Un vrai casse-tête
Le programme était bien rempli. À mon avis, trop bien rempli. Quatre conférences d'affilée par session, c'était vraiment intense. J'aurais aimé un peu plus de variété et surtout plus de temps pour le réseautage. Car c'est justement pendant les pauses que naissent souvent les conversations les plus enrichissantes.
La question qui m’est venue à l’esprit en observant l’assemblée était évidente. Ce public cible, issu du monde du leadership, a-t-il vraiment pris conscience que l’IA va tout changer ? Un coup d’œil au « Firstmark 2025 MAD Landscape » (Machine Learning, IA, données) présenté a mis en évidence l’immense complexité de cet écosystème. De nombreux intervenants ont fait un excellent travail de sensibilisation à ce sujet. Mais il faudra sans doute bien plus encore pour que ce message passe réellement dans les hautes sphères.
Ma plus grande question, à titre personnel : qu'est-ce qu'un agent, au juste ?
L'IA agentique a constitué un thème central. J'ai constaté à ce sujet un décalage personnel. Lors des discussions avec les participants, parmi lesquels figuraient également quelques membres de swissAI, il est apparu que le terme « autonome » était difficile à définir.
L'explication la plus simple donnée pour définir un agent IA était la suivante : LLM + orchestration (instructions) + outils.
IBM a donné un exemple concret à ce sujet avec ses « Councils » dédiés aux rapports réglementaires. Le processus est rigoureusement cadencé :
- Les documents sont en cours de téléchargement
- Un processus démarre et crée un brouillon
- Un « Council Review » réalisé par des agents juridiques (à l'aide de consignes spécifiques) vérifie le contenu
- La vérification finale est effectuée par un être humain
Il en résulte une économie de 70 %. Est-ce autonome ? Non. Est-ce utile ? Absolument. Frederico Patota, de Google, a lui aussi qualifié un Gemini Gem d'« agent », bien qu'il n'y ait ici aucune action autonome.
Pour ma part, je préfère m'en tenir à la définition de Dario Amodei, le PDG d'Anthropic. Pour moi, un agent prend des décisions de manière autonome. Le simple fait de choisir parmi une sélection de logiciels proposés est-il déjà un acte autonome ? Probablement pas. En revanche, nous classons tous les tâches de recherche approfondie (Deep Research) effectuées par les systèmes d'IA comme relevant de l'action d'un agent. C'est une question que nous devons encore clarifier au sein du secteur.
Les données, le leadership et le « Chief Question Officer »
Malgré la confusion terminologique, les contenus étaient très riches. Une phrase m'a particulièrement marqué : « L'IA échoue à cause des données et du manque de direction, et non à cause des algorithmes. »
Marc Holitscher, de Microsoft, a résumé la situation en quelques mots : il faut offrir une meilleure expérience de travail aux collaborateurs, apporter une valeur ajoutée pertinente aux clients et repenser les processus pour développer l'innovation à grande échelle. Il a même proposé un nouveau titre : le CQO, ou « Chief Question Officer ». La capacité à poser les bonnes questions devient une compétence clé.
La société Bossard a présenté une approche très pragmatique de la manière d'aborder cette question d'un point de vue culturel.
- Définir les responsables
- Organiser un « café IA » pour lever les obstacles
- Définir une équipe élargie
- Mettre en place un conseil d'éthique
- Ancrer l'expérimentation (« We experiment ») comme principe
IBM a par ailleurs établi une distinction stratégique entre deux types d'intégration. D'un côté, l'intégration à grande échelle, à l'échelle de l'entreprise. De l'autre, les cas d'utilisation spécifiques. Les deux ont leur raison d'être, mais doivent être gérés différemment.
Prafull Sharma, de PwC Suisse, a présenté les chiffres bruts à ce sujet. 54 % des PDG s'inquiètent de la rapidité de cette évolution. Mais seuls 5 % d'entre eux estiment qu'il est possible de mesurer le retour sur investissement. Parallèlement, 42 % des PDG suisses s'attendent à ce que cela ait des répercussions sur le recrutement des jeunes talents. Il s'agit là d'un énorme dilemme.
La société du sens
C'est sans doute Richard David Precht qui a livré l'intervention la plus marquante. Comme à son habitude, il s'est montré éloquent, direct et plein d'humour. Sa thèse donne matière à réflexion. Nous passons d'une société du travail à une société du sens. Le travail intellectuel routinier va diminuer. C'est en réalité un rêve pour l'humanité. Seulement, nous n'y sommes absolument pas préparés.
Precht a mis en garde contre le « techno-féodalisme », dans lequel les géants de la technologie endossent le rôle de seigneurs féodaux. Et il nous a rappelé un point essentiel : une IA peut simuler des émotions, mais elle ne ressentira jamais rien. C’est lorsque l’être humain s’ennuie que naît l’imagination. Une IA ne connaît pas l’ennui. Lorsque le savoir du monde deviendra accessible à tous, les écoles devront être réorientées vers le développement personnel.
Ma conclusion
« La technologie n'a jamais été neutre », comme l'a dit Cornelia Diethelm. À mes yeux, cela tient au fait qu'il n'existe pas de véritable recherche d'intérêt général capable de s'imposer face aux intérêts commerciaux. Peut-être qu'un modèle open source comme Apertus pourrait offrir cette neutralité.
Ceux qui utilisent correctement l'IA s'améliorent. Ceux qui l'ignorent ou s'en servent mal prennent du retard. Ou, pour le dire sans détours : « Les stupides deviennent encore plus stupides », comme l'a dit Prafull Sharma.
Il y a une réflexion que je retiens surtout de cette journée, grâce à Richard David Precht. Soyons à nouveau plus gentils avec nous-mêmes. Sinon, ChatGPT finira par être le seul à nous traiter avec autant de politesse et de compréhension que nous le souhaitons.
Ce texte a été rédigé à l'aide de l'IA à partir de résumés d'Instagram Stories, de notes manuscrites, de photos et de reportages d'actualité en direct, puis révisé par mes soins. Cela a permis de publier l'article le jour même.