L'IA entre hype et réalité – Le grand retour de l'IA : pourquoi le supercalculateur et le GPT-5 de Tesla déçoivent les attentes

Quelles opportunités l’IA offre-t-elle pour une plus grande efficacité dans l’économie allemande ?

L'introduction de l'intelligence artificielle promet des gains d'efficacité significatifs dans divers secteurs économiques. Le Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz est un excellent exemple du développement d'applications d'IA spécifiquement destinées aux PME. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent fabriquer de nouveaux produits plus rapidement, à moindre coût et avec une meilleure qualité. L'UE soutient activement ce développement en finançant la numérisation et l'utilisation de l'IA, notamment pour optimiser l'administration, fidéliser les travailleurs qualifiés et accroître la compétitivité.

L'exemple de Chemnitz illustre clairement les avantages concrets qui peuvent en découler. Les avancées dans le domaine de l'IA ouvrent de nouvelles perspectives d'efficacité de la production. L'IA peut être utilisée pour optimiser les processus de production, l'un des prérequis les plus importants étant la qualité des données, car l'IA est connue pour apprendre des données disponibles. L'Université de Technologie de Chemnitz travaille déjà sur divers projets d'IA, allant du démontage semi-automatisé des batteries de traction assisté par l'IA au développement d'un système de démontage semi-automatisé pour une durabilité globale de la chaîne de valeur de l'électromobilité allemande.

Dans la gestion des processus, l'IA offre des opportunités particulièrement importantes pour améliorer les processus métier. En automatisant les tâches répétitives, en analysant des modèles de données complexes et en facilitant la prise de décision, l'IA peut contribuer significativement à l'optimisation des processus métier. L'intégration de l'IA permet aux entreprises d'accroître leur efficacité, d'améliorer leurs processus décisionnels et de développer des solutions innovantes.

Pourquoi le BND ne peut-il pas utiliser de traducteurs IA modernes ?

Le Service fédéral de renseignement (BND) est confronté à un problème paradoxal : si les traducteurs IA pourraient révolutionner son travail, leur utilisation est interdite par des réglementations de sécurité strictes. Pour des raisons de réglementation interne et de sécurité, l'utilisation de programmes de traduction IA disponibles dans le commerce, tels que ChatGPT, est interdite. La principale raison est que les serveurs et les opérateurs de ces programmes sont situés à l'étranger. Leur utilisation nécessiterait le téléchargement de données sensibles, notamment des communications interceptées, des documents classifiés ou des rapports de renseignement, sur des serveurs étrangers.

Cela entraîne d'importants problèmes opérationnels. Le service linguistique de l'agence emploie des centaines d'employés, dont certains travaillent en freelance. La traduction de documents volumineux prend parfois plusieurs semaines. Le processus de pré-évaluation, qui détermine les contenus à traduire en urgence, est particulièrement problématique. Des sources internes avertissent que des informations importantes peuvent être perdues en raison des contraintes de temps et du flux d'informations.

Le volume de données à traiter est colossal. Des stations d'écoute comme celle de Bad Aibling, en Bavière, enregistrent chaque jour des centaines de conversations et interceptent d'innombrables messages provenant du monde entier. À cela s'ajoutent des rapports de sources humaines, souvent des pages de documents dont le caractère explosif n'apparaît qu'après traduction. Un haut responsable du BND aurait déclaré : « Surtout, en raison d'une “pré-évaluation” totalement inadéquate, sans connaissance précise du contenu complet des dossiers, courriels, etc., nous perdons presque certainement des informations et des cibles importantes. C'est un risque. »

Bien que le BND utilise ses propres solutions logicielles et outils de TAO (Traduction Assistée par Ordinateur), développés en collaboration avec des entreprises allemandes, ceux-ci ne constituent jusqu'à présent qu'une indication approximative et sont loin de la précision des systèmes d'IA modernes. Des travaux d'optimisation de ces programmes sont en cours depuis plus de 20 ans, mais aucune avancée majeure n'est encore possible.

Quelles vulnérabilités de sécurité ont été découvertes dans GPT-5 ?

Peu après la sortie de GPT-5, deux sociétés de sécurité indépendantes ont identifié de graves vulnérabilités dans le nouveau modèle d'IA d'OpenAI. Le cabinet de recherche en sécurité Neuraltrust affirme avoir réussi à compromettre GPT-5 en 24 heures seulement après les tests. L'équipe a utilisé une combinaison de techniques de chambre d'écho et d'autres techniques de manipulation, permettant au modèle de générer des instructions détaillées pour la fabrication d'engins explosifs.

La société SPLX a mené des tests parallèles et est parvenue à des conclusions similaires concernant la sécurité de GPT-5. SPLX a réussi ses attaques d'obfuscation, appelées jointures de chaînes, qui consistent à insérer des caractères entre les éléments d'invite et à formuler des invites avec des scénarios fictifs. Une analyse comparative avec GPT-4o a montré que ce dernier modèle est plus sûr contre de telles attaques.

Les résultats suggèrent que les mesures de sécurité actuelles pourraient échouer face à des méthodes d'attaque complexes. Ces techniques consistent à tromper les modèles d'IA pour qu'ils produisent des résultats malveillants par le biais d'invites séquentielles, plutôt que d'émettre directement des invites malveillantes qui déclencheraient normalement les protections intégrées. Les experts du secteur suggèrent que ces conclusions de la Red Team soulignent l'importance de réaliser des tests de sécurité complets avant de déployer des systèmes d'IA dans des applications sensibles.

Le contraste avec l'évaluation de Microsoft est intéressant : l'équipe rouge d'IA de Microsoft atteste que GPT-5 est l'un des profils de sécurité les plus robustes à ce jour contre les types d'attaques courants. OpenAI elle-même vante les solides mesures de protection de GPT-5 après 5 000 heures de travail en équipe rouge en collaboration avec des organisations spécialisées. Ces évaluations contradictoires démontrent que la situation de sécurité de GPT-5 est plus complexe qu'initialement annoncée.

Pourquoi Tesla a-t-il abandonné son projet d’IA Dojo ?

Tesla a interrompu de manière inattendue son projet de supercalculateur interne Dojo et dissous toute l'équipe. Le chef de projet, Peter Bannon, qui travaillait chez Tesla depuis 2016 et qui travaillait auparavant chez Apple, quitte l'entreprise. Le PDG Elon Musk aurait personnellement ordonné la fermeture du projet.

Le système Dojo devait initialement être la pièce maîtresse des ambitions de Tesla en matière d'IA. Ce supercalculateur reposait sur une puce D1 sur mesure, fabriquée chez TSMC selon une technologie de sept nanomètres et contenant 50 milliards de transistors sur une surface de 645 millimètres carrés. Le système était conçu pour atteindre une puissance de calcul supérieure à un exaflop, ce qui en aurait fait l'un des ordinateurs d'entraînement à l'IA les plus puissants au monde.

Elon Musk a justifié sa décision concernant X : « Il est insensé pour Tesla de diviser ses ressources et de développer deux conceptions de puces d'IA totalement différentes. » L'entreprise souhaite plutôt se concentrer sur les prochaines générations de matériel d'IA Tesla spécialement conçu pour les véhicules et robots autonomes. Les puces d'IA de nouvelle génération, qui équiperont les voitures électriques de l'entreprise, seront « excellentes en inférence et au moins assez performantes en apprentissage ».

Cette décision a également été une surprise, car Elon Musk l'avait souligné lors d'une conférence téléphonique avec les analystes fin juillet, suite à la présentation des résultats financiers du deuxième trimestre, selon laquelle Dojo 2 serait lancé l'année prochaine. Avant même cette décision, des problèmes existaient au sein de l'équipe : 20 employés avaient rejoint une nouvelle startup appelée DensityAI. Tesla avait auparavant annoncé un investissement d'un milliard de dollars dans le projet Dojo.

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Comment se déroule la course mondiale à l’IA entre les États-Unis et la Chine ?

La course à l'IA entre les États-Unis et la Chine a radicalement changé avec l'émergence de DeepSeek. Alors qu'OpenAI était auparavant considéré comme le leader du marché, d'autres acteurs comme DeepSeek, Alibaba et Tencent ont progressivement rattrapé leur retard. La startup chinoise DeepSeek, basée à Hangzhou, métropole technologique, a lancé fin janvier un modèle de langage d'IA capable de rivaliser avec ses concurrents américains.

Un facteur décisif dans cette course est le coût par million de jetons. Alors qu'OpenAI facture environ 15 €, DeepSeek propose son modèle à seulement 55 centimes – une différence de 27 fois. Selon l'entreprise, le développement de DeepSeek a coûté moins de six millions de dollars américains, même si les experts doutent que ce soit si bas.

L'investisseur américain Marc Andreessen a qualifié le succès surprise de DeepSeek de « moment Spoutnik » pour l'IA. Les États-Unis sont tout aussi surpris par le succès de l'IA chinoise que par le lancement réussi d'un satellite par l'Union soviétique en 1957. Lundi, l'action du géant des puces Nvidia a perdu une valeur boursière historique de 592,7 milliards de dollars, après avoir réalisé que l'IA pouvait être exploitée plus efficacement qu'on ne le pensait.

L'Europe joue un rôle technologique quasi négligeable dans cette course, même si l'UE a créé la première réglementation globale au monde sur l'IA avec la loi sur l'IA adoptée en 2024. L'avantage réside dans cette réglementation, considérée comme la plus avancée au niveau international, mais on constate un manque de développements majeurs en matière d'IA « Made in Europe ». Cependant, Rafael Laguna de la Vera, directeur de l'Agence fédérale pour l'innovation disruptive, déclare : « Il reste facilement cinq ou dix modèles en sommeil en Allemagne et en Europe. Donnons-leur dès maintenant une chance d'émerger. »

Qu’est-ce que le projet Stargate et quels sont ses objectifs ?

Le projet Stargate est une entreprise américaine d'intelligence artificielle fondée par OpenAI, SoftBank, Oracle et MGX. L'entreprise prévoit d'investir jusqu'à 500 milliards de dollars dans les infrastructures d'IA aux États-Unis d'ici 2029. Le président américain Donald Trump a annoncé le 21 janvier 2025 qu'il s'agissait du « plus grand projet d'infrastructure d'IA de l'histoire ».

Le projet a été lancé avec un investissement de 100 milliards de dollars, qui pourrait atteindre 500 milliards de dollars d'ici 2029. Masayoshi Son en sera le président. L'entreprise construit actuellement dix centres de données au Texas et prévoit de s'étendre à d'autres États. Le projet prévoit de créer plus de 100 000 emplois aux États-Unis.

Selon Sam Altman d'OpenAI, SoftBank assumera la « responsabilité financière » du projet, tandis qu'OpenAI en assumera la « responsabilité opérationnelle ». ARM, Microsoft, Nvidia, Oracle et OpenAI sont les principaux partenaires technologiques initiaux. OpenAI a déclaré que le projet « soutiendra non seulement la réindustrialisation des États-Unis, mais fournira également une capacité stratégique pour protéger la sécurité nationale de l'Amérique et de ses alliés ».

Le mégaprojet d'IA Stargate est déjà en construction. Des bâtiments destinés à des centaines de milliers d'accélérateurs d'IA sont en construction près d'Abilene, au Texas, où l'énergie éolienne est bon marché et où l'espace est abondant. Trump a indiqué qu'il utiliserait les déclarations d'urgence pour accélérer le développement des infrastructures énergétiques.

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Comment l’IA pénètre-t-elle la vie quotidienne ?

L'IA s'impose de plus en plus dans divers domaines de la vie quotidienne, la retouche d'images en étant l'un des exemples les plus marquants. Parmi les meilleurs éditeurs photo IA de 2025 figurent des programmes tels que PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart et Adobe Photoshop Express. Ces outils offrent un large éventail de fonctionnalités IA – de la conception rapide à la création détaillée d'avatars, d'arrière-plans ou d'idées d'images génératives.

Les logiciels modernes de retouche d'images basés sur l'IA réalisent désormais des prouesses impressionnantes. Ils améliorent automatiquement la qualité des images, suppriment ou remplacent les arrière-plans en un clic et retouchent les portraits sans effort. Luminar Neo, par exemple, offre plus de 100 fonctionnalités performantes, dont 24 sont directement basées sur l'IA moderne. Le logiciel peut supprimer les objets gênants des images, accentuer automatiquement la netteté des zones floues, agrandir les images et combler les zones manquantes de manière réaliste.

Un domaine particulièrement intéressant est l'application potentielle de l'IA à la planification de la retraite. Le président américain Donald Trump a signé un décret ouvrant le système de retraite privé américain, d'une valeur de mille milliards de dollars, aux investissements plus risqués dans les monnaies numériques et l'immobilier. Environ 12 500 milliards de dollars sont investis dans le système de retraite privé américain, appelé 401(k). Trump a demandé au ministère du Travail et à d'autres agences de réviser les directives de gestion responsable des investissements et de permettre des options d'investissement alternatives.

Dans le domaine des logiciels photo, l'année 2025 est également une évidence : l'IA fait sensation dans la retouche d'images. Il ne s'agit pas seulement d'IA générative pour créer des images entièrement nouvelles ; il s'agit aussi d'IA pour aider au recadrage, à l'ajout d'arrière-plans et à la retouche d'images. Ceux qui ne suivent pas le rythme risquent de prendre du retard, car la retouche manuelle semble dépassée alors que les outils d'IA peuvent effectuer les mêmes tâches en quelques secondes.

Les promesses des développeurs d’IA sont-elles tenues ?

La réalité dresse un tableau sombre entre promesses marketing et performances réelles. GPT-5 marque moins une avancée décisive que la fin d'une ère d'attentes exagérées. Le modèle offre de solides améliorations dans des domaines spécifiques, mais ne justifie ni le battage médiatique sans précédent ni l'augmentation spectaculaire des coûts environnementaux.

Les performances de GPT-5 se présentent comme une avancée évolutive classique, et non comme le saut quantique promis par OpenAI. L'entreprise présente le modèle comme un « saut d'intelligence significatif » avec une « expertise de niveau doctorat dans tous les domaines », mais la réalité est plus nuancée. Les experts critiquent OpenAI pour l'utilisation de graphiques erronés dans sa présentation, avec des tailles de barres ne correspondant pas aux valeurs annoncées.

Gary Marcus, critique de l'IA, a vivement réagi au lancement de GPT-5, accusant OpenAI d'un battage médiatique excessif. Il décrit cette version comme « attendue, surfaite et décevante » et n'y voit que « la dernière amélioration progressive – et elle semble précipitée ». Les problèmes fondamentaux des modèles précédents persistent : GPT-5 continue de rencontrer des difficultés avec les règles des échecs, la reconnaissance visuelle des objets et les erreurs logiques.

La réaction de la communauté marque un tournant : les utilisateurs se montrent plus critiques envers les promesses marketing et exigent une communication plus transparente sur les fonctionnalités et les limites. Sur le subreddit ChatGPT, plus de 3 000 utilisateurs ont demandé avec succès le retour à GPT-4o, ce qui a incité le PDG d'OpenAI, Sam Altman, à s'engager à explorer cette option. De nombreux utilisateurs expérimentés critiquent les réponses plus courtes, les délais d'invite réduits et les comportements imprévisibles.

Quelles sont les limites de faisabilité technique apparentes dans les projets d’IA ?

Les développements récents révèlent clairement les limites de la technologie actuelle de l'IA. Tesla, par exemple, a dû abandonner son ambitieux projet Dojo, pourtant considéré comme un élément central de son plan de plusieurs milliards de dollars visant à se positionner à l'avant-garde de la course à l'intelligence artificielle. Cet échec démontre comment les défis techniques et les retards peuvent faire dérailler des projets même bien financés.

GPT-5 présente également des limitations techniques. Le passage de GPT-4o à GPT-5 est nettement plus faible que lors des transitions des générations précédentes. Si le passage de GPT-3 à GPT-4 a représenté un gain de performances significatif, de nombreux utilisateurs perçoivent GPT-5 comme une amélioration progressive, mais avec de nouvelles faiblesses. OpenAI a introduit un système de routage automatique qui bascule entre différentes variantes de modèles en fonction des requêtes, mais de nombreux utilisateurs ont signalé des dysfonctionnements au lancement.

Les problèmes de sécurité liés à GPT-5 mettent en évidence d'autres limitations techniques. Malgré 5 000 heures de travail en équipe rouge (red teaming) en collaboration avec des organisations spécialisées, deux entreprises de sécurité ont réussi à compromettre le modèle en 24 heures. Cela démontre que même des tests de sécurité intensifs ne peuvent identifier toutes les vulnérabilités.

L'exemple du BND illustre les limites techniques institutionnelles. Bien que l'agence travaille depuis plus de 20 ans à l'optimisation de ses propres outils de TAO, ceux-ci sont loin d'atteindre la précision des systèmes d'IA modernes. Les solutions logicielles de l'entreprise ne servent pour l'instant qu'à titre indicatif, tandis que le volume quotidien de données dépasse les capacités des traducteurs humains.

Comment évoluent les préoccupations en matière de sécurité dans le domaine de l’IA ?

Les préoccupations en matière de sécurité dans le domaine de l'IA augmentent, comme le montrent plusieurs exemples récents. Le BND ne peut pas utiliser de traducteurs IA en raison de risques de sécurité, car cela pourrait entraîner la fuite d'informations confidentielles. Cette préoccupation concernant les fuites de données illustre la nécessité pour les institutions sensibles de gérer les technologies d'IA.

Peu après sa publication, d'importantes vulnérabilités de sécurité ont été découvertes dans GPT-5. Deux sociétés de sécurité indépendantes ont réussi à compromettre le modèle et à le faire générer des instructions détaillées pour la fabrication d'explosifs. Ces découvertes soulèvent des questions quant à sa capacité opérationnelle et à l'opportunité d'utiliser ce système d'IA par les entreprises.

La situation en matière de sécurité est compliquée par des évaluations contradictoires. Alors que l'équipe rouge IA de Microsoft atteste que GPT-5 possède l'un des profils de sécurité les plus robustes à ce jour, des tests indépendants démontrent le contraire. Cette divergence souligne la difficulté d'évaluer objectivement la sécurité de l'IA.

Le classement du GPT-5 comme arme biologique et chimique à haut risque est particulièrement préoccupant. OpenAI déclare : « Bien que nous n’ayons aucune preuve concrète que ce modèle puisse aider de manière significative un profane à causer des dommages biologiques graves, nous mettons actuellement en œuvre les mesures de protection nécessaires par mesure de précaution. » Cela témoigne d’une prise de conscience des risques potentiels, mais soulève des questions quant à la responsabilité de la diffusion de telles technologies.

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Quels problèmes de droits d’auteur découlent de l’IA ?

Le développement des systèmes d'IA soulève des questions complexes en matière de droit d'auteur, qui font actuellement l'objet de débats intenses. Le Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz s'intéresse notamment aux défis juridiques liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle. La chaire de droit privé et de droit de la propriété intellectuelle de l'Université technique de Chemnitz apporte son expertise à ces projets.

Les modèles d'IA doivent être alimentés en données, ce qui peut s'avérer problématique dans les pays où la réglementation en matière de protection des données est stricte. De nombreux éditeurs, sociétés de médias et auteurs ont déjà intenté des poursuites contre OpenAI, alléguant que l'entreprise américaine viole le droit d'auteur. Cependant, un tribunal fédéral de New York a récemment rejeté une plainte contre l'entreprise technologique.

Avec la loi sur l'IA, adoptée en 2024, l'UE s'engage sur une voie différente de celle des autres régions. Le règlement sur l'intelligence artificielle vise, entre autres, à protéger les données sensibles et à garantir que l'intelligence artificielle ne soit pas utilisée à des fins de manipulation. Il témoigne d'une volonté de créer un cadre juridique préventif.

L'approbation des produits d'IA implique divers aspects juridiques. Les marques de certification garantissent la sécurité, et les entreprises doivent garantir la conformité légale lorsqu'elles utilisent des technologies d'IA. Les défis juridiques vont des questions d'utilisation des données et de responsabilité aux considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA.

Dans quelle mesure les développements actuels de l’IA sont-ils durables ?

La durabilité des développements actuels de l'IA est de plus en plus critiquée. GPT-5 affiche une consommation énergétique en forte augmentation, avec des améliorations marginales seulement. L'atterrissage brutal de GPT-5 pourrait finalement profiter à l'industrie en imposant des attentes plus réalistes et des stratégies de développement plus durables.

Cependant, l'exemple de DeepSeek montre qu'il existe d'autres solutions. L'entreprise chinoise a démontré qu'elle pouvait fonctionner de manière plus efficace, plus rentable et avec une consommation de ressources moindre que ses concurrents américains. Cela est rendu possible grâce à de nombreux petits centres de données plutôt qu'à quelques grandes installations. Cette approche décentralisée pourrait servir de modèle pour un développement plus durable de l'IA.

En matière d'amélioration de l'efficacité, les mesures de numérisation et l'utilisation de l'IA offrent un potentiel considérable de réduction des émissions de CO2. Des économies supplémentaires sont possibles grâce à l'optimisation des processus existants et à la détection précoce des problèmes. L'IA peut donc contribuer au développement durable lorsqu'elle est utilisée spécifiquement pour améliorer l'efficacité.

L'Université de technologie de Chemnitz travaille sur des projets d'IA durables, tels que le démontage semi-automatisé des batteries de traction. En associant les processus de démontage et d'usinage à des composants robotisés et à des technologies d'IA, l'objectif est de garantir la durabilité globale de la chaîne de valeur de l'électromobilité allemande. Ces projets démontrent comment l'IA peut être utilisée pour des solutions durables.

Que signifie la course à l’IA pour l’Europe ?

L'Europe se trouve dans une position complexe dans la course mondiale à l'IA. Alors que la Chine et les États-Unis dominent la course à l'IA, l'Europe joue un rôle technologique quasi insignifiant. On constate un manque de développements majeurs en matière d'IA « Made in Europe », même si l'UE est considérée à l'échelle internationale comme un pionnier en matière de réglementation grâce à sa loi sur l'IA.

Cependant, le DeepSeek chinois offre également des opportunités à l'Europe. La Chine démontre qu'il est possible de s'émanciper de la domination américaine, ce qui pourrait naturellement servir d'incitation pour l'Europe. Un modèle d'IA européen offrirait une perspective plus large, et il n'est pas du tout impossible que l'Europe rattrape son retard.

Rafael Laguna de la Vera, de l'Agence fédérale pour l'innovation disruptive, se montre optimiste : « Il existe encore cinq ou dix modèles qui sommeillent en Allemagne et en Europe. Concentrons-nous dès maintenant sur leur capacité à émerger. » Il serait crucial que l'Europe développe sa propre stratégie en matière d'IA, qui tienne compte des valeurs et des normes européennes.

L'expertise réglementaire de l'Europe pourrait s'avérer un atout. La loi européenne sur l'IA est la première réglementation complète au monde en matière d'IA et pourrait établir des normes qui seront adoptées à l'échelle mondiale. Parallèlement, l'Europe doit éviter d'étouffer l'innovation technologique par une réglementation excessive.

Le Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz illustre la manière dont l'Europe peut exploiter ses atouts. En se concentrant sur les petites et moyennes entreprises et les solutions d'IA concrètes, l'Europe pourrait trouver sa propre voie dans la course à l'IA. Le lien étroit entre science, entreprise et application pratique pourrait devenir un argument de vente européen unique.

Comment l’IA change-t-elle les modèles économiques traditionnels ?

L'IA transforme fondamentalement les modèles économiques traditionnels, comme le montre l'exemple du traitement d'images. Les méthodes de traitement manuelles traditionnelles sont remplacées par l'automatisation basée sur l'IA. Ceux qui ne parviendront pas à suivre le rythme seront distancés, car les processus manuels sembleront obsolètes d'ici 2025, lorsque les outils d'IA pourront effectuer les mêmes tâches en quelques secondes.

Un changement particulièrement radical est observé dans le secteur financier. Par son décret, Trump a ouvert la voie à l'ouverture du système d'épargne-retraite américain 401(k), d'une valeur de plusieurs milliards de dollars, aux investissements plus risqués tels que les cryptomonnaies et l'immobilier. Cela pourrait libérer environ 12 500 milliards de dollars pour des investissements alternatifs, révolutionnant potentiellement les stratégies d'investissement traditionnelles.

Le succès de DeepSeek démontre à quel point les nouveaux modèles économiques peuvent être disruptifs. L'action du fabricant de puces Nvidia a perdu 592,7 milliards de dollars de valeur boursière lorsqu'il est devenu évident que l'IA pouvait être exploitée plus efficacement qu'on ne le pensait. Cela remet en question les modèles économiques établis pour les infrastructures d'IA.

Le Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz développe de nouveaux modèles économiques pour les PME grâce à l'intégration de l'IA. Ces modèles économiques numériques émergent en combinant expertise traditionnelle et capacités d'IA. Les entreprises doivent apprendre à appréhender l'IA non seulement comme un outil, mais aussi comme un catalyseur pour des approches commerciales entièrement nouvelles.

Tesla a dû abandonner son modèle économique Dojo et s'appuie désormais sur des partenaires externes plutôt que sur un développement interne. Cela montre comment même les géants de la technologie doivent adapter leurs stratégies lorsque certains modèles économiques deviennent intenables.

Quel rôle joue l’IA dans l’avenir du travail ?

L'IA transforme fondamentalement le monde du travail, comme le démontrent diverses évolutions. Le Centre de compétences pour le travail transformé de Saxe-Occidentale est un point de contact central pour une conception du travail centrée sur l'humain. L'accent est mis sur l'utilisation judicieuse de l'intelligence artificielle dans les processus existants ou nouveaux.

L'intégration de l'IA dans la gestion des processus permet d'automatiser les tâches répétitives et d'aider à la prise de décision. Les entreprises doivent considérer l'IA comme un complément, et non comme un substitut, à l'expertise humaine. Une intégration réussie nécessite une approche stratégique tenant compte des besoins et des défis spécifiques de l'entreprise.

L'exemple du BND illustre les limites de l'automatisation. Malgré le besoin de traducteurs IA, l'agence s'appuie sur des traducteurs humains et recherche désespérément des interprètes qualifiés. Le BND recherche actuellement des « traducteurs freelance (h/f/d) rémunérés à l'acte », démontrant ainsi que l'expertise humaine demeure irremplaçable.

L'avenir de la gestion des processus réside dans la combinaison intelligente de l'expertise humaine et des capacités de l'intelligence artificielle. Les entreprises qui exploitent cette synergie pourront améliorer continuellement leurs processus, rester innovantes et assurer leur réussite à long terme. Il est crucial de favoriser l'adhésion des employés et d'examiner attentivement les questions éthiques et juridiques.

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