L'intelligence artificielle (IA) est désormais omniprésente, avec des applications concrètes qui transforment notre quotidien. Dans le commerce électronique, les systèmes de recommandation personnalisés améliorent l'expérience client. Les chatbots, dotés d'IA conversationnelle, simplifient le service client en offrant des réponses rapides. Dans la cybersécurité, des outils comme les filtres anti-spam protègent contre les e-mails malveillants, tandis que l'IA générative permet des avancées significatives, telles que la détection des menaces et l'automatisation de la réponse aux incidents.

Cependant, ces innovations sont accompagnées de défis, notamment le risque que les cybercriminels utilisent l'IA pour des attaques de phishing plus sophistiquées. Ainsi, il est crucial que les entreprises adoptent des stratégies d’IA responsables, alliant sécurité et protection des données personnelles. Par exemple, des normes strictes concernant la qualité des données et la confidentialité doivent être respectées, en particulier lors de l'utilisation d'ensembles de données open source.

La protection de la vie privée est également primordiale dans l’utilisation de technologies biométriques qui, tout en renforçant la sécurité, collectent des données sensibles. Il devient essentiel d’intégrer des processus de test et de validation pour éviter les biais et garantir une prise de décision éthique.

Enfin, l'élément humain reste crucial dans le développement de l’IA. En continuant à impliquer des équipes diversifiées pour superviser les systèmes d’IA, les entreprises peuvent atténuer les risques et s'assurer que l'IA soutient, plutôt que remplace, l'intelligence humaine.

Cartographie aérienne, big data, IA : l’arsenal high-tech du fisc français

Depuis plusieurs années, l’administration fiscale française utilise des technologies avancées pour lutter contre la fraude fiscale, exploitant les données en ligne laissées par les internautes et les entreprises. Un des projets phares est le « programme du foncier innovant », lancé en 2022 avec un budget de 24 millions d’euros. Ce programme utilise des algorithmes pour analyser des images aériennes de l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN). Il permet d'identifier les contours des bâtiments et les piscines non déclarées, vérifiant leur conformité d’imposition. Grâce à cette initiative, 20 000 piscines ont été découvertes non imposées, générant 10 millions d’euros de recettes supplémentaires pour l'État.

Un autre projet significatif est le « ciblage de la fraude et valorisation des requêtes » (CFVR), lancé en 2014, qui a nécessité un investissement de 34,5 millions d’euros. Ce programme enrichit les données fiscales existantes par des informations provenant d'autres administrations et de données privées. En 2024, l’administration fiscale prévoit que près de 50 % des contrôles fiscaux des professionnels, et 45 % de ceux des particuliers, seront initiés grâce à l'intelligence artificielle. Ce programme a permis de collecter 1 400 milliards de données, augmentant ainsi l’efficacité des contrôles fiscaux. En intégrant les médias sociaux dans ses analyses, l’administration renforce encore davantage son arsenal contre la fraude, tout en naviguant prudemment entre l’optimisation fiscale et le respect de la vie privée.

L'IA open source redéfinit le protocole d'innovation technologique. Face à des investissements massifs dans l'intelligence artificielle, des entreprises comme IBM, Meta et Mistral AI choisissent de rendre leurs technologies disponibles gratuitement, favorisant ainsi la collaboration mondiale. Cette approche permet non seulement de maîtriser les coûts de développement, mais aussi d’accélérer la recherche grâce à des applications concrètes.

Un exemple marquant est le modèle Granite 3.0 d'IBM, qui offre des performances comparables à des systèmes plus complexes tout en nécessitant moins de ressources. En publiant ces modèles en open source, IBM encourage les développeurs à explorer, modifier et améliorer la technologie. Ces modèles prennent en charge 116 langages de programmation et sont accessibles via des plateformes comme Hugging Face et GitHub, permettant des applications variées allant de la génération de contenu à la surveillance de la sécurité.

Meta a également fait un pas important en rendant ses modèles Llama open source, offrant ainsi aux chercheurs et aux petites entreprises un accès à des outils d'IA avancés qu’ils n'auraient pas pu développer seuls. Cette ouverture mène à une meilleure transparence et sécurité, permettant une identification rapide des problèmes grâce à l'examen par la communauté.

Cependant, cette accessibilité pose des risques, notamment la modification malveillante de modèles, mais les avantages en termes d'efficacité et d'innovation sont considérables. Les petites entreprises peuvent désormais adopter des solutions open source adaptées, stimulant ainsi l'innovation et la croissance économique. Comme le souligne Dave Nielsen de l'AI Alliance, l'open source favorise une plus grande créativité et génère des revenus dans divers secteurs.

Jerry Cuomo, IBM Fellow et directeur technique de l'automatisation chez IBM, se consacre à transformer la vie quotidienne grâce à l'intelligence artificielle (IA). Avec plus de 100 brevets, il a largement influencé le secteur des logiciels. Son podcast, "The Art of Automation", explore comment l'IA et l'automatisation améliorent les environnements de travail.

L'IA, selon Cuomo, révolutionne le travail en libérant les employés des tâches répétitives. Cela permet aux professionnels de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée. Par exemple, dans le domaine de la santé, l'IA peut gérer les tâches administratives des médecins et améliorer les diagnostics, offrant ainsi un avantage significatif dans la prise en charge des patients. De même, dans les technologies de l'information, l'IA permet aux équipes informatiques de se concentrer sur des défis critiques en prédictant et en résolvant les problèmes avant qu'ils n'apparaissent.

IBM se démarque par sa capacité à gérer les données non structurées, cruciales pour l'automatisation avancée. Grâce à une plateforme d’automatisation intégrée utilisant Watson Machine Learning et des technologies de traitement du langage naturel, IBM offre une synergie entre l’automatisation des entreprises et de l'informatique pour une efficacité optimale.

Les résultats sont concluants : des entreprises, comme Banco Popular, ont réduit leurs délais de traitement de 90 % grâce à l'IBM® Robotic Process Automation. Ce type d'automatisation n'élimine pas les postes, mais transforme les rôles des employés vers des fonctions plus stratégiques, renforçant ainsi la nécessité d'une collaboration humaine avec l'IA pour obtenir des résultats exceptionnels.