Veille et intelligence artificielle : "tout le monde prétend faire de l'IA mais c'est faux"

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Sommaire du dossier :

• Intelligence artificielle : une veille augmentée ?
• Ce que pensent (vraiment) les veilleurs de l'intelligence artificielle
• Veille et intelligence artificielle : "tout le monde prétend faire de l'IA mais c'est faux"
• "Le travail du veilleur est optimisé par l’intelligence artificielle" chez BNP Paribas Cardif
• Veille et intelligence artificielle au Crédit Agricole : quels avantages ?

Quels sont les apports de l’intelligence artificielle (IA) pour les solutions de veille ?

Le premier atout de l’intelligence artificielle est sa capacité à traiter massivement les quantités de données disponibles et d’en extraire des signaux faibles ou de relier entre elles des informations dispersées.

L’IA est par exemple en mesure de procéder à une analyse textuelle de sites web. Exemple : l’IA aurait pu permettre de détecter des signaux faibles sur l’activité inhabituelle des hôpitaux de Wuhan, en Chine, avant l’expansion du Covid-19, si on avait collecté toutes les informations disponibles.

Face à l’explosion de la volumétrie des données disponibles, le défi pour les veilleurs consiste à automatiser toutes ces activités. Plus cette veille est large, plus elle permet de trouver des signaux faibles tôt. L’IA est en mesure de répondre à ces besoins.

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Aujourd’hui, de nombreux éditeurs de logiciels de veille affirment recourir à l’intelligence artificielle pour améliorer les performances de leurs outils. Ces solutions embarquent-elles vraiment de l’IA ?

C’est ce qu’on appelle de l’IA washing ! Je ne connais pas assez le marché des logiciels de veille pour répondre à cette question, mais il existe une tendance dans le milieu des start-up à parler d’IA sans en faire réellement. Une chose est sûre : les solutions de veille doivent embarquer de l’IA.

Le Hub France IA développe actuellement un index IA qui permettra d’évaluer le niveau d’IA dans les solutions informatiques qui prétendent embarquer de l’intelligence artificielle.

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Cela risque de faire du ménage !

C’est une mesure de salubrité publique ! Tout le monde prétend faire de l’IA, mais c’est complètement faux. Je constate que beaucoup de start-up communiquent sur l’IA mais en réalité, elles en font très peu en général. Et lorsqu’elles en font, ce n’est pas toujours avec des technologies de pointe. Certaines travaillent avec des algorithmes vieux de vingt-cinq ans. Quand on ouvre le capot, on trouve des choses surprenantes ! Je travaille en ce moment sur le pack IA qui permettra aux PME-ETI de lancer leurs premiers projets IA. Et je suis parfois étonnée par les techniques proposées par les start-up.

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L’IA peut-elle aider à lutter contre la désinformation ?

La question des fake news est très intéressante car l’intelligence artificielle peut contribuer à créer de la désinformation.

Certains algorithmes (les GAN, generative adversarial networks) sont en effet capables de générer des images et des vidéos trompeuses qui ressemblent à des vraies. D’autres permettent de mettre des paroles totalement inventées dans la bouche de dirigeants. Barack Obama en a fait les frais il y a quelques années.

Il existe également des attaques « adversariales » capables de pénétrer une solution de veille pour l’altérer et la tromper. De mon point de vue, les veilleurs sont confrontés à un double défi : s’assurer de la fiabilité de leurs sources et se protéger contre ce type d’attaques. Au sein du Hub France IA, l’un de nos membres (France TV) travaille beaucoup sur ces questions car il y est confronté quotidiennement.

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L’IA est donc hybride : elle peut aider le veilleur, mais elle peut aussi le tromper ?

Absolument. À mes yeux, il s’agit d’un sujet critique. Les veilleurs et les journalistes doivent aujourd’hui consacrer beaucoup de temps à débusquer les fake news.

Au-delà de la veille, que peut l’IA dans le domaine du traitement documentaire ?

Elle peut par exemple extraire les entités nommées d’un texte : personnalités, pays, régions, marques, produits… Ces entités nommées peuvent ensuite être injectées dans une ontologie exploitable par un moteur de recherche.

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L’IA peut aussi réaliser des résumés de texte et des clusters regroupant tous les documents consacrés à un même sujet.

L’intelligence artificielle est d’autant plus performante qu’elle travaille sur des corpus de données importants. Sa puissance de calcul lui permet de traiter les célèbres 3V du big data : volume, vélocité et variété.