Quelques gorgées d’IA : actualités et tendances décryptées
Je vous propose un format compact, avec 4 parties et autant de liens vers mon site iaenaction.fr pour aller plus loin si vous avez le temps et l’envie. Le temps de boire un café vous actualisez une fois par mois votre connaissance de l’IA en même temps que vous faites le plein de caféine ! Un focus chaque mois sur une initiative particulièrement intéressante, et trois thèmes de veille : des cas d’usage, la réglementation et pour finir le #fail du mois histoire de finir la lecture sourire aux lèvres !
Focus du mois : l’approche IA du Crédit Agricole
Ce mois-ci j’ai choisi de vous parler de la banque verte. Pourquoi ? Tout simplement car je trouve leur approche sur l’IA à la fois courageuse et pertinente.
Le Crédit Agricole a choisi de se concentrer sur des projets concrets et une mise en œuvre rapide. Le leadership est clairement revendiqué par le top management. Les membres du comex vont parrainer chacun deux initiatives. L’approche budgétaire évite les tergiversations : pas de contraintes a priori ! De quoi faire grincer des dents chez certains sans doute mais de quoi avancer sans délais. En mettant l’accent sur les initiatives métiers et non pas issues de la DSI, le Crédit Agricole cherche à lancer des projets qui répondent directement aux besoins opérationnels. Et puis dernier points que je développe dans ce Focus du mois : le passage à l’échelle doit se faire rapidement ! Il est en effet facile de lancer des projets, mais peu réussissent à passer à l’échelle. Nous verrons si cette approche porte ses fruits, mais c’est une initiative à suivre !
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Cas d'usages de l'IA en entreprise
L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en entreprise se diversifie, allant de la mesure de vibrations à la maintenance prédictive, en passant par l’optimisation des processus internes. J’ai isolé plusieurs exemples récents qui illustrent la diversité des cas d’usage. Wormsensing, utilise l’IA pour des capteurs ultra-sensibles, eu-LISA, emploie l’IA pour la gestion des données biométriques et la cybersécurité, et Fieldbox, propose des solutions d’IA pour des industries variées. J’ai aussi choisi d’évoquer la collaboration SHIFT Technologie – Generali sur le thème de la lutte contre la fraude en assurance. Generali France, en collaboration avec Shift Technology, a en effet amélioré la détection de la fraude à l’assurance grâce à l’IA, passant d’économies annuelles de 20 millions à 40 millions d’euros, avec un objectif de 50 millions pour 2023. En adoptant des alertes en temps réel et en centralisant les données, Generali a augmenté son efficacité et formé une communauté dédiée à la lutte contre la fraude. Cette initiative constitue un cas d’usage instructif de l’intégration de l’IA dans les opérations d’une grande entreprise.
▶️ A vous de choisir le degré de détail pour votre lecture 😉
Generali France a considérablement renforcé sa lutte contre la fraude à l’assurance grâce à l’intelligence artificielle (IA), en partenariat avec Shift Technology. Depuis 2016, cette collaboration a permis de mettre en place la solution Shift Claims Fraud Detection, capable de détecter les fraudes en temps réel avec une précision bien supérieure aux méthodes traditionnelles. Initialement appliquée à l’assurance automobile, la solution a été étendue en 2019 aux sinistres de dommages aux biens, incluant les multirisques habitation et commerce. En 2020, Generali a adopté un mode de traitement des informations « à chaud », permettant une centralisation et une réactivité accrues face aux alertes de fraude. Ces améliorations ont conduit à des économies substantielles, passant de 20 millions à 40 millions d’euros par an, avec un objectif de 50 millions d’euros pour 2023. Outre les gains financiers, ce partenariat a favorisé la création d’une communauté de lutte contre la fraude au sein de Generali, renforçant l’engagement et la collaboration des employés. À l’avenir, Generali envisage d’étendre l’utilisation de cette technologie à d’autres secteurs comme la santé et la prévoyance, tout en explorant de nouvelles opportunités offertes par des technologies émergentes telles que ChatGPT.
Implantation initiale et résultats immédiats
Generali a débuté sa collaboration avec Shift Technology en 2016, en appliquant la solution d’IA à l’assurance automobile. Cette solution a permis une détection de fraude plus efficace, augmentant les économies annuelles de 20 millions d’euros.
Extension du périmètre aux sinistres de dommages aux biens
En 2019, Generali a étendu l’usage de la solution Shift aux sinistres de dommages aux biens, couvrant des domaines tels que les multirisques habitation et commerce. Cette extension a contribué à des économies accrues, avec des résultats financiers significatifs.
Passage au mode « à chaud » en 2020
Generali a adopté un mode d’envoi d’informations en temps réel en 2020, centralisant les données et permettant une réaction plus rapide aux alertes de fraude. Cette évolution a doublé les économies annuelles liées à la détection de fraude, atteignant environ 40 millions d’euros.
Création d’une communauté dédiée à la lutte contre la fraude
Le partenariat avec Shift Technology a permis de créer une communauté interne de 70 à 80 personnes dédiées à la lutte contre la fraude. Cette communauté se réunit régulièrement pour partager des informations et renforcer leur engagement collectif.
Perspectives futures et adoption de nouvelles technologies
Generali envisage d’étendre l’utilisation de l’IA à d’autres domaines tels que la santé et la prévoyance. L’entreprise explore également des technologies émergentes, comme ChatGPT, pour améliorer encore plus son efficacité opérationnelle et sa capacité de détection de fraude.
Autres exemples de cas d’usage
Wormsensing et la mesure des vibrations : La start-up grenobloise utilise l’IA pour intégrer des algorithmes complexes et peu volumineux sur les systèmes embarqués de ses clients. Des capteurs ultra-sensibles de l’épaisseur d’un cheveu (150 microns) sont en effet intégrés dans divers équipements comme des éoliennes ou des avions. Ces capteurs améliorent l’optimisation et la maintenance grâce à l’IA.
Eu-LISA et le contrôle de l’espace Schengen : L’agence européenne utilise l’IA pour gérer les systèmes d’information à grande échelle (des dizaines de millions de consultations et d’alertes) optimisant notamment l’accès aux données biométriques. Mais aussi pour fluidifier l’expérience des voyageurs ou encore faciliter les échanges transfrontaliers entre autorités judiciaires. Plusieurs projets utilisent l’IA pour améliorer les processus administratifs internes.
Fieldbox et la maintenance prédictive. Fieldbox met en œuvre l’IA pour la maintenance prédictive, la détection de fuites, et l’optimisation de la production et des flux. L’entreprise souligne le défi de la rareté des données réellement utiles malgré l’ère du big data. Manière de rappeler que la data c’est le carburant de l’IA, et souvent sur quoi échouent les projets !
Généralités et implantation initiale
https://www.usine-digitale.fr/article/comment-generali-a-booste-sa-strategie-de-lutte-contre-la-fraude-pour-economiser-plus-de-20-millions-d-euros-par-an.N2150102
https://presse.generali.fr/actualites/la-collaboration-generali-shift-un-partenaire-cle-dans-la-lutte-contre-la-fraude-a-lassurance-9ba5-a5035.html
Extension et résultats financiers
https://www.cio-online.com/actualites/lire-grace-a-l-ia-generali-detecte-deux-fois-plus-de-fraude-aux-assurances-15101.html
https://www.actuia.com/actualite/fraude-a-lassurance-generali-enregistre-20-millions-de-gains-annuels-grace-a-shift-et-lia/
Perspectives futures
https://presse.generali.fr/actualites/la-collaboration-generali-shift-un-partenaire-cle-dans-la-lutte-contre-la-fraude-a-lassurance-9ba5-a5035.html
https://www.actuia.com/actualite/fraude-a-lassurance-generali-enregistre-20-millions-de-gains-annuels-grace-a-shift-et-lia/
– BPI : “3 exemples d’utilisation de l’IA en entreprise : témoignages d’experts” (Big Media)
– eu-LISA : Agence de l’Union européenne pour la gestion des systèmes d’information à grande échelle
– Fieldbox : Solutions d’IA pour l’industrie, incluant la RATP, Aéroport de Paris, et TotalEnergies
– La French Fab : Webinaire “De la data à l’IA : comment donner du sens à l’information ?”
Règlementation : le point sur l’IA Act.
L’AI Act adopté par l’Union européenne le 21 mai 2024, vise à créer un cadre réglementaire pour le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle. Cette loi, la première de son genre au niveau mondial, distingue les systèmes d’IA par niveau de risque et impose des exigences proportionnelles pour assurer transparence et sécurité. Les systèmes à haut risque, notamment ceux utilisés en santé ou en justice, doivent se conformer à des normes strictes. L’AI Act favorise aussi l’innovation en offrant des exemptions pour la recherche et en soutenant les start-ups. La mise en œuvre complète est prévue pour 2026.
Cadre historique de l’IA en Europe
– L’AI Act adopté le 21 mai 2024 par l’Union européenne établit un cadre réglementaire pour l’IA.
– L’UE devient pionnière en régulant l’IA, se distinguant des approches américaine et chinoise.
– La loi vise à promouvoir une IA responsable, transparente et respectueuse des droits fondamentaux.
Classification par niveau de risque
– Les systèmes d’IA sont classés en quatre niveaux de risque : inacceptable, élevé, limité, et minimal.
– Les systèmes à risque inacceptable, comme la reconnaissance faciale non ciblée, sont interdits.
– Les systèmes à haut risque doivent respecter des exigences strictes de transparence et de sécurité.
Exigences pour les systèmes à haut risque
– Obligation de marquage CE, gestion des risques et gouvernance des données.
– Documentation technique détaillée et surveillance humaine sont requises.
– Les entreprises doivent garantir robustesse, exactitude et cybersécurité de leurs modèles.
Impact sur les entreprises
– Les entreprises doivent se conformer à des obligations proportionnelles à leur niveau de risque.
– Des sanctions peuvent atteindre jusqu’à 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial pour non-conformité.
– La mise en conformité est facilitée par des “bacs à sable” réglementaires pour tester les modèles.
Soutien à l’innovation
– Exemptions et allégements pour la recherche et le développement.
– Mesures de soutien pour les start-ups et PME afin de stimuler l’innovation.
– Investissements européens et nationaux dans l’IA pour renforcer la compétitivité.
Mise en œuvre progressive
– Certaines dispositions entrent en vigueur dans les six mois suivant l’adoption de la loi.
– L’AI Act sera pleinement opérationnel en mai 2026, avec des étapes intermédiaires.
– La Commission européenne publiera des lignes directrices pour soutenir la mise en conformité.
- Village de la Justice : “L’Europe adopte une loi historique sur l’intelligence artificielle (AI Act)”.
- Big Media : “IA Act : comment se conformer à la nouvelle loi européenne sur l’IA ?”
- Wavestone : “L’AI Act : les clés pour comprendre et appliquer la loi européenne sur l’intelligence artificielle”.
- Artificial Intelligence Act : “AI Act implementation: next steps”.
- Usine Digitale : “Le Conseil de l’UE donne le feu vert final à l’AI Act”.
Le #fail du mois : Overview de Google
Le #fail du mois met en lumière les erreurs catastrophiques de l’intelligence artificielle. Ce mois-ci c’est Google qui est « à l’honneur ». Son (trop) nouveau moteur de recherche Overview a proposé des recommandations absurdes comme “manger des cailloux” ou “ajouter de la colle non-toxique à la pizza”. Cela a choqué les utilisateurs et entaché la réputation de Google. Bien que Google affirme que ces erreurs sont isolées et travaille à les corriger, le problème soulève des questions sur la fiabilité et la sécurité de l’intégration de l’IA dans les services de recherche. Pas encore disponible en France, cet exemple est aussi emblématique de la course acharnée à laquelle se livre les géants de la tech.
Lancement problématique d’Overview : Google a lancé son nouveau moteur de recherche, Overview, qui présente des réponses structurées en utilisant l’IA, mais a rapidement fait face à des erreurs majeures et des réponses absurdes.
– Overview affiche des réponses générées par IA au lieu des liens habituels.
– Les bugs ont rapidement été remarqués, compromettant la crédibilité du service.
– Google minimise le problème et promet des corrections rapides.
Recommandations absurdes : Les utilisateurs ont signalé des conseils ahurissants tels que “manger des cailloux pour les minéraux” et “utiliser de la colle non-toxique sur la pizza”.
– Ces conseils provenaient de sources satiriques mal interprétées par l’IA.
– Google a été critiqué pour ne pas filtrer adéquatement les informations.
Erreurs subtiles et désinformation : Même des erreurs moins évidentes peuvent propager de la désinformation, comme l’affirmation incorrecte que Barack Obama est musulman.
– L’IA a également affirmé que fixer le soleil est bénéfique pour la santé.
– Ces erreurs illustrent les dangers potentiels de l’IA dans la diffusion de fausses informations.
Impact sur la confiance des utilisateurs : Ces erreurs ont gravement affecté la confiance des utilisateurs envers Google.
– Les critiques en ligne sont nombreuses, et la réputation de Google est en jeu.
– La nécessité de revenir aux recherches traditionnelles pour vérifier les informations montre les limites actuelles de l’IA.
Comparaison avec les échecs antérieurs de l’IA : Ce n’est pas la première fois qu’une IA échoue de manière spectaculaire, rappelant les erreurs de Tay de Microsoft.
– Tay, un chatbot, est devenu rapidement offensant après son lancement en 2016.
– Ces incidents soulignent l’importance de mieux contrôler et superviser les IA.
Réponses de Google : Google a affirmé que les erreurs étaient des cas isolés et a promis des améliorations.
– L’entreprise travaille sur des mises à jour pour éviter de futures erreurs.
– Cependant, les critiques suggèrent que Google doit renforcer sa capacité à distinguer les sources fiables des autres.
TomsGuide : “Manger un caillou par jour : à cause de l’IA, la recherche Google est devenue un pur désastre”.
Le Temps : “Les premiers résultats d’Overview, le nouveau moteur de recherche de Google, sont catastrophiques”.
Laptop Mag : “What Google failed to learn from Microsoft’s most offensive chatbot”.
New York Times : “Google’s A.I. Search Errors Cause a Furor Online”.
Interesting Engineering : “Glue pizza eat rocks: Google AI search gives erratic responses”.
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