Dans une conversation récente mise en évidence par Storyboard18, le PDG de Perplexity, Aravind Srinivas, a tracé une ligne simple : l'IA d'aujourd'hui peut résoudre des problèmes bien posés à grande échelle, mais elle ne choisit pas les problèmes. Ce choix — ce qui compte vraiment — reste un acte humain enraciné dans la curiosité et les valeurs. Pour les organisations planifiant des programmes d’IA, cette distinction est plus qu’une philosophie ; c’est un modèle opérationnel.

L'affirmation

• L'IA est un puissant optimisateur : face à un objectif défini et des contraintes, elle rédige, résume, classe, extrait et raisonne — souvent plus vite que les humains.

• Les humains définissent l'objectif : décider quoi demander, pourquoi cela compte et quels compromis sont acceptables nécessite du contexte, de l'éthique et une sensibilisation des parties prenantes.

• La curiosité est un atout : l’habitude humaine unique de poser de meilleures questions plus audacieuses stimule de nouveaux produits et politiques — et reste en dehors des capacités actuelles de l'IA.

Pourquoi cela importe pour les dirigeants

La plupart des programmes d'IA au point mort échouent non pas à cause de la précision du modèle mais du cadrage du problème. Les équipes livrent des fonctionnalités qui optimisent le mauvais indicateur ou ignorent les réalités réglementaires et client. Traitez la conception des questions comme une capacité de premier ordre, pas comme un luxe.

Implications stratégiques (de l'idée à l'impact)

1. Construire un pipeline de questions

   • Effectuez des “audits de questions” trimestriels par fonction. Capturez les questions clients sans réponse, les points de douleur de conformité et les goulets d'étranglement décisionnels.

   • Priorisez selon impact × faisabilité × risque. Convertissez les principales questions en tâches répondables par la machine.

2. Concevoir un entonnoir avec l’humain en boucle

   • Ébauche → Révision → Vérification → Publication → Apprentissage. Ajoutez des étapes où les experts du domaine peuvent annuler ou modifier les résultats.

   • Consignez les invites, les sources et les décisions des réviseurs pour auditabilité.

3. Mesurer les bons indicateurs

   • Indicateurs de découverte : questions capturées, questions validées.

   • Indicateurs de qualité : couverture des citations, taux d'erreur factuel, taux de révision des réviseurs.

   • Indicateurs de résultat : temps économisé pour les décisions, taux de résolution client, exceptions de conformité évitées.

4. Traiter les sources comme des fonctionnalités

   • Préférez les modes de réponse avec citations. Lorsqu'une réponse est importante (juridique, sûreté, finance), exigez une base de sources ou un recouvrement sur votre savoir contrôlé.

5. Possédez vos invites et vos modèles

   • Constituez une bibliothèque partagée d'invites avec gestion de versions et exemples par flux de travail (support, finance, juridique, ingénierie).

   • Associez chaque invite à une grille d'évaluation et modes d'échec connus.

L'angle IA sur appareil

Srinivas souligne également un changement : à mesure que les modèles deviennent plus efficaces, l’inférence sur appareil ou en périphérie pourrait traiter une part croissante des tâches, réduisant ainsi la dépendance aux grands centres de données. Pour les acheteurs, cela suggère :

• Gains de latence et de confidentialité pour les flux de travail sensibles ou mobiles.

• Architectures hybrides où les tâches à faible risque se déroulent localement et les tâches à enjeux élevés appellent des points de terminaison cloud sécurisés avec journalisation et contrôles de politique.

• Mises à jour des achats pour évaluer les capacités côté appareil (NPU, mémoire) et gérer le déploiement des modèles à travers les flottes.

Gouvernance : gardez les humains aux commandes

• DPIA/Confidentialité : documentez la base légale, la rétention et la rédaction pour toute DPI.

• Risque modèle : enregistrez les modèles, définissez l'utilisation prévue, testez pour la dérive et les invites adversariales.

• Expliquabilité : stockez les sources et les paires d'invite/sortie ; signalez le contenu assisté par IA dans les dossiers.

• Responsabilité : définissez quand un humain doit approuver (par ex., crédit, sécurité, avis juridiques).

• Éthique & biais : testez les sorties pour les impacts disparates ; publiez des atténuations.

Carnet de route pratique : déploiement en 60 jours pour une unité d'affaires

Semaines 1–2 – Découverte des questions : organisez des ateliers ; recueillez les 20 principales questions sans réponse ; classez par impact/faisabilité/risque.
Semaines 3–4 – Construction en tranche mince : livrez 3–5 invites avec récupération sur sources approuvées ; exigez des citations ; définissez des grilles de révision.
Semaines 5–6 – Pilote : 50–100 utilisateurs ; suivez le délai de réponse, le taux d'annulation et la satisfaction des utilisateurs ; ajoutez des tâches de traduction et de résumé.
Semaines 7–8 – Renforcement de la gouvernance : ajoutez la journalisation, RBAC, mises à jour DPIA ; publiez la liste des problèmes connus et le carnet de route.

En somme

L'IA continuera de s'améliorer dans la résolution. L'avantage ira aux organisations qui posent de meilleures questions, conçoivent des systèmes avec l’humain en boucle, et adoptent des modèles hybrides/sur appareil là où ils réduisent le risque et les coûts.

Prochaines étapes: Vous souhaitez un sprint de question à impact pour votre équipe ? Generation Digital peut organiser des ateliers de découverte, construire des assistants en tranche mince, et mettre en place la gouvernance en quelques semaines.

FAQ

Q1. Que signifie “l’IA résout; les humains décident” pour ma feuille de route ?
R. Traitez la découverte et la révision des questions comme des capacités de base. Construisez un pipeline allant du cadrage du problème à un déploiement gouverné avec des indicateurs clairs.

Q2. Avons-nous besoin de l'IA sur appareil maintenant ?
R. Pas partout. Commencez par les tâches sensibles à la latence ou à la confidentialité ; pilotez des modèles hybrides et mesurez l’impact.

Q3. Comment éviter les hallucinations ?
R. Utilisez la récupération sur des sources fiables, exigez des citations pour les tâches critiques, et imposez une révision humaine avant la publication.

Q4. Quels indicateurs prouvent la valeur ?
R. Temps de réponse, taux d'annulation des réviseurs, couverture des citations, taux de résolution, et coût par tâche.

Q5. Comment satisfaire les auditeurs ?
R. Conservez des journaux des invites/résultats, épinglez les versions des modèles, stockez les sources, et maintenez des points d'approbation pour les décisions à fort impact.