Cette question s’inscrit dans la continuité d’un débat vieux de plusieurs décennies, marqué par les travaux du prix Nobel Herbert Simon. Ce dernier a mis en avant le concept de rationalité limitée, soulignant que notre prise de décision est limitée par nos capacités cognitives limitées, notre accès restreint aux informations nécessaires et nos biais cognitifs systématiques.
Selon lui, ces contraintes nous amènent à nous éloigner de la rationalité parfaite, et ce que nous faisons dans la plupart des cas, c’est de « nous satisfaire », c’est-à-dire de choisir ce qui est acceptable plutôt qu’optimal. Il s’agit d’un concept fondamental parmi les chercheurs et les praticiens qui tentent de comprendre et d’améliorer les processus décisionnels humains.
Face à une situation, un individu procède par déduction. De quoi s’agit-il ? C’est tirer une conséquence de quelque chose, conclure, induire quelque chose à partir de quelque chose. Penser à l’un permet de penser à l’autre. Quatre types d’inférences sont possibles. La première vise à rechercher une similitude : un tabouret est un peu comme une chaise compte tenu de quelques caractéristiques communes. Un autre type d’inférence consiste à considérer un ensemble associé à l’objet ou à un sous-ensemble.
Par exemple, le tabouret fait partie du mobilier ou s’il est en bois, des objets en bois. Le troisième type d’inférence consiste à associer une cause à l’objet. La fatigue d’un individu à rester debout longtemps est certainement une cause de l’invention du tabouret.
Enfin, l’inférence efficace permet d’associer un moyen et son effet. Concernant le tabouret, il permet de ranger des objets en hauteur ou de décorer un appartement.
Quel que soit le type d’inférence, certaines sont évidentes et d’autres sont dites « cognitivement distantes », autrement dit une cause ou un effet n’est pas immédiatement évident.
Par exemple, peu de gens considèrent spontanément que la succession des crises géopolitiques internationales a modifié notre perception des métiers essentiels comme celui de soignant ou de militaire. Nous avons pu vérifier que Chat GPT peut le détecter.
C’est là que l’IA générative peut jouer un rôle clé, en accélérant notre capacité à traiter l’information et en rendant accessibles des associations qui, bien que cognitivement distantes, ont été perçues par les êtres humains dans le passé. Il ne faut pas oublier que l’IA fonctionne sur la base de données existantes ; elle est dite « pilotée par les données » et intrinsèquement restreinte aux associations déjà connues. Elle ne peut pas englober les inférences « motivées par l’intention », c’est-à-dire celles qui sont alimentées par les intentions et la créativité humaines.
Dans nos travaux de développement de méthodes efficaces – celles-ci visent à systématiser la recherche des effets d’une situation donnée – nous avons pu observer que plusieurs groupes constitués de 5 à 6 personnes convergent vers une liste d’effets communs qui ne sont pas très différent des effets trouvés par une IA.
L’intelligence collective associée à une sémantique précise permet de capter des effets cognitivement distants. Mais contrairement à l’IA, les humains savent trouver de nouveaux effets.
Lorsque l’inférence est nouvelle, une IA est inefficace
Ce qui nous enracine dans notre humanité, notamment notre capacité à envisager des associations inédites, reste hors de portée de l’IA. Cette capacité, connue sous le nom d’exaptation, est notre capacité à imaginer des utilisations complètement nouvelles pour des ressources ou des compétences existantes, comme la découverte que le phonographe nous permettrait d’écouter de la musique comme Thomas Edison, son inventeur, pensait éviter le travail d’écriture d’une lettre. c’est devenu vocal. C’était un effet qu’il n’avait pas prévu mais que d’autres ont perçu.
Notez que la nature, à travers l’évolution, est également capable d’exaptation. C’est le cas de l’aile du manchot qui se transforme en nageoire lorsque l’oiseau rejoint le milieu aquatique.
L’IA n’est pas sans défauts. Cela peut en fait exacerber certains biais cognitifs humains, et le biais de confirmation est particulièrement préoccupant. Cette dernière se manifeste lorsque nous accordons plus de crédit aux informations qui renforcent nos croyances préexistantes et ignorons celles qui pourraient les contredire. Lorsque l’IA met en évidence ces tendances, notre jugement peut être encore plus altéré.
Même si l’IA générative n’éliminera pas entièrement notre rationalité limitée, elle offre néanmoins un potentiel important pour l’augmenter. Cela ne nous apporte pas une connaissance exhaustive ni l’élimination des biais cognitifs, mais cela peut alléger notre charge cognitive, nous permettant de consacrer plus d’énergie à ce que nous faisons le mieux : la créativité par l’exaptation.
L’utilisation de l’IA générative comme outil complémentaire est donc essentielle mais elle ne peut remplacer l’intuition et l’inventivité humaines. Soumise à des biais cognitifs, elle peut nous aider à capitaliser sur ce qui est connu et nous permettre de consacrer plus de temps à l’activité inventive.
L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) générative est un sujet qui suscite autant d’enthousiasme que d’interrogations. Au cœur de ces questions se trouve une réflexion cruciale : l’IA générative est-elle capable de dépasser les limites de notre propre rationalité ?
