Vaut-il toujours la peine d’ajouter de l’intelligence artificielle au processus de développement de produit ? | IA en affaires #55

Le rôle de l’intelligence artificielle dans le processus de développement de produits

L’intelligence artificielle peut soutenir de nombreux aspects du processus de conception et de mise en œuvre de nouveaux produits. Souvent, c’est une bonne idée, et les principaux avantages incluent :

• Recherche de marché – accélérer la recherche ou la mener à une plus grande échelle est possible en automatisant des tâches répétitives, telles que l’analyse des enquêtes ou la transcription des entretiens, par exemple. Cela permet à l’équipe de se concentrer sur les aspects plus créatifs et stimulants du développement de produits,
• Nouvelle inspiration – l’accès facilité à un plus large éventail d’idées est l’un des principaux avantages de l’IA générative. Les algorithmes d’IA peuvent rechercher d’énormes bases de données pour des modèles et des concepts inconnus au-delà de la pensée précédente des concepteurs,
• Analyse approfondie des données – meilleure compréhension des besoins des clients cibles grâce au traitement des données sur leur comportement, leurs préférences et leurs motivations d’achat.

Mais quand est-il judicieux de réfléchir une seconde fois avant d’utiliser la collaboration IA ?

En gros plan : Les défis cachés de la mise en œuvre de l’IA

Bien que l’intelligence artificielle dans le processus de développement de produits signifie de nombreuses nouvelles opportunités, sa mise en œuvre n’est pas sans défis. Les plus importants d’entre eux sont :

• le besoin de former en profondeur les équipes produit et d’adapter les processus de travail existants pour l’intégration avec les systèmes d’IA. Cela peut être difficile dans de grandes organisations hiérarchiques dotées de spécialistes liés à des méthodes de travail traditionnelles,
• les préoccupations concernant la sécurité des données clients qui forment les algorithmes d’IA. Pour profiter de fonctionnalités de sécurité supplémentaires, les entreprises ont souvent besoin d’accords de licence d’entreprise qui peuvent dépasser le budget des petites organisations. C’est pourquoi les petites entreprises optent parfois pour une incorporation à petite échelle de modèles d’accès ouvert tels que Llama 2, Vicuna ou Alpaca. Certes, ils nécessitent un matériel plus puissant dans l’entreprise, mais ils garantissent la sécurité des données. Cela est dû au fait que les modèles d’apprentissage automatique reposent sur des informations personnelles sensibles. Si la sécurité n’est pas correctement configurée, leur fuite pourrait avoir des conséquences désastreuses pour l’image de l’entreprise,
• la complexité accrue et la diffusion de la responsabilité pour les décisions commerciales clés impliquant des systèmes d’IA. Qui porte la responsabilité financière et réputationnelle pour les erreurs de ces systèmes ? Comment assurer la surveillance des “boîtes noires” de l’IA ?

Le piège de la boîte noire. Manque de transparence dans les décisions de l’IA

Un des inconvénients fondamentaux des techniques avancées d’apprentissage automatique, telles que les réseaux neuronaux, est le manque de transparence dans les décisions prises. Ces systèmes agissent comme des “boîtes noires”, transformant les entrées en résultats souhaités sans pouvoir comprendre la logique sous-jacente.

Cela rend sérieusement difficile d’assurer la confiance des utilisateurs dans les recommandations générées par l’IA. Si nous ne comprenons pas pourquoi le système a suggéré une variante ou un concept de produit particulier, il est difficile d’évaluer la pertinence de la suggestion. Cela peut conduire à une méfiance envers la technologie dans son ensemble.

Les entreprises utilisant l’intelligence artificielle dans le développement de produits doivent être conscientes du problème de la “boîte noire” et prendre des mesures pour accroître la transparence de leurs solutions. Des exemples de solutions incluent :

• visualisations du flux de données dans les réseaux neuronaux, ou
• explications textuelles des décisions prises générées par des algorithmes supplémentaires.

IA et éthique. Comment éviter la discrimination et les biais ?

Une autre question importante est les problèmes éthiques potentiels associés à l’IA. Les systèmes d’apprentissage automatique reposent souvent sur des données soumises à divers types de biais et de manque de représentativité. Cela peut conduire à des décisions commerciales discriminatoires ou injustes.

Par exemple, l’algorithme de recrutement d’Amazon semblait favoriser les candidats masculins en fonction des modèles d’embauche historiques de l’entreprise. Des situations similaires peuvent se produire lors du développement d’applications avec l’apprentissage automatique pour :

• Définir les priorités du service client,
• Ciblage publicitaire,
• Suggestion de spécialistes dans la zone immédiate, ou
• Personnalisation des suggestions de produits.

Pour éviter de tels problèmes, les entreprises doivent analyser soigneusement les ensembles de données qu’elles utilisent pour une représentation adéquate des différents groupes démographiques et surveiller régulièrement les systèmes d’IA pour détecter des signes de discrimination ou d’injustice.

Les limites des algorithmes. L’intelligence artificielle dans le processus

L’intelligence artificielle peut soutenir le processus créatif, rechercher des idées et optimiser des solutions. Cependant, il y a encore peu d’entreprises qui choisissent de faire entièrement confiance à l’IA. L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le processus de création de contenu offre des opportunités incroyables, mais les décisions finales concernant la publication ou la vérification des informations contenues dans les matériaux générés doivent être prises avec l’apport humain.

Par conséquent, les concepteurs et les chefs de produit doivent être conscients des limitations de la technologie IA et la considérer comme un soutien plutôt qu’une source automatique de solutions toutes faites. Les décisions clés en matière de conception et d’affaires nécessitent encore créativité, intuition et une compréhension approfondie des clients, ce que les algorithmes seuls ne peuvent pas fournir.

Source : DALL-E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Assurer le contrôle et la conformité légale

Pour minimiser les risques liés à l’IA, les entreprises doivent mettre en œuvre des mécanismes de surveillance et de contrôle appropriés pour ces systèmes. Cela inclut, mais ne se limite pas à :

• Vérification de la justesse et des sources des informations générées par les modèles d’IA avant leur utilisation pratique,
• Audits des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les biais, l’incertitude des prévisions et la transparence des décisions,
• Établissement d’un comité de spécialistes ou d’éthique pour superviser la conception, les tests et l’application des systèmes d’IA dans l’entreprise,
• Développement de directives claires sur les applications acceptables de l’IA et les limites d’intervention de ces systèmes dans les processus commerciaux et les décisions de conception,
• Formation des concepteurs pour qu’ils soient conscients des limitations et des pièges à éviter pour ne pas s’appuyer de manière trop peu critique sur ses indications.

Résumé

En résumé, l’intelligence artificielle ouvre sans aucun doute des perspectives passionnantes pour optimiser et accélérer la conception et la mise en œuvre de nouveaux produits. Cependant, son intégration avec des systèmes et des pratiques hérités n’est pas sans défis, dont certains sont fondamentaux – tels que l’incertitude et le manque de transparence prédictive.

Pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA, les entreprises doivent la traiter avec une prudence et une critique appropriées, en comprenant les limitations de la technologie. Il est également crucial de développer des cadres éthiques et des procédures de contrôle qui minimisent les risques associés à la mise en œuvre d’algorithmes avancés dans de réels processus commerciaux. Ce n’est qu’alors que l’IA pourra devenir un complément précieux et sûr à la créativité et à l’intuition humaines.

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