Le pouvoir transformateur de l’IA : L’analyse de Marc Israël, expert HEC Paris et PDG d'Aetheis

 La Banque Centrale des États de l’Afrique de l’Ouest (BCEAO) a accueilli ce mercredi une conférence internationale sur le thème « L'Intelligence Artificielle : Opportunités et défis pour les banques centrales ». Parmi les panels, une session a particulièrement mis en lumière « le pouvoir transformateur de l’Intelligence Artificielle (IA) ».

Cette session inaugurale visait à offrir un panorama global de l'IA, couvrant ses concepts de base, ses fondements théoriques et son historique. L'objectif était également de clarifier les enjeux et les motivations derrière le développement de l'IA, en examinant son impact actuel et ses perspectives d'évolution à moyen et long termes. L'occasion a aussi été saisie pour aborder les opportunités offertes par cette technologie, notamment pour les banques centrales.

IA génératives et infrastructures locales : les recommandations clés
Marc Israël, Fondateur et PDG d'Aetheis, Expert HEC Paris et Directeur de la pratique Intelligence Artificielle chez Globe4tech, a détaillé les critères de choix et les recommandations pour les banques centrales concernant le déploiement de l'IA. Il a souligné la nécessité pour une banque centrale de répondre aux exigences de compétences et de choisir entre un déploiement interne et le cloud. Les nouveaux outils d'IA requièrent en effet une puissance de calcul extrêmement élevée.

Selon Marc Israël, il est crucial d'évoquer les différents types d'IA et leur impact sur l'évolution des banques centrales. Face à la volumétrie des données gérées par ces institutions, l'analyse de data est primordiale. Bien que des outils statistiques classiques soient disponibles, l'avènement des IA génératives ces trois dernières années a marqué un tournant.

L'intérêt des IA génératives réside notamment dans leur capacité à interfacer avec l'analyse de données. « Un des points et un des axes sur lesquels il faut vraiment travailler au niveau de l'ensemble des pays, c'est développer des capacités locales, d'utilisation de ces modèles sur des clouds hybrides », a proposé le Directeur de la pratique Intelligence Artificielle chez Globe4tech. Il estime d'ailleurs qu'aujourd'hui, les "data scientists" ont « quasiment disparus » car « les modèles de langage les ont en grande partie remplacés ».

L’IA et le développement des langues locales
Un autre point essentiel, selon Marc Israël, est la capacité à exécuter l'IA en local pour y intégrer la culture de l'entreprise ou du pays. « C'est-à-dire qu'on va devoir désormais, les personnaliser », a-t-il expliqué. Pour une banque centrale, cela signifie faire évoluer des modèles non seulement faciles d'utilisation en local, mais surtout capables de produire des corpus très personnalisés.

« Aujourd'hui si vous posez une question à un chatGPT, vous la posez dans n'importe quel biais et il va vous donner la bonne réponse, ce qui n'est pas forcément intéressant. Alors que si vous prenez un modèle et que vous personnalisez, la réponse elle va être juste et va tenir compte en fait de l'environnement », a précisé le Fondateur et PDG d'Aetheis. Il a souligné l'importance des langues locales pour le développement futur de ces modèles de langage.