On le prend pour acquis : l’intelligence artificielle (IA) augmenterait la productivité. Mais… est-ce vraiment le cas ?
Guille Manchado
Un groupe de chercheurs issus des écoles de commerce de Harvard, du MIT, de Warwick et de la Wharton School de l’Université de Pennsylvanie a voulu le vérifier. Ils ont rassemblé 758 employés du Boston Consulting Group et les ont soumis à une série d’expériences pour étudier l’impact de l’intelligence artificielle générative sur leur travail.
L’investigation
Les chercheurs ont divisé les employés — tous consultants — en deux groupes afin de mener différents types d’expériences. Dans les deux cas, ils ont d’abord demandé aux participants de résoudre un problème sans utiliser d’IA, afin d’établir un niveau de performance de référence. Ensuite, chaque groupe s’est vu confier une nouvelle tâche : certains pouvaient utiliser GPT-4, d’autres non.
Dans le premier groupe, il s’agissait de proposer des idées de chaussures pour des marchés de niche.
Pour le second, les chercheurs ont délibérément conçu une tâche dans laquelle l’IA se trompait. Les participants devaient résoudre un problème pour une entreprise en analysant des entretiens avec des employés et en évaluant des données quantitatives. L’objectif était de voir s’ils allaient vérifier attentivement le travail fourni par l’IA.
À la fin, les chercheurs ont mesuré le niveau de productivité de chaque participant.
Les résultats
Dans le premier groupe — celui chargé de générer des idées de chaussures — l’intelligence artificielle générative s’est révélée très utile. En moyenne, les consultants ayant utilisé l’IA ont accompli 12,2 % de tâches en plus et l’ont fait 25,1 % plus rapidement que leurs collègues sans accès à l’outil. De plus, la qualité de leur travail était supérieure de 40 %. Fait intéressant, l’IA a agi comme un égaliseur de compétences : elle a amélioré les performances de tous, mais l’effet a été bien plus marqué chez les consultants les moins expérimentés, avec une progression de 43 %, contre seulement 17 % chez les plus chevronnés.
En revanche, dans le deuxième groupe, confronté à un problème commercial plus complexe, les résultats ont été très différents : l’IA a dégradé les performances. Les consultants utilisant GPT-4 ont donné des réponses correctes dans seulement 60 à 70 % des cas. À l’inverse, ceux qui n’ont pas utilisé d’IA, et se sont fiés uniquement à leurs propres compétences, ont obtenu un taux de réussite d’environ 84,5 %.
Ce que nous apprenons…
Nous savons désormais que l’IA est particulièrement efficace pour générer des idées, mais nettement moins lorsqu’il s’agit de porter un jugement critique sur des informations complexes, ce qui explique en partie les résultats très différents entre les deux types de tâches. Toutefois, les chercheurs ont tiré des enseignements encore plus riches en observant la manière dont les consultants utilisaient GPT-4 dans chaque cas.
La leçon est claire : il faut faire preuve de prudence. L’IA générative peut effectivement améliorer fortement la productivité pour certaines tâches où elle excelle, mais elle peut aussi nuire à la performance lorsque ses réponses sont moins fiables. Face à des problèmes complexes, les consultants avaient tendance à accepter les réponses de l’IA sans esprit critique, comme s’ils travaillaient en pilote automatique.
Comment mettre cette information en pratique ?
« La clé, c’est d’essayer l’IA générative pour tout, afin de bien comprendre ce pour quoi elle est utile… et ce pour quoi elle ne l’est pas », explique Ethan Mollick, professeur à la Wharton School et auteur du nouveau livre Co-Intelligence.
Pour l’utiliser plus efficacement, il recommande de la traiter comme une personne. « Les meilleurs utilisateurs que je connais n’ont pas de compétences techniques particulières, mais ils savent très bien collaborer avec les autres », précise-t-il. Mieux encore : indiquez à l’IA quel type de personne vous voulez qu’elle soit. Même si elle a une personnalité neutre par défaut, elle peut s’adapter. Par exemple, vous pouvez lui demander de se comporter comme un expert en données ou comme un humoriste plein d’esprit. Le premier sera plus adapté pour analyser un problème commercial ; le second, pour écrire des publicités amusantes.
source: https://www.entrepreneur.com/es/tecnologia/la-inteligencia-artificial-realmente-aumenta-la/492756