Technologies

Yves Caseau, CDIO du groupe Michelin : « Je vais encourager les usages de ChatGPT en interne »

« Pour un développeur, ChatGPT représente un gain de productivité significatif, mais pas un changement spectaculaire du métier lui-même. » (Photo : Thomas Leaud / CIO)

Retrouvez cet article dans le CIO FOCUS n°204 !

IA génératives : aux DSI de jouer !

L’arrivée de ChatGPT est d’abord un phénomène grand public. Des millions d’utilisateurs ont rejoint la plateforme d’OpenAI en quelques semaines. Mais le sujet occupe maintenant une place de choix sur les feuilles de route technologiques des entreprises, du fait des gains de productivité que...

Découvrir

Directeur du digital et des systèmes d'information du groupe Michelin, Yves Caseau s'est penché sur le potentiel des IA génératives ou transformers IA, comme ChatGPT. Et y décèle déjà un outil de productivité intéressant pour les développeurs.

PublicitéVous avez mené de premiers tests de ChatGPT (synthétisés dans un billet posté sur LinkedIn). Est-ce que ce galop d'essai vous permet d'imaginer de premiers cas d'usage au sein de Michelin ?

Yves Caseau : Deux premiers scénarios me viennent en tête. D'abord, ce type d'IA génératives est à même de produire de petits textes à usage professionnel, par exemple pour le marketing ou pour des briefs internes. Mais il faut cibler un domaine qu'on connaît bien et se limiter à des questions générales, sinon l'outil produit des erreurs. Autrement dit, se servir à bon escient et efficacement de ces IA génératives est une nouvelle compétence à appréhender.

L'autre usage assez immédiat de ce type d'outils réside dans l'écriture de code, notamment dans le cadre de démarches low code. On peut imaginer des outils embarquant des technologies de ce type pour générer du code à partir de questions en langage naturel. Mais attention, ce n'est pas une révolution, juste une manière d'accélérer ce que les développeurs font déjà avec des sites comme Stack Overflow qui fournit des bouts de code prêts à l'emploi. Et encore une fois, il faut connaître le domaine, donc ici avoir des compétences en développement, pour vérifier la qualité des réponses fournies par l'outil.

Dans le prolongement, un outil comme ChatGPT peut également produire des scripts pour gérer les infrastructures programmables. Mais là encore, mieux vaut miser sur une technologie populaire si on veut obtenir des réponses fiables, et s'en tenir à des questions classiques.

Allez-vous encourager les usages en interne ?

On peut considérer ChatGPT de deux façons. Soit de façon négative, en arguant qu'il est facile de le piéger. Soit de façon positive, en prenant cet outil pour ce qu'il est et en intégrant ce qu'il ne faut pas lui demander. Ma position, c'est que cette technologie est intéressante dans des démarches d'essais/erreurs, en se limitant à des sujets maîtrisés et à des questions classiques. A chacun d'apprendre à s'en servir !

Des employés de Michelin, notamment des développeurs, testent déjà ChatGPT et je vais encourager ces initiatives. On peut tout à fait imaginer utiliser ce type d'outils en production d'ici un an. Le constat qui se dégage des premiers tests, c'est que nous aurons besoin de former les utilisateurs d'approches low code, souvent des profils habitués des macros Excel mais peu familiers des langages de développement proprement dit. Ils ont besoin de monter en compétences sur ce sujet pour revisiter le code produit par les IA. Cette démarche de formation des citizen developers est prévue dès 2023.

A plus long terme, ce type d'outils peut-il amener une refonte en profondeur de certains métiers ou de certaines filières ?

Même à moyen terme, je ne pense pas. Si on prend le cas des développeurs, ce type d'outils leur permet de produire du code simple plus rapidement. Peut-être avec une accélération d'un facteur dix sur ce type de tâches. C'est donc un gain de productivité significatif, mais pas un changement spectaculaire du métier lui-même, car l'outil reste limité à des fonctions simples et ses réponses doivent être systématiquement vérifiées. Les lacunes des IA génératives empêchent, à ce stade du moins, de se projeter plus loin.

PublicitéDe réels changements de la structure des métiers pourraient provenir des IA hybrides, qui ont le potentiel pour changer la structure du travail collaboratif via des assistants cognitifs fiables à même de préparer les interactions entre individus. Ce type d'outils, s'il voit le jour, pourrait transformer la nature des travaux intellectuels.

Des outils de type ChatGPT pourraient-ils également simplifier l'accès à la connaissance métier dans de grandes entreprises industrielles comme Michelin ?

D'abord ces sujets font l'objet, depuis longtemps déjà, de projets de recherche utilisant par exemple les ontologies (modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné, NDLR). Mais, c'est vrai qu'on peut aussi imaginer exploiter des outils d'IA de type ChatGPT bénéficiant d'un apprentissage par renforcement sur les connaissances métiers d'une entreprise. Si la technologie fonctionne suffisamment bien, des fournisseurs proposeront probablement d'entraîner ces technologies sur des corpus de textes privés. Mais je n'en fais pas une urgence.

OpenAI a annoncé une version payante de son outil. Réfléchissez-vous déjà à acheter des licences ?

Non, nous sommes encore au stade de la découverte des possibilités de cet outil.

Apprendre à se servir de ChatGPT et appréhender ses limites

Si ChatGPT et consorts pourraient faire leur trou dans les entreprises, en particulier auprès des équipes de développeurs, encore faut-il que leurs utilisateurs appréhendent bien les règles du dialogue avec ces IA... et ses limites. « Même si la première réponse n'est pas forcément satisfaisante, il faut apprendre à instaurer un dialogue avec ces outils pour générer des variations, explique Bertrand Braunschweig, coordonnateur scientifique de Confiance.ai, un programme clef de la stratégie de recherche de la France en matière d'IA. Cette nouvelle discipline consistant à dialoguer avec l'IA - on parle de prompt engineering - doit être appréhendée pour optimiser les interactions avec ces systèmes. » Donc, potentiellement, réduire le coût d'utilisation quand ces outils seront proposés sous licence. « La manière de formuler la demande est très importante et elle reste l'apanage des personnes », reprend le scientifique.

Tout comme l'est la vérification de la réponse. Car ces systèmes produisent ce que les spécialistes appellent des hallucinations, des réponses complétement fausses et parfois totalement déconnectées de la réalité. « Ces IA produisent de nombreuses erreurs, car le système ne comprend pas ce qu'il produit », reprend Bertrand Braunschweig. D'où le besoin d'experts pour contrôler les réponses. Imaginer apporter automatiquement une cohérence aux réponses reste pour l'instant hors de portée, note le scientifique, qui pointe les échelles où opèrent ces IA manipulant des milliards de paramètres (175 pour GPT-3).

Même limite concernant l'attribution, autrement dit l'origine des informations que présentent les IA génératives. « Des pistes de recherche existent pour remonter aux sources des réponses, mais elles ne passent pas à l'échelle en termes de volume de données et de nombre de paramètres. Et ce ne sera pas davantage le cas à moyen terme », reprend le coordonnateur scientifique du programme de recherche visant, précisément, à créer une intelligence artificielle de confiance pour les systèmes critiques. Des lacunes qui, dans la perspective d'un usage en entreprise, posent évidemment des questions en matière de responsabilité. En cas d'erreur prêtant à conséquences, qui serait déclaré responsable ? Le projet de directive européenne sur le sujet - AI Act - prévoit, en l'état, que c'est au fournisseur du système de prouver que le préjudice subi ne relève pas de sa responsabilité.