les fake-startups de l’IA

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Nous en avions vraiment l’impression, mais la dernière étude de MMC Ventures le confirme: 40% des « startups de l’intelligence artificielle » n’en font pas et n’ont pas le début d’un bout de code de deep learning dans leurs serveurs.  Ces usurpateurs risquent fort de faire du dégât, alors comment les reconnaître?

L’étude MMC Ventures sur 2830 startups de l’intelligence artificielle européenne montre que seulement 1580 d’entre-elles peuvent exposer des  » preuves de l’existence d’IA dans leurs propositions ou dans leurs activités ». 

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Ce très gros mensonge vient de la capacité quasi miraculeuse du mot « IA » à débloquer des fonds, notamment publics, gérés par des gens qui sont sensibles à l’effet de mode et ne veulent surtout pas paraître dépassés. Une des fausses startups de l’IA que nous avons récemment croisée nous a indiqué fièrement que le framework IA qu’ils utilisaient était PYTHON. C’est un peu comme si on demandait à un cuisinier ce qu’il utilise pour préparer son fameux gateau au chocolat et qu’il vous répondait « une casserole ». Nous n’avons bien sûr manifesté aucune réprobation devant tant de candeur, mais lorsqu’on est un professionnel sérieux avec des clients sérieux qui savent que l’IA n’est qu’un merveilleux outil de plus au service du développement de nouveaux produits, mais qu’elle n’est pas le seul ni forcément le plus adapté, on ne peut qu’inciter à la prudence.

Une fausse startup de l’IA est parfois difficile à caractériser mais on peut quand même en déterminer des caractéristiques:

  • Elle n’a pas vraiment de métier. L’IA est un outil dont chaque métier peut se servir. Faire de l’IA pour l’IA c’est un peu bizarre quand on est proche du client et qu’on est pas un laboratoire universitaire. C’est un peu comme si une startup vous disait « je maîtrise excel et c’est mon métier »
  • Elle « maîtrise » l’IA. Mon premier réseau de neurones date de 1993 mais les grands algorithmes packagés significatifs du moment ont 3 ans. Personne ne maîtrise parce que les découvertes se succèdent trop vite. Actuellement notre projet de recherche découle de travaux américains qui ont trois semaines. La seule chose que nous maîtrisons, et encore nous sommes en amélioration constante, c’est la mise en œuvre raisonnable de projets de développement dont l’IA est une composante notable, mais une composante seulement.
  • Elle se présente comme représentant de Google, Microsoft, IBM… En effet les « majors » de l’IA proposent toutes des API permettant d’utiliser des modules de traitement du langage par exemple basés sur l’IA. Du coup, si on les utilise, ce qui revient à faire une recherche sur un service web pour en extraire un résultat, devient-on une startup de l’IA? Alors toute entreprise qui utilise la recherche d’image de google ou le service de traduction de deepL en est une
  • Elle a un datascientist (qui parfois connait essentiellement les fonctions statistiques d’excel ou de R pour les plus éveillés) alors que le reste de l’entreprise fait autre chose. En fait, les technologies IA doivent être utilisées par les scientifiques ayant la compétence pour élaborer les données pour une raison très simple : Cela prend moins de temps d’enseigner les technologies IA à un chimiste que la chimie à un informaticien, moins de temps à apprendre l’IA à un médecin qu’à rendre médecin un datascientist.. Les datascientists « purs » ne peuvent travailler efficacement que sur des données relevant de la culture générale (des images, des textes simples..). S’il s’agit de choses plus complexes, ils ne peuvent pas.
  • Elle promet la lune. C’est à dire une IA capable d’intelligence. Certes, nous avons des succès incontestables dans la prédiction et dans la détection, mais seulement avec un pourcentage de succès qui, pour inespéré qu’il soit, n’est pas égal à 100%. Ignorant la formule de Bayes, elle promet de vous donner le savoir que d’autres n’ont pas, c’est à dire rien moins que la divination. L’IA ne fait pas ça. Elle donne, à celui qui sait critiquer et raisonner, une loupe nouvelle et efficace pour mener son investigation, que celle-ci concerne un marché ou un nouvel anti-inflammatoire.

Bref, avant d’investir, faites des roadmaps stratégiques. Sinon, les camelots de l’IA vous vendront d’inutiles colifichets.

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