Je n’ai pas besoin d’un expert en IA, j’ai 20 balles et un glisser-déposer !
🧑🍳 Aujourd’hui, tout le monde semble penser qu’on peut se passer des experts.
Avec les outils d’intelligence artificielle accessibles et les plateformes no-code qui fleurissent, la tentation est grande de croire qu’il suffit de quelques clics pour faire le travail. C’est un peu comme si je décidais de me passer d’un chef cuisinier pour mon dîner gastronomique, sous prétexte que j’ai une poêle et une boîte de conserve.
Après tout, pourquoi dépenser une fortune en expertise quand il suffit de suivre quelques étapes sur un logiciel convivial ?
🤔 Mais est-ce vraiment aussi simple ?
Est-ce que l’on peut réellement créer une IA fonctionnelle et sans risque juste avec un glisser-déposer ? Et bien souvent, la réponse est non.
Construire une intelligence artificielle qui apporte une véritable valeur ajoutée est bien plus complexe que de simplement assembler quelques blocs de code. Si vous vous lancez dans cette voie sans réflexion ni préparation, les résultats peuvent être aussi décevants qu’un plat brûlé préparé par un apprenti cuisinier.
Mais si vous ne me croyez pas, laissez-moi vous raconter une petite histoire.
L’histoire d’Air Canada et de son chatbot précipité
🛫 Air Canada a pris une décision simple sur le papier : remplacer son service client prémier contact par un chatbot, pour économiser du temps et de l’argent. Jusque-là, tout va bien. Les chatbots sont efficaces pour répondre à des questions basiques, automatiser certaines tâches et offrir une assistance rapide aux clients. Le problème ? Ils ont décidé d’aller un peu trop vite et de faire confiance à un chatbot sans prendre en compte les risques potentiels.
Prenons le cas de Jake Moffatt, qui, après le décès de sa grand-mère, a utilisé le service d’Air Canada pour réserver un vol. Il a demandé s’il pouvait bénéficier d’une remise pour deuil, un geste commercial offert par certaines compagnies aériennes.
Le chatbot, dans toute sa “sagesse”, a répondu par l’affirmative, assurant qu’il serait possible de réclamer la remise après le vol.
Mais au moment de demander le remboursement, Air Canada a refusé, prétextant que le chatbot n’était pas un agent officiel de la compagnie et donc pas légalement tenu d’accorder cette réduction. L’affaire a fini devant un tribunal, qui a statué en faveur de Moffatt, ordonnant à Air Canada de lui rembourser le voyage en entier en dédommagement.
La morale de l’histoire ? Automatiser trop vite, sans assurer la qualité de l’IA, peut coûter cher.
Le mythe du tout est facile avec l’IA
🌍 Dans un monde où tout va vite, on peut comprendre la tentation de chercher à automatiser des tâches répétitives. Des entreprises veulent remplacer des postes humains par des bots, en pensant que quelques clics suffiront à maintenir un bon service client.
Mais c’est là qu’est l’erreur : l’intelligence artificielle n’est pas un simple bouton magique.
Sans une véritable supervision humaine, des erreurs deviennent inévitables. Un chatbot mal aligné peut donner de fausses informations, créer des malentendus et générer des frictions coûteuses, comme ce fut le cas ici.
Est-ce qu’on aurait pu faire mieux ? Oui, et voici comment.
Il existe une manière plus intelligente de mettre en place une IA, qui évite les écueils que rencontrent certaines entreprises.
Il s’agit d’une approche progressive, basée sur l’apprentissage supervisé et la montée en compétence des modèles d’intelligence artificielle, tout en gardant les humains dans la boucle.
1. Commencer par un apprentissage supervisé
Avant de laisser un chatbot gérer des clients de manière autonome, il aurait fallu que le modèle apprenne en validant ses réponses avec des humains.
Dans cette première étape, le chatbot aurait pu proposer des réponses que les agents humains auraient corrigées en cas de besoin. Cela aurait permis au modèle de s’améliorer au fil du temps, tout en évitant des erreurs directes.
2. Mettre en place une approche Human in the Loop (HIL)
Les humains ne sont pas là pour être remplacés immédiatement. Une IA efficace fonctionne d’abord en collaboration avec eux.
Le chatbot aurait pu être utilisé pour assister les agents dans leurs tâches quotidiennes, suggérant des réponses sans prendre de décisions cruciales. Au fur et à mesure que l’IA gagne en précision, les agents humains peuvent diminuer leur niveau d’intervention, mais toujours avec une supervision.
3. Faire évoluer les humains vers des rôles de superviseurs
Plutôt que de supprimer des postes humains, une entreprise peut repositionner ses employés. Les agents humains peuvent devenir superviseurs, capables de surveiller l’IA, d’intervenir en cas d’erreur et d’ajuster le modèle en fonction des retours clients. Cela permet de garantir une qualité de service élevée tout en maximisant l’efficacité de l’IA.
4. Optimisation des préférences
En travaillant main dans la main avec les agents humains, l’IA peut apprendre à mieux aligner ses réponses avec les valeurs de l’entreprise.
En optimisant les préférences, l’entreprise peut s’assurer que l’IA respecte non seulement les règles de la société, mais aussi les attentes spécifiques des clients. Cela permet d’éviter des erreurs comme celles commises par le chatbot d’Air Canada.
5. Adaptation progressive et supervisée
Une fois que l’IA est bien alignée, bien optimisée et qu’elle a prouvé sa capacité à gérer des cas de plus en plus complexes, on peut envisager un remplacement semi-total. Le chatbot devient autonome sur certaines tâches, tandis que les agents humains continuent de superviser les interactions les plus complexes ou critiques.
À ce stade, le service automatisé est mature et les risques d’erreurs sont grandement réduits.
Les pièges de la rapidité en IA : Pourquoi trois clics ne suffisent pas.
L’histoire d’Air Canada, bien que amusante, montre que se précipiter pour remplacer les humains par une IA peut avoir des conséquences coûteuses.
Ce n’est pas parce que l’on peut configurer une IA en quelques clics que celle-ci est prête à assumer toutes les tâches d’un humain.
L’intelligence artificielle a besoin d’un apprentissage progressif, d’une supervision humaine, et d’une optimisation continue pour être réellement efficace.
Alors, oui, la technologie rend les choses plus faciles, mais elle ne doit jamais remplacer une approche réfléchie. C’est un investissement de temps et de compétences qui permettra de véritablement tirer parti de l’IA, sans tomber dans le piège des solutions “miracles” en trois clics.
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