Les quatre erreurs à éviter avant de se lancer dans l’IA, selon Alexandre Lebrun, cofondateur de Nabla

L’intelligence artificielle suscite bien des fantasmes, y compris chez les industriels qui comptent sur elle pour connaître les pannes avant qu’elles ne surviennent, optimiser leur consommation d’énergie ou mieux connecter leurs usines. Mais beaucoup tâtonnent quand il s’agit de concrètement lancer un projet.

A l’occasion de la conférence FranceisAI, rendez-vous dédié à l'intelligence artificielle organisé les mercredi 17 et jeudi 18 octobre à Paris, le multi-entrepreneur et ancien collaborateur de Facebook Alexandre Lebrun a livré ses conseils pour éviter de se planter.

"J’ai beaucoup échoué dans des projets d’intelligence artificielle", a lâché d’entrée de jeu celui qui a créé il y a plus de quinze ans le premier chatbot utilisé par la SNCF. Cofondateur de la start-up Wit.AI, qui proposait aux développeurs d'intégrer un assistant vocal dans leur application, puis passé par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook, ce Français vient de cofonder Nabla, une jeune pousse qui veut accompagner les entreprises dans l'intégration des technologies d'intelligence artificielle.

Fort de ces expériences, il a identifié quatre erreurs à éviter quand on se lance dans un projet en intelligence artificielle. Les voici :

• Mettre le projet dans les seules mains du Comité d’innovation. Créer un comité d’innovation n’est pas forcément une mauvaise chose mais il ne faut pas enfermer votre projet entre ses seules mains. "Si vous avez un comité d’innovation, il doit travailler avec les autres business units [unités d’affaires]", conseille Alexandre Lebrun.
• Faire un chatbot le plus rapidement possible. C’est un réflexe facile à avoir... mais qui ne permet pas réellement d'entrer dans l’intelligence artificielle. "Faire une application de messagerie n’a rien à voir avec l’intelligence artificielle", avertit le spécialiste.
• Ne pas partir des données. "La question de savoir "qu’est-ce que je peux faire avec mes data" n’est pas la bonne, explique Alexandre Lebrun. Si partez des données, vous allez optimiser des process existants mais vous n’allez pas innover dans vos process. La bonne question à se poser est "qu’est-ce que j’ai envie d’atteindre avec l’IA". C’est en se posant cette question que l’on construit la bonne supply chain de données."
• Tomber dans la dépendance à une IA forte. Entre les images hollywoodiennes de l’Intelligence artificielle et l’arrivée de robots humanoïdes tels Sofia placés sur le même plan qu’un humain, le risque est grand d’avoir des attentes irréalistes envers l’intelligence artificielle. Un bon moyen de s’en prémunir : classer les domaines dans lesquels l’homme reste plus fort que l’IA (la conscience ou le sens commun par exemple) et ceux où c’est l’inverse (comme la reconnaissance faciale), et s’assurer que les compétences mobilisées dans son projet relèvent bien de la deuxième catégorie.

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