IA : science ou art ?

 

Un  article intéressant de Raphael Bertholet, Vice-Président R&D de Symphony RetailAI France dans le journal la Tribune évoque les possibilités d’intégration de la sensibilité humaine dans l’intelligence artificielle au point que cette dernière pourrait être considérée comme un art. Un article qui toutefois n’évoque pas les phénomènes d’aliénation et de domination de ces nouvelles technologies sur la pensée humaine et pas seulement dans le domaine marchand.

 

 

Tribune

 

« Alors que l’on croyait, il y a encore peu, que l’une des limites de l’IA était la créativité – notamment artistique -, nous savons à présent qu’il n’en est rien et que l’homme peut être challengé aussi dans ce domaine. En témoigne la première exposition qui se tient en ce moment en Angleterre, rassemblant les œuvres d’AI-Da, humanoïde doté d’une intelligence artificielle. Il n’aura fallu que quelques jours pour que tous ses dessins, tableaux et sculptures se vendent, pour plus d’un million d’euros. Preuve, s’il était besoin, que l’IA est un placement d’avenir !

Au-delà de son caractère médiatique, cet évènement montre un point capital : l’IA lève le voile sur des domaines que l’on croyait hors du champ de la rationalité et des sciences, des domaines où seuls l’instinct et le talent humains pouvaient agir et apporter des réponses. L’IA montre que ce n’est pas si vrai et que les algorithmes peuvent, contre certaines certitudes, trouver des réponses à des questions qui étaient censées échapper à la science.

La prévision de la demande est, pour partie, l’un de ces domaines.

Jusqu’à récemment, l’approche en matière de prévision de la demande dans le retail a consisté à s’appuyer sur des outils statistiques et analytiques pour une grande partie des catégories de produits – et sur l’expérience et l’instinct des prévisionnistes pour ce qui sortait du cadre des modèles bien établis.

Bien que très performants, les outils statistiques classiques touchent, en effet, à leurs limites dès que l’on n’est plus dans une situation habituelle. Comment anticiper, par exemple, la demande d’un produit qui va faire l’objet d’une importante promotion le mois prochain alors que le vécu de ce même produit est vide de ce genre d’expérience ? Comment savoir à quel point le lancement d’un nouveau produit – pour lequel il n’y a pas de données existantes – va susciter la demande ?

Pour toutes ces situations inhabituelles pour lesquelles les statistiques ne peuvent plus venir en aide au travail des prévisionnistes, ces derniers se fient généralement à leur expérience. C’est l’intuition qui prend le relai. C’est le point au-delà duquel la prévision de la demande cesse d’être une science et devient un art.

Or c’est précisément ce point où l’IA est aujourd’hui en train de renverser la situation. En analysant des corrélations et des probabilités de corrélations avec d’autres articles, d’autres lieux de vente, d’autres données contextuelles, l’IA va se comporter comme l’instinct ou l’intuition du prévisionniste et permettre à la prévision de la demande de continuer à être une science, là où l’on pensait qu’elle restait un art.

Dans le retail comme ailleurs, la valeur d’une prévision se mesure à sa fiabilité et sa précision. Si la prévision de la demande pour les produits connus atteint des niveaux de précision élevés, celle des produits ou situations inhabituels fait chuter le taux de précision global, qui se heurte à une limite que l’on croyait difficile, pour ne pas dire impossible, à briser.

Parce qu’elle sait non seulement traiter des volumes de données immenses et hétérogènes, mais aussi faire les corrélations qui permettent d’expliquer l’inhabituel, l’IA gomme aujourd’hui cette limite. Elle donne aux prévisionnistes les moyens de passer une étape supérieure majeure dans leur travail, en leur fournissant les pistes et les corrélations qui leur permettent d’expliquer l’inhabituel et en industrialisant le bénéfice de l’intuition pour anticiper, avec une précision inédite, les situations pour lesquelles il n’existe pas ou peu de données directement reliées à l’évènement.

Avec l’IA, le talent des prévisionnistes peut ainsi être mis au profit de cette nouvelle marge de progression du taux de précision des prévisions. Leur intuition servira à proposer et tester de nouvelles données contextuelles aux évènements, de nouveaux attributs descriptifs pour enrichir l’IA et améliorer ses performances. Sans être encore une science exacte, la prévision de la demande s’en rapproche de plus en plus avec l’IA, et pourrait bien tendre à le devenir. »

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