Faut-il connaître Python pour avoir le droit de choisir le bon piton?

Réflexion · Intelligence artificielle · IA de sens

Ou comment l’intelligence artificielle a fait pousser une nouvelle génération d’experts… et de gardiens du droit de parole.

Il paraît que, pour parler d’intelligence artificielle, il faudrait avoir étudié l’intelligence artificielle et en détenir un diplôme quelconque.

C’est du moins ce que certains nouveaux gardiens du savoir semblent vouloir nous faire croire.

J’en ai récemment fait l’expérience. Un spécialiste de la programmationn à l’ère IA a entrepris de me discréditer, non pas en démontrant que mes propos étaient faux, mais en invoquant mon absence de formation universitaire spécialisée en IA.

Une autre personne avait déjà remis en question la légitimité de mes articles ou interventions parce que je n’étais pas une « experte » selon sa piètre compréhension de l’IA qui se résume à hurler à ChatGPT pour toutes ses questions ou demandes pour écrire à sa place.

Voilà qui est intéressant.

Experte ou spécialiste, affirmation que je n’ai d’ailleurs jamais, au grand jamais utilisée. Je n’ai jamais laissé croire être ingénieure en intelligence artificielle, chercheuse en apprentissage profond ou spécialiste de l’entraînement des grands modèles de langage.

Mais faudrait-il posséder l’une de ces qualifications pour comprendre les enjeux de l’IA, examiner ses usages et accompagner les entreprises dans leurs décisions?

Faut-il savoir construire le moteur pour avoir le droit de questionner la destination?

Le grand concours des experts

Depuis l’arrivée de l’IA générative, les experts poussent comme des champignons. Des experts en prompts, en automatisation, en agents autonomes, en transformation numérique, en productivité, en marketing IA, en ventes automatisées et, pourquoi pas, en experts qui forment d’autres experts. Sans compter ceux et celles qui veulent vous vendre la nouvelle façon de s’enrichir avec l’IA en faisant presque rien. Le nouveau « KlondAI » ou le « Saint-GraAI ».

Il y a quelques années, nous avons vécu quelque chose de semblable avec le Web.

Tout le monde devenait expert en sites Web. Puis en référencement. Puis en médias sociaux. Puis en marketing numérique. Puis en croissance, en tunnels de vente, en stratégies de contenu et en toutes sortes de recettes miracles. Des pseudo-experts qui n’avaient jamais fait deux heures d’études sur ces sujets et sans aucun diplôme.

Aujourd’hui, on ajoute deux lettres à presque toutes les offres : IA.

Et voilà! Une nouvelle expertise est née.

Attention, je ne dis pas que ces expertises sont toutes improvisées. Il existe d’excellents professionnels, de véritables chercheurs, des développeurs remarquables et des spécialistes qui ont consacré des années à leur discipline.

Mais il existe aussi une différence entre maîtriser un outil, comprendre une technologie et savoir ce qu’une organisation devrait en faire.

Et cette différence mérite qu’on s’y attarde.

Connaître Python ou savoir choisir le bon piton?

Un développeur peut parfaitement maîtriser Python sans connaître les réalités commerciales d’une PME.

Un spécialiste en automatisation peut concevoir un système impressionnant qui automatise… un processus qui n’aurait jamais dû exister.

Un expert en génération de contenu peut produire 200 publications par mois sans comprendre pourquoi personne n’a envie de les lire. Ou simplement se dire expert marketing parce que 30 000 abonnés ont cliqué : suivre.

Un spécialiste des agents autonomes peut bâtir une machine à vendre sans se demander si les clients ont envie de faire affaire avec une machine.

Et une stratège d’affaires peut parfaitement reconnaître la valeur de toutes ces compétences sans prétendre les posséder.

Connaître Python, c’est une compétence. Savoir sur quel piton appuyer, pourquoi, quand et avec quelles conséquences, c’en est une autre.

Et parfois, le véritable savoir-faire consiste à ne pas appuyer sur le piton du tout.

Je ne découvre pas l’IA depuis l’arrivée de ChatGPT

Il y a une chose que je tiens à préciser.

Je n’ai pas attendu l’explosion de l’IA générative pour m’intéresser à l’intelligence artificielle.

Mon premier article explicitement consacré aux questions fondamentales de l’IA remonte au 14 septembre 2017. J’y soulevais déjà les enjeux de gouvernance, d’éthique, d’autonomie et de responsabilité humaine.

Et avant cela, mes réflexions sur les technologies numériques, les algorithmes, les données et leurs conséquences sur nos comportements occupaient déjà une place importante dans mes écrits.

Mon blogue existe depuis 2007. J’y documente l’évolution des technologies, leurs possibilités, leurs promesses et leurs dérives. J’y reviens constamment à une conviction : la technologie devrait être au service de l’humain, et non l’inverse.

En 2023, j’ai écrit Souveraineté numérique ! Aux frontières du réel et du virtuel, à une époque où cette question n’occupait pas encore la place qu’elle prend aujourd’hui dans les conversations publiques québécoises et mondiales.

Ce livre est le fruit d’un travail de recherche, d’observation et de réflexion sur la concentration du pouvoir numérique, la dépendance technologique, la gouvernance des données et les conséquences de l’IA sur notre autonomie. Une vulgarisation du vocabulaire et de la façon dont fonctionne l’IA afin de sortir du langage purement technique qui nourrit l’égo des « experts ».

Je ne prétends pas avoir tout anticipé. Mais les enjeux que j’y abordais n’ont certainement pas disparu. S’il y a une chose, c’est non seulement une confirmation, mais en-deçà des prédictions.

Depuis, je poursuis cette réflexion dans mes articles, mes analyses et ma veille sur les développements de l’IA, tant sur le plan technologique que dans leurs implications économiques et sociales. Mon infolettre de l’IA de sens fait un résumé chaque jeudi, des nouvelles hebdomadaires sur l’IA qui fait du sens ou qui n’en a pas. C’est une veille pour comprendre ce qui se passe avec cette nouvelle réalité qui absorbe trop d’enjeux chaque jour.

Ce n’est pas un diplôme en science informatique. Bien que mes études aient débuté en informatique de gestion. C’est un parcours documenté de recherche, de compréhension et de réflexion sur l’IA et ses conséquences.

Et ce parcours ne date pas d’hier.

Et je ne me contente pas d’observer : j’expérimente

Il y a une autre dimension importante de mon apprentissage : la pratique.

Je suis une utilisatrice intensive des outils d’intelligence artificielle.

Je les expérimente dans des contextes variés : stratégie d’affaires, marketing, production de contenus, analyse d’informations, structuration de données, développement d’outils interactifs, automatisation et résolution de problèmes concrets.

J’ai testé des dizaines de projets. Certains ont donné des résultats remarquables. D’autres m’ont fait perdre beaucoup de temps. Certains m’ont surtout appris à reconnaître les limites de ces technologies.

J’ai vu des systèmes produire des réponses convaincantes, mais erronées. Des outils promettre des économies de temps qui disparaissent lorsqu’il faut tout vérifier. Des solutions impressionnantes en démonstration, mais beaucoup moins simples à intégrer dans la réalité d’une petite entreprise.

Et j’ai aussi constaté combien l’IA peut devenir un formidable levier lorsqu’on sait précisément ce qu’on cherche à accomplir.

Cette expérience ne fait pas de moi une ingénieure en IA.

Elle m’a cependant permis de développer une compréhension pratique de ce que ces outils peuvent apporter, des précautions qu’ils exigent et des questions qu’une entreprise devrait se poser avant d’investir. Sans compter la valeur des principaux outils et des plus spécialisés.

Je sais également reconnaître le moment où mes connaissances ne suffisent plus et où l’intervention d’un spécialiste devient nécessaire.

Il y a une différence entre savoir utiliser un outil, savoir évaluer sa pertinence et savoir le construire. Ce sont trois compétences distinctes qui peuvent parfaitement se compléter.

Ma véritable expertise : relier l’IA aux décisions d’affaires

J’ai consacré plus de trois décennies à la stratégie, au marketing, à la gestion, à l’expérience client et aux transformations numériques.

J’ai connu les entreprises avant le Web. J’ai accompagné l’évolution de leurs façons de communiquer, de commercialiser, de gérer leurs données et de développer leurs relations avec leurs clients. J’ai octroyé des prêts aux entreprises après l’analyse financière de leur projet. J’ai un MBA spécialisé en études sur la PME. J’ai créé des modèles d’affaires Web à ses balbutiements et des plateformes Web. J’ai pris la main de nombreux dirigeants lorsque certains disaient sans gêne qu’ils ne « croyaient » pas au Web. J’ai été pionnière du référencement naturel (SEO) au Québec, lorsque je devais expliquer la nécessité de bien sortir dans les moteurs de recherche. J’ai évangélisé des centaines de dirigeants aux vertus de la webdiffusion et du Web. Bref! L’IA est une simple prolongation de ce plongeon dans l’inconnu, mais prévisible.

J’ai vu les modes technologiques se succéder, avec leurs promesses parfois extraordinaires et leurs résultats parfois beaucoup plus modestes.

Cette expérience m’a appris une chose essentielle : une technologie, aussi puissante soit-elle, ne remplace pas une bonne stratégie.

Lorsqu’un entrepreneur me dit vouloir intégrer l’IA, ma première question n’est pas : « Quel outil voulez-vous utiliser? »

Je veux comprendre son entreprise.

Quels sont ses objectifs? Ses problèmes? Ses ressources? Ses données? Ses clients? Ses forces distinctives? Ses contraintes? Quelles tâches méritent d’être améliorées? Quels processus devraient être repensés avant d’être automatisés?

Et surtout : quelle valeur souhaite-t-il réellement créer?

Voilà où se rencontrent mon expérience stratégique, mes recherches sur l’IA et mes expérimentations.

Je peux aider une entreprise à clarifier ses besoins, à distinguer les possibilités des promesses commerciales, à établir ses priorités et à reconnaître les compétences dont elle aura besoin pour avancer.

Je peux aussi lui dire qu’elle n’a pas nécessairement besoin d’une formation de trois jours, d’un nouvel abonnement, d’une automatisation ou d’un agent autonome.

Peut-être a-t-elle d’abord besoin de mieux organiser ses données. De clarifier sa proposition de valeur. De revoir un processus. De former une personne. Ou simplement de comprendre ce qu’elle souhaite accomplir.

Et si la solution exige une expertise technique, juridique, informatique ou spécialisée que je ne possède pas, mon rôle est de l’identifier et de l’orienter vers les bonnes ressources.

Je ne prétends pas être la réponse à tous les besoins en IA. Je veux aider les entreprises à trouver les bonnes réponses à leurs véritables besoins.

C’est une distinction importante.

Qui a le droit de parler d’IA?

Posons maintenant la question autrement.

Un médecin a-t-il besoin de savoir programmer un algorithme pour s’interroger sur son utilisation dans les soins?

Un enseignant doit-il connaître l’architecture d’un réseau neuronal pour réfléchir à l’effet de l’IA sur l’apprentissage?

Un juriste doit-il entraîner un modèle de langage pour examiner les questions de responsabilité?

Un entrepreneur doit-il comprendre les mathématiques de l’apprentissage profond avant de décider s’il doit confier ses données, ses clients ou ses processus à un système automatisé?

Et un citoyen doit-il posséder un diplôme en informatique pour participer au débat sur les conséquences de l’IA sur la démocratie, l’emploi, la culture ou notre liberté de penser?

Si la réponse est oui, nous avons un sérieux problème.

Car l’intelligence artificielle n’est plus seulement une affaire d’informatique.

C’est une affaire d’économie, de société, de pouvoir, de responsabilité, de culture et de choix humains.

Les compétences techniques sont indispensables pour expliquer comment les systèmes fonctionnent, ce qu’ils peuvent faire et où se trouvent leurs limites.

Mais elles ne suffisent pas, à elles seules, à déterminer ce qui est souhaitable, acceptable, rentable ou humainement pertinent.

L’expertise n’est pas un titre de propriété sur un sujet

Un véritable expert possède des connaissances approfondies, une expérience pertinente et la capacité de démontrer ce qu’il avance dans un domaine défini.

Et c’est justement là que le mot expert devient intéressant.

Expert en quoi, exactement?

En programmation? En science des données? En apprentissage automatique? En sécurité informatique? En intégration technologique? En gouvernance? En stratégie? En marketing? En éthique?

L’intelligence artificielle traverse désormais tellement de disciplines qu’il serait plutôt présomptueux de prétendre en posséder toute l’expertise.

La compétence dans un domaine ne donne pas automatiquement autorité dans tous les autres.

Inversement, ne pas maîtriser une discipline technique ne rend pas invalide une réflexion sur les usages, les effets ou les décisions qui en découlent.

Bien sûr, cela ne dispense personne de vérifier ses faits, de reconnaître ses limites ou de consulter les spécialistes appropriés.

Moi comprise.

Le droit de s’exprimer appartient à tous. La crédibilité d’une affirmation, elle, se construit avec des arguments, des faits et des compétences pertinentes.

L’IA de sens : une autre façon d’aborder l’adoption technologique

Aujourd’hui, les entrepreneurs se retrouvent devant une multiplication d’offres : formations, automatisations, agents autonomes, plateformes de productivité, solutions marketing, intégrations technologiques et accompagnements de toutes sortes.

Comment choisir?

Comment savoir si l’entreprise est prête?

Comment distinguer un besoin réel d’une possibilité technologique séduisante?

C’est précisément pour répondre à ces questions que je développe mon approche de l’IA de sens.

Elle repose sur une conviction simple : avant de choisir les outils, il faut comprendre les besoins, les conséquences et les conditions de réussite.

Je travaille à une cartographie des différentes familles d’expertises en IA afin d’aider les entreprises à mieux comprendre ce qui leur est proposé et à déterminer ce qui correspond réellement à leur situation.

Cette démarche n’a pas pour objectif de remplacer les spécialistes.

Au contraire.

Elle vise à reconnaître la contribution de chacun, à éviter les mauvais investissements et à faire intervenir les bonnes compétences au bon moment.

Je ne veux pas apprendre à tous les entrepreneurs à programmer en Python.

Je veux les aider à savoir pourquoi ils auraient besoin de Python, d’une autre technologie ou peut-être d’aucune des deux.

Et si l’intelligence commençait par reconnaître ce qu’on ignore?

Il y a une ironie assez savoureuse à voir certaines personnes défendre avec autant de vigueur leur territoire d’expertise à une époque où les outils d’IA deviennent capables d’assister une part croissante des tâches techniques et plus encore.

Cela ne signifie pas que les développeurs ou les spécialistes de l’IA vont tous être remplacés. Leurs compétences demeurent essentielles pour concevoir, évaluer, sécuriser et superviser les systèmes. Même si assez ironiquement, l’IA remplace leur métier plus vite chaque jour. Au point où plusieurs sont forcés d’admettre qu’ils ne peuvent même plus tout expliquer du comportement de l’IA lorsqu’elle prend des initiatives douteuses voire dangereuses.

Mais cela devrait peut-être nous inviter à un peu de modestie.

Parce que si notre seule définition de l’expertise repose sur la maîtrise d’un langage, d’un logiciel ou d’une technique, que devient cette expertise lorsque les outils évoluent?

La valeur d’un professionnel ne réside pas uniquement dans ce qu’il sait exécuter. Elle repose aussi sur sa capacité à comprendre un problème, à exercer son jugement, à reconnaître les conséquences et à collaborer avec d’autres disciplines.

Et ce principe s’applique autant à moi qu’aux spécialistes techniques.

Je continuerai donc à lire, à chercher, à expérimenter, à questionner et à partager mes observations sur l’IA. Mon objectif est de permettre à tout le monde d’y voir plus clair sans posséder une formation x ou y en IA.

Je continuerai également à reconnaître mes limites, parce qu’elles ne diminuent pas les compétences que j’ai réellement développées.

Alors, à ceux qui voudraient réserver le débat sur l’IA aux seuls détenteurs de compétences techniques, j’aurais une dernière question :

Si l’intelligence artificielle doit transformer toute la société, pourquoi faudrait-il réserver le droit d’en discuter à ceux qui savent la programmer?

Et à ceux qui maîtrisent Python, je dis : formidable. Nous avons besoin de vous.

Mais permettez-nous aussi de réfléchir avant d’appuyer sur le piton.

Parce qu’entre savoir faire fonctionner une machine et savoir où elle devrait nous conduire, il y a tout un monde.

Et ce monde-là nous concerne tous.