Intelligence artificielle : Nous n’avons pas besoin de plus de contenus, mais de meilleures analyses

Avec la sortie de GPT-4, la ferveur médiatique autour des IA génératives atteint des sommets. Présentés comme la solution miracle à tous nos problèmes, les modèles génératifs nourrissent tous les fantasmes des techno-utopistes et “experts en IA” de Twitter. Pourtant ils ne résolvent en rien les problèmes des entreprises (cloisonnement des données et connaissances, système d’information sclérosé, gigantesque dette numérique…) et risquent même d’aggraver l’infobésité ou la désinformation. Plutôt que de participer à l’hystérie collective, je préfère adopter une approche critique et poser une question essentielle : quel problème essaye-t-on de résoudre ?

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Enjeux et solutions face au blocage des identifiants publicitaires

Il a fallu 15 ans aux professionnels du web pour mettre en place l’infrastructure technique permettant de délivrer le bon message à la bonne personne au bon moment et au bon endroit. Des investissements colossaux (qui se chiffrent en dizaines de milliards de $) qui bénéficient surtout aux GAFAM du fait d’un cadre légal contraignant (ex : RGPD, directive ePrivacy). Si l’UE travaille d’arrache-pied pour rééquilibrer le marché (ex : DMA, DAS…), les big tech oeuvrent également pour consolider leur position dominante, notamment à travers le blocage des identifiants publicitaires. Une situation très inconfortable pour les annonceurs qui se retrouvent coincés entre deux feux, et qui n’ont d’autre salut que de réinternaliser les opérations publicitaires en s’appuyant sur des données gérées en interne grâce à des outils spécifiques (Customer Data Platform et Data Clean Room).

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Les IA génératives sont les nouveaux correcteurs orthographiques

Les modèles linguistiques comme ChatGPT sont les nouvelles stars des médias, celles qui éclipsent les sujets qui nous faisaient rêver l’année dernière (Web3, métavers…) et qui nous détournent des préoccupations plus urgentes (sobriété numérique, blocage des identifiants publicitaires…). Mais au-delà des promesses surréalistes que très peu se risquent à réfuter, se pose la question du bien-fondé de la démarche d’OpenAI : pourquoi précipiter une évolution qui serait venue naturellement et chercher à nous faire adopter au plus vite des outils pour lesquels nous ne sommes pas encore prêt ? Comme c’est souvent le cas, les questions à trancher ne sont pas techniques, mais plutôt sociétales.

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Mythes et réalités des IA génératives

En lançant OpenAI en 2015, Elon Musk et ses co-investisseurs ne pensaient pas qu’ils allaient déclencher un tel raz-de-marée médiatique quelques années plus tard. Si la vocation initiale d’OpenAI était de s’assurer que l’intelligence artificielle allait bénéficier à l’humanité, force est de constater qu’avec ChatGPT ils ont trouvé la nouvelle Poule aux oeufs d’or, la technologie miracle qui va révolutionner l’informatique et l’humanité. Peut-être est-il temps de prendre du recul par rapport à cette “révolution” et de rappeler certains faits.

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Le dernier kilomètre est la clé d’une livraison durable et d’un commerce en ligne responsable

Acheter en ligne est moins polluant que d’acheter en magasin. Soit, mais cet acte de consommation reste une source d’émission de gaz à effet de serre ainsi que de nuisances liées à l’acheminement des colis. Si l’on met de côté l’utopie de la livraison par drone, il existe des solutions pragmatiques pour limiter l’impact sur le dernier kilomètre de livraison, notamment en (ré)aménageant des espaces logistiques urbains et en privilégiant les mobilités douces.

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