{"id":133848,"date":"2022-07-07T14:53:55","date_gmt":"2022-07-07T14:53:55","guid":{"rendered":"https:\/\/swissfederalism.ch\/artificial-intelligence-prediction-revolution\/"},"modified":"2022-07-07T15:43:11","modified_gmt":"2022-07-07T15:43:11","slug":"intelligence-artificielle-revolution-prediction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/swissfederalism.ch\/fr\/intelligence-artificielle-revolution-prediction\/","title":{"rendered":"L’intelligence artificielle : La r\u00e9volution de la pr\u00e9diction"},"content":{"rendered":"

L’intelligence artificielle : La r\u00e9volution de la pr\u00e9diction<\/span><\/h1>\n

La pr\u00e9diction bas\u00e9e sur l’IA est une aubaine pour la prise de d\u00e9cision humaine qui am\u00e9liorera la productivit\u00e9, les revenus et la qualit\u00e9 de vie<\/em><\/span><\/h3>\n
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\"L'Intelligenza<\/a>
Artificial intelligence is the key to the future Photo by Gerd Altmann on Pixabay<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

En bref<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

La principale pr\u00e9occupation de l’\u00e9conomie classique tournait autour de la mani\u00e8re dont la sp\u00e9cialisation et l’\u00e9change am\u00e9liorent la vie humaine. L’un des principaux avantages de l’intelligence artificielle (IA) est de permettre une sp\u00e9cialisation et une division du travail plus pouss\u00e9es. L’IA traite les donn\u00e9es pour pr\u00e9dire et les humains utilisent ces pr\u00e9dictions pour prendre des d\u00e9cisions.\u00a0<\/span><\/p>\n

D\u00e9cortiquons maintenant ce ph\u00e9nom\u00e8ne<\/span><\/p>\n

Gianluca Tirozzi: \u00ab\u00a0C’est ainsi que bitCorp va conqu\u00e9rir le m\u00e9taspace!\u00a0\u00bb<\/strong><\/a><\/span><\/p>\n

L’homme et la technologie<\/span><\/h2>\n

Les \u00e9conomistes de la premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration, ou classiques, se sont particuli\u00e8rement int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 la mani\u00e8re dont la division du travail selon une sp\u00e9cialisation librement choisie permet aux individus de b\u00e9n\u00e9ficier d’une cha\u00eene de cr\u00e9ation de valeur \u00e0 l’\u00e9chelle de la soci\u00e9t\u00e9. Le p\u00e8re de l’\u00e9conomie moderne, Adam Smith (1723-1790), a \u00e9tabli que la sp\u00e9cialisation est le moteur des exc\u00e9dents et de l’innovation. David Ricardo (1772-1823) a identifi\u00e9 comment m\u00eame les membres les moins productifs de la soci\u00e9t\u00e9 pouvaient b\u00e9n\u00e9ficier de la sp\u00e9cialisation. Et m\u00eame le col\u00e9rique Karl Marx (1818-1883) a vu l’avantage de la division du travail. Son probl\u00e8me, \u00e0 tort, \u00e9tait que le capitaliste conservait les avantages de la division du travail au lieu de les faire profiter au travailleur sp\u00e9cialis\u00e9.<\/span><\/p>\n

La sp\u00e9cialisation, cependant, ne se limite pas aux humains. Plus la technologie impr\u00e8gne les \u00e9changes \u00e9conomiques, plus il y a une division du travail entre les humains et la technologie. Au lieu de tisser \u00e0 la main, la plupart des producteurs de textiles utilisent des machines pour cette t\u00e2che. La machine fabrique le tissu qui a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u et \u00e9labor\u00e9 par des personnes. Au lieu de faire nous-m\u00eames des calculs ardus, nous laissons la calculatrice effectuer l’arithm\u00e9tique de mod\u00e8les con\u00e7us par des humains. Le terminal Bloomberg a lib\u00e9r\u00e9 l’analyste humain de l’obligation d’\u00e9crire des citations sur un tableau noir pour qu’il puisse se concentrer sur la d\u00e9cision d’investir. En bref, l’utilisation de la technologie consiste \u00e0 trouver son emploi sp\u00e9cialis\u00e9 le long de la cha\u00eene de cr\u00e9ation de valeur.\u00a0<\/span><\/p>\n

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La technologie devient de moins en moins ch\u00e8re \u00e0 utiliser, ce qui la rend de plus en plus importante sur le plan \u00e9conomique.<\/span><\/em><\/span><\/h3>\n<\/blockquote>\n

La technologie am\u00e9liore la division du travail entre les humains et les machines. Elle permet \u00e0 chacun de se sp\u00e9cialiser encore davantage dans ce qu’il fait respectivement de mieux. Et c’est l’homme qui en tire le plus grand b\u00e9n\u00e9fice. Cette division du travail leur permet de cr\u00e9er des nouveaut\u00e9s, de produire davantage de biens et d’am\u00e9liorer la qualit\u00e9. En permettant aux personnes de se concentrer sur ce qu’elles font le mieux individuellement, la sp\u00e9cialisation et la division du travail augmentent leur productivit\u00e9 et, avec elle, leurs revenus et leur qualit\u00e9 de vie.<\/span><\/p>\n

Le Centre national de cybers\u00e9curit\u00e9 (NCSC) deviendra un office f\u00e9d\u00e9ral<\/strong><\/a><\/span><\/p>\n

Rendre la pr\u00e9diction moins ch\u00e8re<\/span><\/h2>\n

Comment l’IA s’int\u00e8gre-t-elle dans ce tableau ? Lorsque le prix des machines \u00e0 tisser, des calculatrices et des ordinateurs a diminu\u00e9, ils ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9s dans la division du travail. Il en va de m\u00eame pour l’IA. La technologie devient moins ch\u00e8re \u00e0 utiliser, ce qui la rend de plus en plus importante sur le plan \u00e9conomique. Et si l’IA progresse dans diff\u00e9rentes applications, elle est particuli\u00e8rement importante dans un domaine, celui des pr\u00e9dictions.<\/span><\/p>\n

Actuellement, la pr\u00e9diction est co\u00fbteuse car elle implique de rassembler une \u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es, de les analyser, d’identifier des mod\u00e8les et de calculer des possibilit\u00e9s. Mais, comme l’IA est de plus en plus employ\u00e9e pour effectuer exactement ces t\u00e2ches, la pr\u00e9diction devient moins ardue et moins co\u00fbteuse. Dans un cercle vertueux, l’IA devient elle-m\u00eame moins ch\u00e8re. Si la pr\u00e9diction devient moins ch\u00e8re gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, le champ de son utilisation s’\u00e9largira et son utilisation s’intensifiera.<\/span><\/p>\n

La pr\u00e9diction est le processus qui consiste \u00e0 compl\u00e9ter les informations manquantes. Elle utilise les donn\u00e9es disponibles pour trouver des mod\u00e8les afin de g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles informations et de calculer les probabilit\u00e9s que ces mod\u00e8les se r\u00e9p\u00e8tent ou changent. La pr\u00e9diction est utilis\u00e9e pour des t\u00e2ches traditionnelles, comme la gestion des stocks et la pr\u00e9vision de la demande. Plus significativement, parce qu’elle devient moins ch\u00e8re, elle est utilis\u00e9e pour des entreprises qui n’\u00e9taient pas jusqu’\u00e0 r\u00e9cemment des probl\u00e8mes de pr\u00e9diction, comme la conduite, la traduction ou les soins m\u00e9dicaux.<\/span><\/p>\n

La baisse du co\u00fbt de l’IA pr\u00e9dictive influencera la valeur d’autres choses. Une IA moins ch\u00e8re augmente la valeur de compl\u00e9ments tels que les donn\u00e9es, le jugement et l’action et diminue la valeur de ses substituts (la pr\u00e9diction humaine).<\/span><\/p>\n

\"Artificial<\/a>
Artificial Intelligence Foto by Tung Nguyen on Pixabay<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Pr\u00e9diction de l’IA<\/span><\/h2>\n

Les machines et les humains ont des forces et des faiblesses distinctes dans le contexte de la pr\u00e9diction. Les humains, y compris les experts professionnels, font de mauvaises pr\u00e9dictions dans certaines conditions : ils surpond\u00e8rent souvent les informations saillantes et ne tiennent pas compte des propri\u00e9t\u00e9s statistiques. Au fur et \u00e0 mesure que les machines \u00e0 pr\u00e9dire s’am\u00e9liorent et deviennent moins ch\u00e8res, les entreprises adapteront probablement la r\u00e9partition du travail entre les humains et les machines en cons\u00e9quence.<\/span><\/p>\n

Les machines \u00e0 pr\u00e9dire sont meilleures que les humains pour prendre en compte les interactions complexes entre les diff\u00e9rents indicateurs, en particulier dans les contextes o\u00f9 les donn\u00e9es sont riches. \u00c0 mesure que le nombre de dimensions pour ces interactions augmente, la capacit\u00e9 des humains \u00e0 formuler des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises diminue, notamment par rapport aux machines. Cependant, les humains sont souvent meilleurs que les machines lorsque leur compr\u00e9hension du processus de g\u00e9n\u00e9ration des donn\u00e9es leur conf\u00e8re un avantage en mati\u00e8re de pr\u00e9diction, en particulier dans des contextes o\u00f9 les donn\u00e9es sont limit\u00e9es. Les humains g\u00e8rent mieux l’incertitude et sont nettement plus aptes \u00e0 prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des pr\u00e9dictions.<\/span><\/p>\n

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Les machines \u00e0 pr\u00e9dire \u00e9tant de plus en plus performantes, rapides et bon march\u00e9, la valeur du jugement humain va augmenter.<\/em><\/span><\/h3>\n<\/blockquote>\n

Ainsi, la sp\u00e9cialisation de l’IA dans la pr\u00e9diction est pr\u00e9cieuse car elle peut souvent produire des pr\u00e9dictions meilleures, plus rapides et moins ch\u00e8res que celles des humains. La pr\u00e9diction est un ingr\u00e9dient crucial de la prise de d\u00e9cision dans l’incertitude, et la prise de d\u00e9cision est omnipr\u00e9sente dans l’\u00e9conomie et la vie sociale. Cependant, une pr\u00e9diction n’est pas une d\u00e9cision, seulement une composante de la d\u00e9cision, et une autre composante cruciale est le jugement. Et c’est l\u00e0 que r\u00e9side l’avantage de l’humain – et donc, son domaine de sp\u00e9cialisation, le jugement humain.<\/span><\/p>\n

Il est utile de d\u00e9composer une d\u00e9cision en ses composantes pour mieux comprendre l’impact des machines \u00e0 pr\u00e9dire sur la valeur des humains et des autres actifs. La valeur des substituts aux machines \u00e0 pr\u00e9dire – \u00e0 savoir la pr\u00e9diction humaine – diminuera. Cependant, la valeur des compl\u00e9ments des machines \u00e0 pr\u00e9dire, comme les comp\u00e9tences humaines en mati\u00e8re de jugement, augmentera.<\/span><\/p>\n

Le jugement implique de d\u00e9terminer le gain relatif associ\u00e9 \u00e0 chaque r\u00e9sultat possible de la d\u00e9cision, y compris ceux associ\u00e9s \u00e0 une d\u00e9cision correcte et ceux associ\u00e9s \u00e0 des erreurs. Le jugement exige de pr\u00e9ciser l’objectif que l’on poursuit et constitue une \u00e9tape n\u00e9cessaire de la prise de d\u00e9cision. Comme les machines \u00e0 pr\u00e9dire rendent les pr\u00e9dictions de plus en plus performantes, rapides et bon march\u00e9, la valeur du jugement humain augmentera parce que la soci\u00e9t\u00e9 en aura davantage besoin et l’appr\u00e9ciera mieux – ou le paiera plus cher. Les humains seront peut-\u00eatre plus dispos\u00e9s \u00e0 d\u00e9ployer des efforts et \u00e0 appliquer leur jugement dans les cas o\u00f9 ils s’abstenaient auparavant de d\u00e9cider (par exemple, en acceptant la situation ou le param\u00e8tre par d\u00e9faut).<\/span><\/p>\n

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La qualit\u00e9 des pr\u00e9dictions de l’IA augmentera probablement plus vite que leur prix<\/em><\/span><\/h3>\n<\/blockquote>\n

Pourquoi les humains sont-ils plus aptes \u00e0 juger que l’IA ? Alors que la machine peut tenir compte de plus de donn\u00e9es, et donc de plus de mod\u00e8les, pour faire une pr\u00e9diction, l’humain a une intuition. Les agents humains peuvent g\u00e9rer les lacunes d’un ensemble de donn\u00e9es et les combler en se basant sur leur intuition, ce qu’aucune IA ne peut faire. En outre, les humains sont capables de g\u00e9rer et de r\u00e9agir \u00e0 des \u00ab\u00a0inconnus\u00a0\u00bb ou \u00e0 des \u00ab\u00a0cygnes noirs\u00a0\u00bb. On peut soutenir que ces comp\u00e9tences proviennent de deux sources diff\u00e9rentes. Premi\u00e8rement, les humains consid\u00e8rent l’incertitude comme une ressource ou une chance menant \u00e0 des opportunit\u00e9s. Deuxi\u00e8mement, les humains doivent assumer la responsabilit\u00e9 de leurs jugements, ce qui affine leur capacit\u00e9 \u00e0 prendre des d\u00e9cisions.<\/span><\/p>\n

R\u00e9sum\u00e9<\/span><\/h2>\n

Il est pr\u00e9f\u00e9rable d’envisager l’IA en fonction de la mani\u00e8re dont elle est utilis\u00e9e et de ce qu’elle fait plut\u00f4t que de ce qu’elle est. Actuellement, la pr\u00e9diction est l’une de ses applications les plus essentielles. Plus les pr\u00e9dictions de l’IA deviennent bon march\u00e9, et plus les pr\u00e9dictions de l’IA sont nombreuses et de qualit\u00e9, plus la technologie peut \u00eatre utilis\u00e9e comme un atout par les agents \u00e9conomiques. Elle pourrait \u00eatre employ\u00e9e dans des t\u00e2ches sp\u00e9cialis\u00e9es dans la r\u00e9alisation de pr\u00e9dictions, qui lib\u00e8rent les humains pour qu’ils se sp\u00e9cialisent dans les activit\u00e9s de jugement et de prise de d\u00e9cision. Cette incorporation de l’IA dans une cha\u00eene de cr\u00e9ation de valeur, en utilisant sa sp\u00e9cialisation et la division du travail avec les humains, est largement b\u00e9n\u00e9fique.<\/span><\/p>\n

En permettant \u00e0 l’homme de se concentrer sur ce qu’il fait le mieux, l’IA sp\u00e9cialis\u00e9e dans la pr\u00e9diction augmente l’efficacit\u00e9 et l’efficience de l’homme et, par cons\u00e9quent, le revenu et la qualit\u00e9 de vie.<\/span><\/p>\n

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\"Future<\/a>
Future Photo by Gerd Altmann on Pixabay<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Sc\u00e9narios<\/span><\/h2>\n

Quatre grands sc\u00e9narios se d\u00e9gagent de ce raisonnement.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le premier, le sc\u00e9nario de base<\/span><\/h3>\n

L’IA continue d’accro\u00eetre ses capacit\u00e9s de pr\u00e9diction, les rendant meilleures et moins co\u00fbteuses. On peut s’attendre \u00e0 ce r\u00e9sultat si les tendances actuelles en mati\u00e8re d’investissement et de recherche li\u00e9es \u00e0 l’IA se poursuivent. La qualit\u00e9 des pr\u00e9dictions de l’IA augmenterait tr\u00e8s probablement plus vite que leur prix ne diminuerait. Par cons\u00e9quent, on peut s’attendre \u00e0 ce que le taux d’adoption de l’IA par les agents \u00e9conomiques soit inf\u00e9rieur au taux d’augmentation des capacit\u00e9s de la technologie.<\/span><\/p>\n

Le deuxi\u00e8me sc\u00e9nario\u00a0<\/span><\/h3>\n

Ce sc\u00e9nario s’appuie sur le premier. Selon ce sc\u00e9nario, l’\u00e9conomie incorporera l’IA dans diverses activit\u00e9s, augmentant ainsi le degr\u00e9 de sp\u00e9cialisation. Les machines se sp\u00e9cialiseront dans la r\u00e9alisation de pr\u00e9dictions et les humains dans la formulation de jugements et la prise de d\u00e9cisions. La prise de d\u00e9cision humaine deviendra meilleure et plus pr\u00e9cieuse avec la division accrue du travail au sein de cette alliance. En outre, la demande en la mati\u00e8re augmentera. Il est probable que l’augmentation de la qualit\u00e9 de la prise de d\u00e9cision sera plus rapide que la croissance de sa valeur. Dans quelles conditions ce sc\u00e9nario pourrait-il se concr\u00e9tiser ? Il d\u00e9pend du degr\u00e9 de libert\u00e9 dont disposeront les \u00e9conomies et les entrepreneurs individuels pour d\u00e9velopper et mettre en \u0153uvre la technologie.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le troisi\u00e8me sc\u00e9nario<\/span><\/h3>\n

Ce sc\u00e9nario s’appuie \u00e9galement sur le premier. Mais il conc\u00e8de que, du moins \u00e0 court ou moyen terme, la sp\u00e9cialisation et la division du travail pourraient ne pas se produire. Il peut y avoir diff\u00e9rentes raisons \u00e0 cela. Si les agents \u00e9conomiques per\u00e7oivent l’IA comme une menace plut\u00f4t que comme un atout, ils peuvent essayer de la concurrencer. Au lieu de permettre une sp\u00e9cialisation selon les diff\u00e9rents avantages, les humains dirigeraient leurs capacit\u00e9s vers des t\u00e2ches moins productives, comme la collecte de donn\u00e9es et la pr\u00e9diction. Une autre raison possible de ce sc\u00e9nario serait une r\u00e9glementation emp\u00eachant l’utilisation de l’IA ou limitant ses fonctions. Le troisi\u00e8me \u00e9l\u00e9ment d\u00e9clencheur de ce sc\u00e9nario serait \u00e9galement une r\u00e9glementation emp\u00eachant ou diminuant les retomb\u00e9es \u00e9conomiques de l’utilisation de l’IA. Par exemple, en ne permettant pas aux investisseurs de la financer ou de conserver les revenus de son utilisation.<\/span><\/p>\n

Le quatri\u00e8me sc\u00e9nario\u00a0<\/span><\/h3>\n

Ce sc\u00e9nario n’est li\u00e9 \u00e0 aucun des trois pr\u00e9c\u00e9dents. Dans ce cas, l’objectif de l’IA change compl\u00e8tement et passe de la pr\u00e9diction \u00e0 une autre application, par exemple les capteurs ou la robotique. Dans ce sc\u00e9nario, l’IA peut toujours \u00eatre utilis\u00e9e \u00e0 l’avantage ou au d\u00e9savantage des agents \u00e9conomiques ; l’IA pourrait m\u00eame conduire \u00e0 la sp\u00e9cialisation et \u00e0 la division du travail. Mais dans cette variante, la sp\u00e9cialisation ne se ferait pas sur le mod\u00e8le de la pr\u00e9diction par la machine et de la d\u00e9cision humaine, mais r\u00e9sulterait d’autres applications. De m\u00eame, dans ce sc\u00e9nario, il existe un potentiel positif et n\u00e9gatif. Le quatri\u00e8me sc\u00e9nario pourrait se concr\u00e9tiser si les rendements de la pr\u00e9diction chutent consid\u00e9rablement ou si d’autres utilisations de l’IA deviennent moins ch\u00e8res plus rapidement, rendant ces utilisations plus faciles \u00e0 int\u00e9grer dans la cha\u00eene de valeur ajout\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Author: Henrique Schneider<\/strong> Chief economist of the Swiss Federation of Small and Medium-sized Enterprises as well as professor of economics at the Nordakademie university of applied sciences in Germany. He serves on several non-executive boards in Switzerland, Asia, and at the United Nations level.<\/span><\/p>\n

Fonte: https:\/\/www.gisreportsonline.com\/r\/ai-prediction\/<\/a><\/p>\n

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