L’IA peut optimiser les processus métier et réduire le temps consacré aux tâches qui limitent la productivité générale des employés et de l’entreprise. Les entreprises adoptent déjà l’IA pour des tas de tâches, depuis la lecture des CV, l’identification d’anomalies dans les ensembles de données clients ou la rédaction de contenu pour les réseaux sociaux. Cela se fait en une fraction du temps nécessaire aux humains. Si un diagnostic et une intervention précoces sont essentiels, l’utilisation de l’IA peut avoir un impact très positif à tous les niveaux. Par exemple, un test sanguin assisté par l’IA peut aider à prédire la maladie de Parkinson (predict Parkinson's disease) jusqu’à sept ans avant l’apparition des symptômes.

L’IA peut également aider les services chargés du maintien de l’ordre, notamment lors de l’identification de scènes de crime et la prédiction des tendances possibles. Les outils basés sur l’IA jouent aussi un rôle dans la lutte contre la criminalité et les menaces en ligne et aident les professionnels de la cyber-sécurité (helping cybersecurity professionals).

Grâce à l’IA les entreprises gagnent du temps et de l’argent, et ce n’est pas neuf. Les systèmes basés sur l’IA contribuent à éliminer le risque d’erreur humaine. Nous pouvons tous faire des erreurs, surtout après cinq cafés, trois heures de sommeil et une échéance imminente. Les systèmes basés IA peuvent fonctionner 24 heures sur 24. Ainsi, ils ont un niveau de fiabilité qu’on n’obtient pas, même avec l’humain le plus précis et méthodique.

Mais si l’IA réduit les erreurs, elle n’est pas infaillible. Elle peut faire des erreurs et « halluciner » ; débiter des mensonges tout en les présentant comme correct, surtout s'il y a des problèmes avec les données utilisées pour la créer ou avec l'algorithme lui-même. La qualité des systèmes d’IA dépend de la qualité des données de départ ce qui nécessite une expertise et une surveillance humaines.

L’IA n’est pas intrinsèquement biaisée, elle peut amplifier les erreurs présentes dans les données avec lesquelles elle est créée. Un outil d’IA entraîné avec des données ‘propres’ et impartiales peut produire des résultats basés purement sur les données et remédier à une prise de décision humaine biaisée. Mais garantir l’équité et l’objectivité des systèmes d’IA demande des efforts constants de conservation des données, de conception d’algorithmes et de surveillance continue.

Une étude de 2022 démontre que 54 % des leaders en technologie étaient très ou extrêmement préoccupés par les erreurs de l’IA. Suite à l'utilisation d'ensembles de données erronées par une compagnie d'assurance de l'Oregon, les femmes payaient leur assurance auto environ 11,4 % de plus que les hommes - le reste étant pareil. Cela peut ternir une réputation et un faire perdre des clients.

Lorsqu’il s’agit de données personnelles, des acteurs malveillants essayent de contourner les protocoles de confidentialité et d’accéder à ces données. Même s’il existe des environnements de données plus sécurisé en matière d’outils et de systèmes, les organisations doivent être très vigilantes quant à toute faille de cyber-sécurité et plus particulièrement avec les données supplémentaire de l’IA.

Mais l’IA ne capte pas les émotions comme les humains. Cela peut avoir un impact sur l'expérience client/utilisateur, comme pour le jeu World of Warcraft, qui a perdu des millions de joueurs en remplaçant son service client - autrefois des vraies personnes qui entraient dans le jeu pour montrer aux joueurs comment faire - par des robots IA, manquant d'humour et d'empathie.

Avec ses données limitées et son manque de contexte, l’IA peut générer des problèmes d’interprétation. Les experts en cyber-sécurité peuvent avoir une connaissance approfondie d’un acteur menaçant spécifique, leur permettant d’identifier les signes avant-coureurs qu’une machine ne peut pas faire si cela ne s’aligne pas parfaitement avec son algorithme programmé. A long terme, cela peut avoir d’énormes conséquences, tant pour l’entreprise que pour ses clients.

Même si l’IA manque de contexte et de compréhension des données d’entrée, les humains ne comprennent pas comment fonctionnent leurs systèmes d’IA. Si l’IA fonctionne dans des « boîtes noires », il n’y a pas de transparence sur comment et pourquoi l’outil a produit de tels résultats ou décisions. L’incapacité d’identifier les « rouages » peut amener les gens à remettre sa validité en question. Si quelque chose ne va pas ou si les données d’entrée sont toxiques, le scénario « boîte noire » rend difficile l’identification, la gestion et la solution aux problèmes.

Contrairement à l’IA, l’humain s’adapte à des situations évolutives et pense de manière créative. Sans règles prédéfinies, ensembles de données limités et suggestions utilisées par l'IA, nous pouvons utiliser nos initiatives, connaissances et expériences pour résoudre des problèmes en temps réel. C’est important pour prendre des décisions éthiques et de l’équilibre entre objectifs commerciaux (ou personnels) et impact sociétal. Les outils d’IA utilisés en recrutement peuvent ne pas prendre en compte les implications du rejet de candidats sur base de préjugés algorithmiques, ni les conséquences supplémentaires que cela peut avoir sur la diversité et l’inclusion sur le lieu de travail.

Même si l’IA peut fournir une liste de noms de marques potentielles, ce sont les personnes derrière la marque qui comprennent leur public et savent ce qui est le mieux. L’empathie et la capacité de « lire leur l’environnement », permet aux humains de se connecter avec les autres, favorisant des relations plus solides avec les clients, les partenaires et les parties prenantes. C’est particulièrement utile dans le service client. Un service médiocre peut entraîner une perte de fidélité et de confiance en la marque.

Les humains peuvent s’adapter rapidement à des conditions en évolution. S’il faut une déclaration urgente de l’entreprise sur un événement récent ou s’il faut s’éloigner d’un message ciblé d’une campagne, on a besoin d’un humain. La reprogrammation et la mise à jour des outils d’IA prennent du temps, ce qui, dans certaines situations, n’est pas toujours possible.

L’approche la plus efficace en cyber-sécurité c’est l’utilisation des atouts de l’IA et des humains : l’IA pour gérer l’analyse et le traitement de données à grande échelle et l’expertise humaine pour la prise de décision, la planification stratégique et les communications. L’IA s’utilise comme un outil pour aider et améliorer, et non pour remplacer l’humain.

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