Le contenu de l'IA : Entre progrès et lassitude
Les contenus générés automatiquement sont de plus en plus présents, ce qui suscite un scepticisme croissant quant à leur qualité et leur pertinence. Les entreprises sont confrontées au défi d’intégrer judicieusement l’IA dans leurs processus tout en répondant à la demande de formats authentiques. Un document de réflexion publié par EY Suisse met en lumière les principales évolutions en la matière.
Le deuxième document de thèses du cabinet d'audit et de conseil EY Suisse éclaire en trois thèses le futur proche de l'IA.
Thèse 1 : la fatigue du contenu de l'IA augmente
Les contenus générés par l'IA font aujourd'hui partie intégrante de la communication numérique, mais ils se heurtent à un rejet croissant. La quantité croissante de textes prévisibles et polis incite les utilisateurs à se tourner vers des formats authentiques tels que les podcasts ou les interviews. "Les utilisateurs sont de plus en plus attirés par les perspectives humaines authentiques afin de comprendre le contexte et la personne qui se cache derrière les opinions", explique Adrian Ott, partenaire et Chief Artificial Intelligence Officer chez EY Suisse.
Si l'IA est utilisée avec discernement comme outil de rédaction et de contrôle de la qualité, elle peut soutenir la créativité humaine plutôt que la remplacer. Lors de la rédaction d'un nouvel article avec l'IA, il existe désormais un certain nombre de possibilités qui permettent d'éliminer complètement le jargon superflu et les styles d'écriture de l'IA, de sorte que le contenu reste frais et facile à lire et que les auteurs puissent se concentrer sur leurs idées initiales. Toute une branche scientifique (Human-AI Interaction, "HAX") a vu le jour autour de l'interaction entre l'homme et l'IA, qui étudie ce lien et propose des pistes pour l'avenir.
Thèse 2 : les données d'entreprise, un obstacle à l'IAG
Le développement se poursuit - notamment en direction d'une intelligence artificielle générale (IAG) qui pourrait théoriquement accomplir toute tâche intellectuelle au niveau humain. Mais dans la pratique, son utilisation se heurte souvent à la qualité insuffisante des données d'entreprise ou à la complexité des processus de décision. "Le rêve de charger toutes les données de l'entreprise dans une AGI qui obtient immédiatement une vue d'ensemble de l'entreprise ne fonctionnera probablement pas comme prévu", explique Ott. "La question n'est pas seulement de savoir quand l'AGI arrivera, mais aussi combien de temps il faudra pour l'intégrer de manière significative dans notre environnement commercial". L'efficacité, la fiabilité et la confiance jouent donc tout autant un rôle central.
Thèse 3 : des modèles d'IA plus efficaces font leur apparition
Parallèlement, la consommation d'énergie des grands modèles d'IA fait l'objet d'une attention accrue. Alors que jusqu'à présent, les modèles performants nécessitaient d'énormes capacités de calcul, des développements comme le modèle chinois DeepSeek montrent qu'il est possible d'obtenir des résultats remarquables avec moins de ressources. Cela pourrait conduire à long terme à une division en deux du paysage de l'IA : D'une part, des systèmes auto-apprenants très complexes pour la recherche et l'innovation, d'autre part, des modèles efficaces pour l'utilisation quotidienne.
Le partenariat homme-IA comme facteur central
Pour les entreprises, cela signifie que l'IA reste un facteur concurrentiel décisif, mais que son utilisation doit être stratégique. Alors que la demande de contenus crédibles augmente, de nouveaux modèles d'IA rentables offrent des opportunités pour des applications sur mesure. Celles qui investissent à temps dans la qualité de leurs données pourraient profiter à long terme de l'évolution technologique.
Ici permet de lire en détail l'ensemble du document de thèse.
