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Yves Caseau, CDIO du groupe Michelin : « Je vais encourager les usages de ChatGPT en interne »

« Pour un développeur, ChatGPT représente un gain de productivité significatif, mais pas un changement spectaculaire du métier lui-même. » (Photo : Thomas Leaud / CIO)

Directeur du digital et des systèmes d'information du groupe Michelin, Yves Caseau s'est penché sur le potentiel des IA génératives ou transformers IA, comme ChatGPT. Et y décèle déjà un outil de productivité intéressant pour les développeurs.

Vous avez mené de premiers tests de ChatGPT (synthétisés dans un billet posté sur LinkedIn). Est-ce que ce galop d'essai vous permet d'imaginer de premiers cas d'usage au sein de Michelin ?Yves Caseau : Deux premiers scénarios me viennent en tête. D'abord, ce type d'IA génératives est à même de produire de petits textes à usage...

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Apprendre à se servir de ChatGPT et appréhender ses limites

Si ChatGPT et consorts pourraient faire leur trou dans les entreprises, en particulier auprès des équipes de développeurs, encore faut-il que leurs utilisateurs appréhendent bien les règles du dialogue avec ces IA... et ses limites. « Même si la première réponse n'est pas forcément satisfaisante, il faut apprendre à instaurer un dialogue avec ces outils pour générer des variations, explique Bertrand Braunschweig, coordonnateur scientifique de Confiance.ai, un programme clef de la stratégie de recherche de la France en matière d'IA. Cette nouvelle discipline consistant à dialoguer avec l'IA - on parle de prompt engineering - doit être appréhendée pour optimiser les interactions avec ces systèmes. » Donc, potentiellement, réduire le coût d'utilisation quand ces outils seront proposés sous licence. « La manière de formuler la demande est très importante et elle reste l'apanage des personnes », reprend le scientifique.

Tout comme l'est la vérification de la réponse. Car ces systèmes produisent ce que les spécialistes appellent des hallucinations, des réponses complétement fausses et parfois totalement déconnectées de la réalité. « Ces IA produisent de nombreuses erreurs, car le système ne comprend pas ce qu'il produit », reprend Bertrand Braunschweig. D'où le besoin d'experts pour contrôler les réponses. Imaginer apporter automatiquement une cohérence aux réponses reste pour l'instant hors de portée, note le scientifique, qui pointe les échelles où opèrent ces IA manipulant des milliards de paramètres (175 pour GPT-3).

Même limite concernant l'attribution, autrement dit l'origine des informations que présentent les IA génératives. « Des pistes de recherche existent pour remonter aux sources des réponses, mais elles ne passent pas à l'échelle en termes de volume de données et de nombre de paramètres. Et ce ne sera pas davantage le cas à moyen terme », reprend le coordonnateur scientifique du programme de recherche visant, précisément, à créer une intelligence artificielle de confiance pour les systèmes critiques. Des lacunes qui, dans la perspective d'un usage en entreprise, posent évidemment des questions en matière de responsabilité. En cas d'erreur prêtant à conséquences, qui serait déclaré responsable ? Le projet de directive européenne sur le sujet - AI Act - prévoit, en l'état, que c'est au fournisseur du système de prouver que le préjudice subi ne relève pas de sa responsabilité.