Document d’étude d’EY: Les contenus générés par l’IA en pleine mutation – entre progrès et fatigue

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• Fatigue de l’IA perceptible : tandis que les contenus générés par l’IA influencent la communication numérique, les offres authentiques sont de plus en plus recherchées. Les formats de médias traditionnels ainsi que les podcasts et les interviews connaissent un regain d’intérêt.
• L’intelligence artificielle s’améliore très rapidement, mais l’usage transformatif dans l’environnement des entreprises échoue souvent en raison de la qualité des données, de processus décisionnels complexes et de la nécessité d’une bonne intégration dans les environnements système existants.
• De nouveaux modèles d’IA comme Deepseek montrent qu’il est également possible de produire des modèles intelligents avec relativement peu d’énergie et des coûts modérés et que la barrière à l’entrée pour de nouveaux développements s’abaisse. Cela offre également des opportunités à la Suisse dans la concurrence qui se joue autour des nouvelles technologies d’IA.
• Les systèmes d’IA auto-apprenants et hautement complexes, qui génèrent de nouvelles connaissances, risquent de continuer à favoriser une course au numérique énergivore.

Zurich, le 27 février 2025 – Les grands modèles de langage ont radicalement changé la manière dont les contenus sont produits et consommés. Mais alors que les entreprises et les blogueurs, par exemple, misent de plus en plus sur les contenus générés par l’IA, on constate une lassitude croissante face à ce flot de données automatisées. Dans le même temps, l’intelligence artificielle générale (IAG), capable de maîtriser n’importe quelle tâche intellectuelle au moins aussi bien qu’un être humain, se rapproche. Les entreprises peinent cependant à préparer leurs systèmes internes et la qualité de leurs données à cette situation.

Depuis l’apparition de modèles Open Weight peu coûteux comme Deepseek, il apparaît qu’il n’est pas trop tard pour que la Suisse se positionne avec succès dans la course aux modèles d’IA intelligents. Au vu du succès des petits modèles d’IA, on peut raisonnablement penser qu’un modèle de pointe verra bientôt le jour en Suisse.

Dans son deuxième document d’étude, le cabinet d’audit et de conseil EY Suisse met en lumière trois thèses sur l’avenir proche de l’intelligence artificielle.

Thèse nº 1 : la fatigue des contenus d’IA augmente

Le paysage numérique montre des signes évidents de fatigue des contenus. Les utilisatrices et utilisateurs sont de plus en plus exercés à reconnaître les contenus générés par l’IA non seulement à leurs structures prévisibles et à leur ton trop policé, mais aussi à leurs formulations trop lisses, à leurs énoncés génériques ou à leur manque de profondeur. Ces contenus bien structurés mais dépourvus de véritable perspective humaine perdent de leur pertinence. Bon nombre de ces articles n’offrent guère plus que des informations présentées sous une nouvelle forme et apportent rarement de nouveaux éléments au débat.

Les entreprises qui utilisent l’IA programment généralement leurs agents d’IA pour que ceux-ci emploient un langage d’entreprise lisse afin d’éviter d’éventuelles controverses. Bien que ces obstacles puissent être en partie surmontés avec une technologie adéquate, il existe aujourd’hui un flot de contenus qui semblent stériles et déconnectés de l’expérience humaine.

Adrian Ott, Partner et Chief Artificial Intelligence Officer chez EY Suisse, déclare à ce sujet : « Les utilisatrices et utilisateurs sont de plus en plus attirés par des perspectives humaines authentiques pour comprendre le contexte et la personne derrière les opinions. Avec la multiplication des contenus générés par l’IA, il est plus difficile que jamais de trouver des points de vue originaux. »

Cette évolution pousse de nombreuses personnes à rechercher d’autres sources d’information. Les interviews, les podcasts et les formats de médias traditionnels connaissent un regain d’intérêt, car ils permettent un traitement plus authentique des sujets et sont souvent plus transparents quant à la provenance des opinions. Cela montre que si les technologies d’IA peuvent créer efficacement des contenus, elles ne remplacent pas, du moins pour le moment, le besoin qu’a l’être humain de se confronter à des idées réelles et à des perspectives individuelles.

Utilisation de l’IA avec discernement (humain)

À condition d’être utilisée à bon escient comme outil de rédaction et de contrôle de la qualité, l’IA peut améliorer la créativité humaine plutôt que la remplacer. Lors de la création d’un nouvel article à l’aide de l’IA, un grand nombre de possibilités permettent désormais d’éliminer complètement le jargon professionnel superflu et les styles rédactionnels typiques de l’IA. Ainsi, le contenu reste frais et lisible et les auteurs peuvent se concentrer sur leurs pensées initiales. Toute une discipline scientifique a vu le jour autour de l’interaction entre l’être humain et l’IA (Human-AI Interaction (HAX)). Elle étudie cette relation et ouvre des voies pour l’avenir.

Thèse nº 2 : les données des entreprises restent un défi pour l’intelligence artificielle générale (IAG)

Si l’intelligence artificielle générale (IAG) surpasse en théorie l’être humain dans de nombreuses capacités cognitives, son intégration dans l’entreprise reste difficile. En effet, les connaissances d’une entreprise reposent sur des données, des processus et un savoir-faire accumulés au fil du temps, qui ne sont souvent qu’entre les mains des collaboratrices et collaborateurs expérimentés. « Le rêve de charger toutes les données dans une IAG pour qu’elle obtienne immédiatement une vue d’ensemble de l’entreprise ne se réalisera probablement pas comme prévu », explique Adrian Ott. « La question n’est pas seulement de savoir quand l’IAG arrivera, mais aussi combien de temps il faudra pour l’intégrer de manière utile dans le monde des affaires. »

En plus de représenter un défi technique, l’entraînement de systèmes d’IA avec un réseau complexe d’informations d’entreprise coûte cher. Les inquiétudes liées à la protection des données et les obstacles réglementaires compliquent encore le processus. « Les entreprises doivent s’assurer que les informations sensibles ne sont pas introduites dans les réseaux neuronaux, car ces derniers ne peuvent pas oublier ce qu’ils ont appris », ajoute Adrian Ott.

En lieu et place d’une brusque révolution, il faut plutôt s’attendre à une intégration progressive de l’intelligence artificielle dans les processus opérationnels. Le succès de cette transition ne se mesurera pas à la rapidité avec laquelle les entreprises pourront déployer les systèmes d’IA, mais à l’efficacité avec laquelle elles pourront les intégrer dans leurs processus existants tout en préservant la fiabilité et la confiance.

Thèse nº 3 : de nouveaux modèles d’IA efficaces réduiront la consommation d’énergie

Une autre question importante concernant la productivité de l’IA est l’énorme consommation énergétique des modèles de langage modernes. Les grands modèles d’IA, tels que ceux développés par les géants de la technologie, nécessitent d’énormes capacités de calcul et génèrent une consommation électrique élevée. Par conséquent, un nombre croissant de chercheurs et d’entreprises se mettent en quête de modèles d’IA efficaces, moins gourmands en ressources mais tout de même capables de rivaliser avec l’intelligence des grands modèles.

De nouveaux modèles d’IA, comme l’IA chinoise Deepseek, sont la preuve qu’il est possible d’entraîner des modèles de langage performants avec nettement moins de ressources qu’auparavant. On peut donc se demander si le besoin en systèmes d’IA géants et énergivores pourrait bientôt être dépassé.

Dans la pratique, l’évolution du paysage de l’IA suivra probablement deux voies : d’une part, des modèles auto-apprenants performants destinés à élargir considérablement l’état actuel des connaissances humaines et à en explorer de nouvelles ; d’autre part, des modèles plus efficaces et plus compacts conçus pour un usage quotidien, qui mettent à disposition les connaissances nouvellement générées à moindre coût. Les entreprises doivent choisir entre investir elles-mêmes dans des modèles d’IA complets énergivores dans leur domaine de spécialisation ou opter pour des modèles peu coûteux disposant d’un large éventail de connaissances.

« Dans la course à l’amélioration des capacités de l’IA, il s’agit non seulement d’exploiter correctement les connaissances existantes, mais aussi de repousser les limites de notre savoir actuel », précise Adrian Ott.

Conclusion : un partenariat entre l’humain et l’IA

On observe une fatigue croissante à l’égard des contenus générés par l’IA. À l’heure de la surabondance d’informations et des robots basés sur l’IA, l’authenticité et la transparence sur la provenance des opinions et des connaissances sont de nouveau recherchées.

D’un autre côté, même les entreprises plus réservées, qui peuvent avoir connu des échecs avec des solutions d’IA, doivent se préparer à des progrès exponentiels et s’assurer dès aujourd’hui que leurs données, leurs processus et leurs structures internes sont à la hauteur. Et pour les entreprises hautement spécialisées qui n’ont pas encore envisagé de développer leurs propres modèles d’IA pour des raisons de coûts, le succès de modèles performants et moins chers tels que Deepseek pose la question de savoir si un développement interne spécialisé peut apporter un avantage concurrentiel important ainsi qu’une indépendance vis-à-vis de fournisseurs tiers et d’autres pays.

Pour toute question, veuillez contacter : daniele.mueller@ch.ey.com. 

Lire l'article: Contenu généré par l'IA : défis et opportunités

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