Ce taux d’erreur rappelle brutalement l’importance de l’Humain. L’affaire Deloitte, où des sources furent inventées par l’IA dans un rapport officiel, pose question : l’absence de vérification n’est-elle pas une faute, alors même qu’on exige cette rigueur d’un simple étudiant ? Avec 30% d’erreurs, la probabilité est telle qu’on ne peut se passer de contrôle. Peut-on sérieusement piloter une activité avec un tel taux ?
À titre de comparaison, les standards industriels tournent autour de 90% de fiabilité. À 70% (performance moyenne des LLM), une usine serait considérée comme hors de contrôle, générant des problèmes majeurs de qualité et de rentabilité. À l’inverse, la performance humaine, dans la logistique par exemple, oscille entre 95 et 100%, malgré une complexité et des niveaux d’incertitudes très importants. L’écart de fiabilité entre le résultat de l’action humaine et celui des IA génératives reste donc considérable.
Que faut-il comprendre derrière ces chiffres ?
- Dans une organisation, ce sont les personnes qui garantissent l’excellence ; pas les outils ni les process. Ces derniers peuvent être un soutien essentiel, mais ils n’en sont jamais la cause.
- Avec 70% de fiabilité, il n’y a pas de couple hybride Homme/machine, faute d’équilibre. Sans l’intervention humaine, l’IA générative reste incapable d’atteindre les niveaux de performance exigés par l’environnement très compétitif du monde du travail.
- L’IA n’est utile que si l’Humain a les capacités de corriger les 30% de carence de son outil. Or, contrairement aux idées reçues, l’esprit critique et la créativité ne suffisent pas. Pour traiter les erreurs de la machine, il faut une certaine expertise métier : la connaissance pour les identifier et la compétence pour les corriger.
Fiabilité de l’IA et ROI
Combien l’erreur de l’IA générative a-t-elle réellement coûté à Deloitte ? Sur un marché (celui des grands cabinets) aussi concurrentiel, le préjudice d’image dépasse de loin la simple remise effectuée sur la prestation. On peut blâmer l’utilisateur, mais cela n’occulte pas la réalité : avec 30% d’erreurs, l’IA n’est pas fiable.
Quelle entreprise recruterait un collaborateur qui se trompe trois fois sur dix ? Bien entendu, l’Humain fait des erreurs ; sans doute parfois plus que l’IA. Mais son excellence tient à sa capacité à les corriger avant qu’elles n’impactent la performance ; ce que l’IA ne sait pas faire seule. On peut bien sûr l’entraîner pour accroître sa fiabilité, mais cela exige un temps et des investissements colossaux… posant inévitablement la question du ROI (retour sur investissement). Cette réalité impose une prudence légitime, alors que les éditeurs de logiciels d’IA jugent que les entreprises n’avancent pas assez vite. Mais qui investirait massivement dans un outil non fiable ?
La fiabilité existe pourtant : elle se niche aujourd’hui dans les algorithmes traitant les données internes (selon le principe « garbage in, garbage out ») pour éclairer les prises de décisions humaines (dans le marketing, la finance, les RH, le merchandising, le management…). Là, les entreprises sont moins prudentes dans leurs développements ; elles ne sont donc pas frileuses face à l’IA, mais simplement lucides.
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L’IA : un potentiel incroyable au service de l’Humain
L’IA est fascinante par sa puissance et les horizons qu’elle ouvre, de la santé à la recherche, en passant par les questionnements philosophiques ou sociétaux qu’elle suscite. Surtout, elle nous bluffe par ce qu’elle révèle de nous : quelques mots dans un prompt et nous voilà auteur, poète ou photographe. L’IA promet de montrer au monde qui nous sommes, rêve ultime du développement personnel. Mais il y a un écueil. Si la promesse est séduisante, si le potentiel est là, la confrontation avec la réalité a souvent une tout autre saveur. Voici des exemples significatifs, qui concernent directement les entreprises :
- La photographie : On peut générer une image primée avec l’IA, comme Boris Eldagsen au Sony World Photography 2023. Mais cela nécessite des centaines d’heures de prompts, pas quelques mots, ni quelques clics. C’est l’œuvre d’un expert utilisant son regard et sa technique.
- Le Marketing : N’importe quel étudiant produit aujourd’hui des présentations visuellement parfaites. Le revers de la médaille ? L’uniformisation. À l’ère de l’IA, l’excellence ne se manifeste plus dans la forme (la qualité visuelle), mais dans la singularité du fond. Et cela demande du temps et de la créativité.
- Les Ressources Humaines : Dans le recrutement, on promettait un tri de CV considérablement simplifié. C’était sans compter sur la réaction des candidats : eux aussi utilisent l’IA pour produire des CV parfaits, calibrés pour les algorithmes, voire pour souffler les réponses en entretien visio. Moralité : le tri n’a jamais été aussi complexe, obligeant à un retour massif aux entretiens physiques.
- La Négociation : On mise beaucoup sur les IA agentiques, mais l’humain acceptera-t-il d’échanger et de négocier avec une machine ? L’illusion du « tout-distanciel » a fait long feu quand la crise sanitaire s’est éloignée. Comme le rappelait un grand patron : « dans un monde digital, celui qui ira négocier physiquement remportera les contrats ». Paradoxalement, le numérique revalorise la présence humaine.
Quand l’IA consacre la valeur ajoutée humaine
Même quand l’IA permet de gagner du temps, elle se heurte inévitablement à des problèmes qu’elle n’a pas su anticiper ou qu’elle a elle-même engendrés. Elle nous rappelle qu’il existe un monde entre le travail prescrit et le travail réel : celui du délivrable et de ses aléas structurels. Elle déplace également le curseur du niveau de qualité attendu. Ainsi, l’IA n’est pas près de détruire massivement les emplois (sauf exceptions d’usage). Une tendance s’affirme désormais clairement : elle les transforme.
Ce message n’est pas aisé à entendre après des mois de hype excessive. L’IA ne détruit pas l’emploi, au grand dam des argumentaires promettant des ROI flamboyants. Le rêve d’une AGI (Intelligence Artificielle Générale) à court terme semble s’éloigner, nous laissant le temps d’intégrer sereinement ces outils dans nos pratiques. Nous ne sommes qu’au début des mutations en cours. Mais l’une des plus significatives est qu’elle reste, pour l’instant, au service de l’Humain dans les entreprises. Elle les repositionne au centre du jeu, et ce faisant, cela pourrait constituer bien plus qu’une simple transformation.
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