L’intelligence artificielle est partout. Mais comment celle-ci peut-elle aider les ingénieurs et chercheurs dans leur métier ? Nous avons posé la question à nos invités Frédéric Pascal, Professeur des Universités (Université Paris-Saclay) et directeur de l’institut DATAIA, et Marie-Aude Aufaure, directrice de la société de conseil et de formation Datarvest. Voici leurs réponses.

Evoluer aussi vite que l’IA [01:12 - 07:40]

L’intelligence artificielle est « un ensemble de procédés complexes, logiques et automatisés, au travers d’algorithmes, qui permettent de réaliser des tâches pouvant être réalisées par des humains » définit Frédéric Pascal. Deux type d’IA se distinguent, faisant appel à des compétences différentes : la classique (à programmer) et la générative (dont les prompts doivent être définis précisément). Les outils d’intelligence artificielle évoluant vite, il faut régulièrement se mettre à jour.

L’IA modifie la façon de travailler [07:46 - 13:12]

L’IA générative offre de nombreuses possibilités, notamment de s’affranchir des tâches chronophages. « Il faut déterminer ce qu’on a intérêt à laisser à l’IA et ce qui est vraiment cœur de métier, à conserver” affirme Marie-Aude Aufaure. Une fois les tâches sélectionnées, il est important de se former afin de maîtriser le langage de l’IA - comme les prompts de l’IA générative - afin de l’utiliser le plus précisément possible.

Se différencier [13:18 - 21:38]

L’intelligence artificielle peut faire monter tout utilisateur en compétence, notamment dans la qualité des données récoltées ou encore dans les tâches fastidieuses, telles que la recherche d’information, de code, la traduction ou encore la synthèse, afin de se libérer du temps. Toutefois, pour tirer leur épingle du jeu, les chercheurs et ingénieurs vont devoir utiliser les bénéfices de l’intelligence artificielle de concert avec leur propre intelligence. Mais également de prendre en considération les enjeux éthiques et environnementaux.

L’IA n’est pas une option ! [21:44 - 26:24]

Difficile aujourd’hui de se passer de l’IA sans se faire dépasser. Pour Marie-Aude Aufaure, il est nécessaire d’identifier les tâches qui ont intérêt à être automatisées, et ne pas se focaliser uniquement sur l’IA générative. « Sur un processus ou un problème défini, il faut combiner l’IA générative et classique, afin d’avoir par exemple un processus un peu plus frugal », affirme-t-elle. Un autre point important est de maîtriser les risques en protection de données, de cyberattaques ou encore d’évolution d’emploi.

Références citées :

ChatGPT d'OpenAI, Olympiades de Mathématiques, Google Bard, AI Act, SNCF, SPOC, MOOC

Ressources pour aller plus loin :

- Artificial Intelligence : a modern approach de Stuart Russell et Peter Norvig

- L’IA éducative : l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur de Frédérique Guénot

- Le temps des algorithmes de Serge Abiteboul et Gilles Dowek

- Quand la machine apprend de Yann Le Cun

Cogitons Sciences est un podcast produit par Techniques de l’Ingénieur. Cet épisode a été réalisé par Séverine Fontaine, en collaboration avec Marie-Caroline Loriquet. Le générique a été réalisé par Pierre Ginon.