Affirmer que l'intelligence artificielle ne remplacera « jamais » le jugement humain est une idée rassurante. Elle rappelle que les décisions les plus importantes reposent encore sur l'expérience, le contexte, les émotions, les valeurs et la responsabilité des personnes qui les prennent.
Pour le moment, cette affirmation demeure fondée. Les modèles d'intelligence artificielle peuvent produire des analyses remarquablement pertinentes, mais ils demeurent incapables de comprendre pleinement les nuances d'une situation comme le ferait un être humain. Faut-il pour autant conclure que cette réalité sera toujours la même dans cinq, dix ou vingt ans ? L'histoire des technologies nous invite à la prudence lorsqu'il s'agit d'affirmer que certaines limites seront permanentes.
Depuis les débuts de l'informatique, chaque génération a repoussé des frontières que l'on croyait infranchissables. Les ordinateurs ont appris à calculer, puis à reconnaître des images, à comprendre le langage, à programmer, à créer des œuvres artistiques et à résoudre des problèmes complexes qui relevaient autrefois exclusivement de l'intelligence humaine.
Après avoir démontré leur capacité à générer du contenu, à analyser des données, à programmer, à traduire et à assister les professionnels dans une multitude de domaines, la prochaine frontière des intelligences artificielles est désormais celle du jugement.
Le jugement ne repose pas uniquement sur la connaissance. Il se développe par l'accumulation d'expériences, l'observation des conséquences de ses décisions, la capacité d'en tirer des leçons et de réutiliser ces apprentissages dans des contextes nouveaux. C'est précisément cette mémoire expérientielle qui permet, avec le temps, de reconnaître les situations les plus porteuses, d'éviter de répéter les mêmes erreurs et d'améliorer progressivement la qualité des décisions. Les systèmes actuels n'en sont pas encore là.
Cependant, les intelligences artificielles apprennent déjà à partir de nos connaissances, de nos documents, de nos décisions et des rétroactions que nous leur fournissons. Plus les organisations structureront leur savoir, documenteront leurs processus et enrichiront ces apprentissages par des évaluations de qualité, plus les recommandations produites par les IA pourront gagner en pertinence, en cohérence et en fiabilité.
La capacité potentielle des intelligences artificielles à développer un meilleur jugement est grande. Comment nous allons leur apprendre à raisonner?
Les prochaines avancées dépendront probablement moins de la puissance des modèles que de la qualité des connaissances qui leur seront transmises, de la gouvernance mise en place, de la richesse des contextes documentés, des mécanismes de rétroaction permettant d'évaluer la qualité des résultats et de la capacité des organisations à transformer leur expérience collective en savoir exploitable.
Cette évolution ne diminuera pas le rôle des humains. Elle modifiera plutôt la nature de leurs décisions en leur donnant accès à des analyses, à des expériences accumulées et à des scénarios qu'il aurait été impossible d'examiner manuellement.
Un dirigeant qui bénéficie d'une intelligence artificielle capable d'analyser des milliers de scénarios comparables, de détecter des tendances invisibles à l'œil humain et de proposer plusieurs avenues argumentées conservera toujours la responsabilité de la décision finale. En revanche, cette décision pourra être prise avec une compréhension beaucoup plus complète de la situation.
Le jugement humain ne sera pas remplacé par les intelligences artificielles. Il sera enrichi par leur capacité à analyser, comparer, mémoriser et apprendre à une échelle qu'aucun être humain ne peut atteindre seul.
Opposer l'intelligence artificielle au jugement humain est probablement une fausse opposition. Les organisations les plus performantes de demain ne chercheront pas à remplacer leurs décideurs par des machines. Elles chercheront plutôt à développer des intelligences artificielles capables de devenir de véritables partenaires de réflexion, alimentées par des connaissances fiables, des expériences documentées et une gouvernance rigoureuse.
Les organisations qui tireront le meilleur parti de cette évolution ne seront pas nécessairement celles qui utiliseront les modèles les plus puissants. Elles seront celles qui auront appris à transformer leur expérience, leurs connaissances, leurs décisions et leurs résultats en un patrimoine informationnel structuré, capable d'alimenter durablement leurs intelligences artificielles.
Quantum Beyond croit que cette évolution commence bien avant le choix d'un modèle d'intelligence artificielle. Elle débute par la structuration du capital numérique, la gouvernance des connaissances et la préparation de l'organisation à transmettre son savoir de manière cohérente, sécuritaire et durable.
L'avenir ne reposera donc pas sur une intelligence artificielle qui pense à la place des humains. Il appartiendra aux organisations qui auront appris à faire évoluer simultanément le jugement de leurs équipes et celui des intelligences artificielles qui les accompagneront.