JAKARTA - Tout ce que l’IA (intelligence artificielle) étiqueté n’est pas en fait de l’intelligence artificielle. La technologie, en fait jusqu’à présent, n’a pas suffisamment progressé pour devenir vraiment « intelligente » et faciliter la vie des peuples du monde.
« L’IA est souvent un sujet sensationnel », a déclaré Neil Morelli, psychologue industriel et organisationnel en chef pour Codility, une plate-forme de notation conçue pour identifier les meilleurs talents technologiques. « Cela permet de passer facilement d’une réaction extrême à une autre », a-t-il déclaré.
« D’une part, il y a une peur de l’abus de l’IA, les caractéristiques d’être « hors de contrôle » et une « boîte noire ». D’autre part, l’optimisme et l’adoption trop zélée basés sur des promesses excessives ou des malentendus sur les capacités et les limites de l’IA. négatif », a-t-il déclaré.
Une grande partie de la confusion qui existe sur ce qu’est l’IA, ou n’est pas, est motivée par l’utilisation trop large du terme. Cela est en grande partie motivé par des histoires ou des films de divertissement populaires, les médias et la désinformation.
Qu’est-ce que l’IA vraiment?
« Aujourd’hui, une grande partie de ce qui est étiqueté comme « intelligence artificielle » n’est pas vraiment le cas », a déclaré Peter Scott, directeur fondateur du Next Wave Institute, une société de coaching et de formation technologiques. « Cette erreur d’étiquetage est si courante que nous l’appelons 'lavage par IA'. "
Les limites changent souvent en matière d’IA. « L’IA a encore été décrite comme « ce que nous ne pouvons pas faire », car une fois que nous apprenons à le faire, nous cessons de l’appeler IA », a ajouté Scott.
Le but ultime de l’IA, dit Scott, est de créer des machines qui pensent comme des humains. Beaucoup de gens pensent que rien de moins que cela ne mérite pas le nom d’IA.
Selon Scott, la plupart des personnes dans le domaine diraient que si elle utilise l’apprentissage automatique, surtout si elle utilise l’apprentissage profond, alors c’est l’IA.
« Officiellement, l’IA est un sur-ensemble d’apprentissage automatique, ce qui donne à une armée d’annonceurs une grande marge de manœuvre pour promouvoir leur commerce, car la distinction entre les deux n’est pas bien définie », a déclaré Scott.
Jeff Kiske, directeur de l’ingénierie, de l’apprentissage automatique chez Ripcord, est du même avis. « Une grande partie de ce qu’on appelle aujourd’hui l’IA est mieux appelée « apprentissage automatique », dit-il. Il préfère se référer à cette dernière technologie axée sur les données.
Le terme d’apprentissage automatique, selon Kiske, implique simplement que les ordinateurs ont appris à modéliser des phénomènes basés sur des données. « Lorsque les entreprises vantent leurs produits comme étant axés sur l’apprentissage automatique, je m’attends à un niveau de sophistication beaucoup plus élevé », déclare Kiske.
Joshua A. Gerlick, boursier Fowler à l’Université Case Western Reserve de Cleveland, affirme que l’IA est un domaine d’étude très vaste qui comprend de nombreuses technologies. Au risque de simplifier à l’excès, il dit qu’un thème commun qui distingue un « vrai » système d’IA de « trompeur » est de savoir s’il apprend à partir de modèles et de caractéristiques dans les données qu’il analyse.
C’est la promesse de nombreux cas d’utilisation en RH pour l’apprentissage automatique qui n’atteignent pas réellement le véritable niveau de l’intelligence artificielle.
Implications pour les RH
« Imaginez qu’un service des ressources humaines acquière un logiciel « alimenté par l’IA » pour jumeler un employé nouvellement recruté à un mentor expérimenté au sein de l’organisation. Le logiciel est programmé pour trouver des mots-clés communs dans les profils des mentorés et des mentors potentiels, et la sélection est obtenue en fonction du rendement le plus élevé des correspondances de plomb. Bien qu’un algorithme facilite bien sûr le processus de correspondance dans les logiciels », a déclaré Gerlick.
« Ce n’est pas du tout un algorithme alimenté par l’IA. Il ne fait que reproduire un processus que n’importe quel humain peut accomplir, et bien qu’il soit rapide, cela ne rend pas le processus de jumelage plus efficace », a-t-il ajouté.
Une plate-forme logicielle véritablement alimentée par l’IA, a-t-il déclaré, nécessiterait des données préliminaires, telles que les profils des paires mentoré-mentorées précédentes et si les résultats ont été couronnés de succès. Ensuite, nous étudierons les facteurs qui mènent à la réussite des couples.
« En fait, le logiciel sera si sensible qu’il ne pourra être appliqué que pour identifier les paires mentoré-mentor réussies dans une organisation particulière », a déclaré Gerlick. « Indirectement, il a « appris » à comprendre la culture unique de l’organisation et les archétypes des personnes qui y travaillent. Un responsable des ressources humaines doit découvrir qu’une plate-forme logicielle alimentée par l’IA augmente son efficacité au fil du temps et, espérons-le, dépasse le succès de ses homologues humains. , ce qui leur donne le temps d’entreprendre des initiatives plus complexes.
Christen da Costa, fondatrice de Gadgetreview.com, dit qu’elle pense que le terme « IA » est trop facile à lancer. « La plupart des outils d’automatisation, par exemple, ne sont pas ce que j’appellerais l’IA », a-t-il déclaré. « Ils prennent les informations qui leur sont fournies par l’utilisateur et recherchent des cas appropriés. Au fil du temps, ils apprennent les préférences de l’utilisateur et s’améliorent, mais c’est un apprentissage algorithmique. Bien que cela puisse être un aspect de l’IA, cela ne fait pas de l’IA.
Est-ce important? Anc. Lorsque les professionnels des RH envisagent d’adopter une nouvelle technologie, il est important de ne pas être confus ou influencés par des termes de haute technologie qui ont tendance à être lancés trop souvent. Il est également important de ne pas trop s’épanouisser avec, ou potentiellement induit en erreur par, l’attrait de « l’intelligence artificielle ».
« Les lecteurs et observateurs intelligents de l’IA dans les RH seraient sages de se rappeler que les systèmes d’IA aident à effectuer des tâches manuelles, répétitives et laborieuses dans les RH », a déclaré Morelli de Codility. « Toutefois, la portée et la portée de cette tâche peuvent être plus étroites que certains fournisseurs et fournisseurs ne le croient. »
Aucun système d’IA ne comprend, ne comprend, n’apprend, ne correspond à des modèles ou ne s’adapte seul, a-t-il déclaré. « Au lieu de cela, il nécessite des données étiquetées et organisées par l’homme comme point de départ. Pour cette raison, les utilisateurs et les évaluateurs devraient accorder plus d’attention aux données de formation utilisées pour enseigner les systèmes d’IA », a-t-il déclaré, « En particulier l’origine, le développement et les caractéristiques des données ».
« Lorsque vous êtes sceptique quant à savoir si une technologie est vraiment « alimentée par l’IA », envisagez de poser quelques questions simples », conseille Gerlick :
1. Cette technologie utilise-t-elle les données pour améliorer ses capacités prédictives?
2. Cette technologie augmente-t-elle l’efficacité de ce que les humains peuvent déjà faire?
Si la réponse à cette question est oui, dit-il, « alors l’intelligence artificielle pourrait aider ».
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