Intelligence artificielle

Description

Bien qu’elle existe depuis les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) connaît depuis quelques années un essor fulgurant notamment du à la mobilisation d’énormes puissances de calcul et une concentration maximale des données de la planète par une poignée d’acteurs.
Aujourd’hui, l’IA est de plus en plus appliquée dans tous les métiers et secteurs et brassant des volumes considérables de données. Cette tendance n’est pas sans impact sur l’économie, la protection de la vie privée, la sécurité de l’information, les prises de décision, l’influence, la stratégie, l’intelligence économique, l’énergie et l’environnement… donnant lieu à des défis sociétaux majeurs pour aujourd’hui et pour demain.

Sous le terme IA se dessinent :

• Plusieurs approches plus ou moins complexes, nécessitant plus ou moins de moyens, plus ou moins libres et éthiques : systèmes expert, Apprentissage Automatique (Machine Learning), Apprentissage Profond (Deep Learning), IA Générative (Generative AI)…
• Des principes de fonctionnement en cinq phases : collecte de données, apprentissage, inférence (réponse du système), auto-correction ou amélioration (par itération sur les 3 autres phases), observation.
• Une forte dépendance à la donnée : captation-collecte-encodage de la donnée, consolidation-exploitation en masse (big data) et traitement automatisé (IA).

Les systèmes IA mis en œuvre ont des caractéristiques très différentes et doivent de ce fait, présenter des garanties très différentes selon le contexte. Ils doivent trouver un juste équilibre entre la stratégie IA de l’organisme, les besoins d’innovation, le respect de la réglementation (IA act, RGPD…) ou des normes (iso 42001…), le respect des données et des contenus, les attentes et exigences des parties intéressées, les puissances de calcul requises, la (in)dépendance par rapport aux tiers, la déontologie… Pour toutes ces raisons, l’approche par les risques et leurs impacts est au cœur d’un système de management de l’intelligence artificielle (SMIA). Le SMIA est un ensemble de dispositions qui vient compléter les modalités de management de l’organisme et répondre aux exigences légales, réglementaires et normatives.
Les systèmes d’IA nécessitent des expertises et compétences très complémentaires : scientifique, technologiques, développement, mise en œuvre et exploitation d’applications logicielles, gestion de données et de contenus, expertise métier pour l’apprentissage et la modélisation, décideur-stratège…

Parmi les sujets du moment, l’IA « Agentique », c’est à dire l’automatisation de l’enchaînement des processus applicatifs, mené par Anthropic (Claude). L’aventure ne fait donc que commencer.

Publications

• Livre blanc  « Intelligence Artificielle » (voir présentation)

Expertise

• Usages et mise en œuvre des systèmes d’intelligence artificielle générative (voir partage d’expert)
• Formation, diagnostic, accompagnement (beeznet SAS) (voir offres) et les prestataires engagés SAS Beeznet compétents (voir annuaire)

REX de mise en œuvre

Système d’intelligence artificielle privé couplé à un système de gestion de contenu (depuis janv. 2025, en cours)
(voir Projet sur le site Association Beeznet)

• Contexte : Mise en place d’un système d’IA vertueux (dont on garde la maîtrise , dont on garantie la confidentialité des données…au delà des simples « engagements contractuels » d’éditeurs de solution non maîtrisés) pour faciliter l’accès aux plus de deux mille briques de contenu existantes (livre blanc, ouvrage, formation, matrice d’audit, présentation, synthèse)
• Action : Conception et implémentation d’un système d’IA vertueux interne destiné aux prestataires engagés SAS Beeznet (pour leur permettre de répondre aux besoins projets et aux besoins de montée en compétence) et un système d’IA vertueux externe accessible via le site internet pour faciliter l’accès aux contenus publics (disponibles via les Beezmap, BeezFalsh, BeezConf, Livres blancs …).
• Résultat : Prototype expérimenté avec succès sur 2 catégories de contenus (risque et audit). Mise en place de tags aux briques de contenus pour faciliter leur exploitation par le RAG.

Formation inter Intelligence artificielle pour QSE & RSE (mai 2025)
(voir formation IA sur le site SAS Beeznet) (voir colloque IA sur le site SAS Beeznet)

• Contexte : Sensibiliser les managers QSE (Qualité-Santé et sécurité au travail- environnement) & RSE (Responsabilité sociétale des entreprises) et les Responsable de gestion des contenu pour leur permettre d’identifier les besoins en matière d’IA adaptés à leur contexte, déterminer les solutions simples et acquérir les connaissances de base pour bien maîtriser le sujet.
• Action : Réalisation de session de formation inter-entreprise pour Afnor Compétences en trois parties : Cerner toutes les dimensions de l’IA, Savoir protéger ses données et contenus et déterminer l’intérêt de l’IA dans le contexte de chacun.
• Résultat : Approche complète et éclairante sur tous les aspects allant au-delà de l’utilisation de systèmes d’IA présentée lors de sessions de formation et au colloque des auditeurs Afnor de fev 2025.

Conférence Citoyenne « Intelligence artificielle, risque ou opportunité » (janv 2025)
(voir sur le site Association Beeznet)

• Contexte : Futurs managers en École de Commerce et de Gestion désireux de comprendre si l’IA est plutôt une menace ou une opportunité.
• Action : Animation d’une conférence-atelier-débat sur le contexte-problématique-définitions, les avantages-menaces-opportunités, la méthodologie de mise en œuvre de solutions d’IA, les cas d’usage et les solutions-méthodes-outils.
• Résultat : Plus de 80 managers ont pu expérimenter (système IA vertueux en SaaS par Waiabe), Système d’IA privé-libre Beeznet s’appuyant sur Kotaemon….)

Atelier technique de sensibilisation aux usages de l’intelligence artificielle (mai 2025)
(voir sur le site Association site Association Beeznet)

• Contexte : permettre aux memebres de l’ARDA Africa (première organisation panafricaine pour le secteur pétrolier en aval) d’appréhender, gérer et transférer les risques liés à l’intelligence artificielle ».
• Action : intervention en trois temps : Contexte & définitions , Étapes de mise en œuvre, présentation des différentes approches d’un système d’IA
• Résultat : « intervention perspicace et inspirante et ce fut un privilège pour les participants de vous écouter ».