L'IA ne permettra pas d'économiser de l'argent ou des employés avant longtemps
L'industrie espère également faire de grands bonds en avant grâce à l'intelligence artificielle générative (IA). Le directeur numérique de Körber AG, Christian Schlögel, compte parmi les défenseurs de cette technologie. Dans un entretien avec ntv.de, il explique ce qu'il faut prendre en compte lors de l'utilisation dans l'ancienne économie, où se situe l'Allemagne et pourquoi cette technologie est, selon lui, indispensable. Les questions posées à Schlögel ont été complétées à l'aide de ChatGPT.
Le groupe technologique international Körber a ses racines dans la construction de machines et d'installations. Dans les quatre secteurs d'activité "Digital, Pharma, Supply Chain et Technologies", les Hambourgeois proposent aujourd'hui également des logiciels et autres produits numériques axés sur l'intelligence artificielle. La société Körber AG est la propriété exclusive de la fondation Körber.
ntv.de : Que pensez-vous du chaos Altman concernant OpenAI et de la question fondamentale de savoir si l'IA doit être un bien commun pour le bien de l'humanité ?
Christian Schlögel : Je suis d'avis que l'IA doit être un bien commun. Il s'agit d'une technologie si révolutionnaire, qui va changer tellement de choses, que nous ferions bien d'en rendre de grandes parties accessibles à tous. Je pense donc que l'idée de base d'OpenAI est bonne, mais qu'elle ne peut pas être maintenue à long terme pour une entreprise, car des investissements massifs sont nécessaires. Cela explique aussi beaucoup de choses qui ont été dites ces derniers jours sur OpenAI.
Vous vous attendez également à de grands bouleversements pour l'industrie grâce à l'intelligence artificielle générative. Que peut-elle y apporter ?
Dans l'industrie, l'IA est déjà utilisée depuis longtemps sous forme de machine learning pour optimiser les tâches à l'aide de données. L'IA générative vient maintenant s'y ajouter, elle permet de créer de nouvelles choses, elle soutient donc avant tout le travail intellectuel.
Par exemple ?
Je vais vous donner deux exemples de notre entreprise : Dans le traitement du papier, l'intelligence artificielle peut générer des recommandations à partir de nombreuses données des lignes de production sur la manière dont les machines doivent être réglées, par exemple pour augmenter le rendement. Le papier est une matière naturelle dont la nature varie beaucoup. Il y a plus de 300 paramètres de machine pour optimiser le résultat. C'est surtout l'apprentissage automatique qui aide ici. Au lieu d'augmenter le rendement, on peut aussi réduire la consommation d'énergie. Nous utilisons une autre application d'IA dans l'industrie pharmaceutique : Chaque flacon de vaccin doit être contrôlé individuellement. Dans ce cas, la reconnaissance d'images peut réduire de 90% le taux de flacons triés automatiquement par erreur. Car l'IA reconnaît par exemple qu'il s'agit seulement d'une éraflure sur le verre et non d'un corps étranger dans le vaccin.
Avez-vous un autre exemple d'IA générative ? Les exemples cités concernent en premier lieu l'apprentissage automatique.
L'utilisation de l'IA générative en est encore à un stade très précoce. Mais des entreprises l'utilisent déjà pour rédiger des rapports d'audit internes, elles appellent cela AuditGPT, inspiré de ChatGPT. Le système reçoit le contexte de l'audit, la structure prévue et le résultat de l'audit et génère le rapport d'audit à partir de ces informations. Tout cela en quelques secondes au lieu de plusieurs heures de travail. Un autre cas d'application provient du service clientèle : un client signale des problèmes ou a des questions sur des systèmes techniques. L'IA générative, qui a été entraînée avec des tickets de service traités dans le passé, des documentations de produits et des bases de connaissances existantes, génère en quelques secondes des propositions de solutions adaptées, même pour des problèmes complexes.
Selon eux, l'IA dans l'industrie pourrait également contribuer de manière significative à la protection du climat. Mais qu'en est-il de la consommation d'électricité et des émissions de CO2 que l'IA génère elle-même, ne serait-ce que par la puissance de calcul nécessaire ? Quelle protection climatique reste-t-il au bout du compte ?
Il est important que les centres de données dans lesquels l'IA est calculée fonctionnent à l'électricité verte. Et : les avantages doivent être plus importants que les coûts. Pour y parvenir, des recherches massives sont menées pour réduire la quantité de données nécessaires, jusqu'à ce qu'à l'avenir, les modèles d'IA puissent peut-être même être calculés sur un smartphone. Dans le domaine pharmaceutique, nous entraînons les modèles dans le cloud, mais nous les descendons ensuite sur la machine. C'est nécessaire pour des raisons de réglementation, mais cela permet aussi d'économiser de l'énergie.
Comment et dans quelle mesure l'IA générative est-elle déjà utilisée dans la production industrielle locale ?
Encore très peu. Il y a un phénomène selon lequel l'IA générative hallucine encore, c'est-à-dire qu'elle émet des choses qui ne sont pas basées sur des faits. Nous avons encore quelques étapes à franchir. Certaines entreprises comme Mercedes-Benz et d'autres utilisent déjà les premiers prototypes avec l'IA générative, mais elles en sont encore à un stade précoce.
Comment ces entreprises utilisent-elles concrètementl'IA générative?
Mercedes utilise l'IA dans le domaine de la gestion de la qualité. Le système a été entraîné avec des données de qualité issues de la production, du développement et de l'expérience des clients. Les erreurs peuvent ainsi être identifiées et corrigées plus rapidement. Autre avantage de cette approche : la communication peut se faire par dialogue et en langage naturel, sans qu'il soit nécessaire de disposer de connaissances spéciales ou de compétences en programmation. De même, le système peut préparer les données selon les instructions en fonction des personnes, ce qui peut conduire à une élimination plus rapide des erreurs. Ainsi, une sorte de conversation a lieu entre l'ingénieur ou le collaborateur du service après-vente et le système, afin de comprendre le problème de mieux en mieux et de manière plus ciblée.
D'où vient le logiciel derrière tout cela, des États-Unis ?
Oui, avant tout. Aleph Alpha de Heidelberg joue également un rôle en Europe, les entreprises locales sont plus attentives à la protection des données. Mais les entreprises américaines comme Microsoft répondent bien sûr aussi à ces exigences. Lorsque des extensions d'IA pour Outlook, Powerpoint ou Teams sont lancées sur le marché, les données des utilisateurs ne doivent pas être publiées sur Internet.
Quels sont les pays leaders dans l'utilisation de l'IA générative dans l'industrie ?
Les États-Unis, les États-Unis, les États-Unis, puis la Chine et ensuite l'Allemagne.
L'Allemagne peut-elle rattraper son retard ?
Bien sûr, et l'Allemagne doit saisir cette opportunité. Le dernier tour de financement de 500 millions de dollars d'Aleph Alpha donne de l'espoir, mais n'est pas encore comparable à l'Amérique. Il faut un effort entre les universités, les start-ups et l'industrie. Les entreprises innovantes ont besoin de champs d'application dans l'industrie, mais aussi dans l'administration publique, où l'automatisation a un potentiel extrêmement important. C'est pourquoi je suis optimiste quant au fait que le Bade-Wurtemberg utilise un assistant administratif IA d'Aleph Alpha, qui aide à la recherche et à la rédaction de textes.
Quelles sont les lacunes dans l'application de l'IA générative dans l'industrie ?
La compréhension de la technologie fait encore défaut. Les Américains et les Chinois sont plus ouverts à la technologie, ils l'essaient et si cela ne fonctionne pas, ils utilisent leurs connaissances pour autre chose. En Allemagne, l'objectif est souvent la solution à 100 pour cent dès le départ. De plus, le pays manque de capital-risque pour faire grandir les entreprises. Un Elon Musk, en revanche, investit immédiatement des milliards dans son entreprise d'IA.
Qu'en est-il en dehors de l'Allemagne ?
L'IA générative est encore une technologie très jeune et a réussi à percer en très peu de temps avec ChatGPT. En effet, un obstacle massif a été levé : tout le monde peut désormais parler simplement avec le système, sans connaissances en programmation. Cela a même surpris de grands groupes comme Google, qui voulaient encore perfectionner leur propre système avant de le commercialiser. Mais tout à coup, tout le monde a dû suivre. Pour les géants du logiciel, c'est un must, car toutes leurs offres vont s'en trouver massivement modifiées : Nous verrons l'IA sous la forme de copilotes pour toutes les applications.
Quelles sont les règles en vigueur dans notre pays pour l'utilisation de l'IA générative - dans quelles conditions et comment l'industrie peut-elle l'utiliser actuellement ?
Les droits de codécision s'appliquent comme pour toute technique, ainsi que le règlement général sur la protection des données. L'EU-AI-Act est en cours d'élaboration, tout comme l'EU-Data-Act, selon lequel le client peut décider de l'utilisation de ses données générées par les machines. Je ne vois pas d'obstacles juridiques majeurs. Les questions sont plutôt de savoir comment entraîner l'IA, obtenir des données et impliquer des groupes internes à l'entreprise comme le comité d'entreprise. L'UE introduira également des règles éthiques afin que les données avec lesquelles les systèmes d'IA sont entraînés ne contiennent pas de préjugés, par exemple. Mais je vois moins ce problème avec les données techniques pour la commande des machines. Les entreprises comme nos clients le prennent néanmoins très au sérieux, c'est aussi important pour la confiance des collaborateurs.
Voyez-vous malgré tout des dangers dans l'utilisation de l'IA dans l'industrie ?
Je vois plus de possibilités que de dangers. Le plus grand risque est que, par excès de zèle, on mise trop vite sur une automatisation totale des processus commerciaux à l'aide de l'IA. Il faut plusieurs boucles pour s'assurer que l'IA produise les résultats souhaités. Je pense que le concept de Microsoft d'un copilote qui m'aide à être plus productif correspond bien à la situation. En tant qu'être humain, je continue à assumer la responsabilité.
Que pensez-vous de l'inquiétude des critiques selon laquelle l'IA pourrait nous dominer, voire nous anéantir ?
La crainte que les systèmes acquièrent une autonomie complète et ne soient plus contrôlables vient du fait que nous ne comprenons pas encore totalement pourquoi le système réagit de telle ou telle manière. Si nous conservons le mantra du copilote, je ne vois pas ce danger, et encore moins dans l'industrie.
L'utilisation dans l'industrie suscite-t-elle néanmoins des préoccupations éthiques ?
Oui, si les deepfakes font que des gens disent soudain des choses qu'ils n'ont jamais dites. Le faux mail du prétendu patron demandant d'effectuer rapidement un gros virement peut se transformer en appel vidéo d'un avatar qui ressemble et parle comme sa propre patronne. Ce danger guette également les entreprises industrielles. Il faut alors trouver des processus pour s'en prémunir. Partout où il est question de données personnelles, je dois également veiller à un cadre éthique, par exemple lors des contacts avec les clients.
Quels et combien d'emplois dans l'industrie l'IA générative pourrait-elle remplacer et dans quel délai ?
C'est difficile à estimer, car cela dépend de l'évolution de la technologie. Mais pour l'Europe, avec sa population vieillissante et la mutation de la main-d'œuvre qualifiée, c'est plutôt un avantage. Car nous devons augmenter notre productivité pour assurer notre prospérité. L'IA rendra les employés plus productifs, notamment pour le travail intellectuel. Les domaines d'activité vont donc changer, mais il en a toujours été ainsi : certaines tâches disparaissent et de nouvelles apparaissent. Dans l'industrie automobile, la fabrication des carrosseries brutes est désormais automatisée à plus de 90 pour cent. Cela n'a pas conduit à ce que l'on n'ait plus besoin d'ouvriers industriels, mais de nouveaux emplois de plus grande valeur ont été créés pour faire fonctionner de tels systèmes. Nous verrons la même chose avec l'IA générative. Nous automatiserons davantage les tâches routinières et pourrons utiliser notre capital humain pour des tâches plus créatives.
Combien et quels types de personnes perdront ainsi leur emploi, et quelles sont les alternatives pour les personnes concernées ?
Je peux difficilement le quantifier, mais oui : il y aura des personnes qui perdront leur emploi actuel. Nous devrons alors voir comment nous pouvons les faire changer d'activité. Ce sera également une tâche sociale. La formation continue en fait partie, et l'IA peut y contribuer en proposant des contenus de formation personnalisés.
Dans quelle mesure les entreprises industrielles peuvent-elles réduire leurs coûts grâce à l'IA générative ?
Il est encore trop tôt pour le dire, car nous n'en sommes qu'au début. Il faut d'abord voir pour quelles tâches les systèmes d'IA sont adaptés et où l'investissement est rentable. Selon un sondage Forbes réalisé au printemps, la plupart des entreprises américaines ne s'attendent pas encore à de grands changements en matière de coûts et d'impact sur les effectifs au cours des deux prochaines années. Il s'agit maintenant de trouver d'abord des champs d'application.
Christina Lohner s'est entretenue avec Christian Schlögel
Source: www.ntv.de
