L’intelligence artificielle générative, ou IA générative, fait aujourd’hui partie intégrante du quotidien des entreprises œuvrant dans le domaine digital. Que ce soit pour générer des textes, des images, des vidéos ou même du code, ces outils sont utilisés par des millions de personnes au quotidien.
Cependant, et malgré que les IA ont fascinées de nombreuses personnes, elle finissent par inquiéter tout autant quand on considère les problématiques qui y sont rattachées.
Derrière l’engouement massif des utilisateurs pour des IA comme ChatGPT, Midjourney ou encore DALL·E, se cachent tout de même de nombreuses problématiques. Surtout lorsqu’on est professionnel du digital, créateur de contenu ou travaillant dans les métiers de la communication.
Faisons un petit tour d’horizon de 10 problématiques majeures liées aux IA génératives, à connaître pour mieux les utiliser et surtout en comprendre les enjeux.
Les problèmes liés aux IA génératives de contenu
Nombre d’utilisateurs issus de tout horizon, se sont rués vers les IA lors de leur avènement. Créer du contenu est devenu une tâche aisée pour tous, bien que nécessitant une touche humaine pour donner injecter un minimum d’authenticité.
Si les IA peuvent être de formidables outils dans nos tâches quotidiennes, il faut tout de même les considérer comme des aides et non des substituts, car créer du contenu reste un levier ou l’humain à un rôle important à jouer.
Aujourd’hui le revers de la médaille se profile peu à peu, et de nombreuses problématiques se dressent. Il est important de les connaitre et surtout de savoir comment réagir après cette montée en puissance des IA.
Découvrez 10 problématiques majeures liées à l’IA générative, c’est à dire dans sa fonction de création de contenu.
1. La fiabilité des contenus générés : les informations sont-elles justes ?
L’une des principales critiques formulée envers les IA génératives concerne la véracité des informations créées. Ces outils, qui impressionnent toujours, peuvent parfois produire du contenu inexact voire totalement inventé. Ce qui est particulièrement problématique lorsqu’ils sont utilisés dans un cadre professionnel.
Si vous les utilisez pour rédiger des articles, des rapports ou créer des publications sur les réseaux sociaux, il faut systématiquement vérifier les sources et la véracité des informations délivrées. Si l’IA récupère le contenu d’une source erronée ou invente un contenu pour palier un maque d’information, à vous de vérifier tout cela avant de publier.
2. La propriété intellectuelle : s’inspirer de vrais auteurs ?
La question reste très floue sur ce sujet. Lorsqu’un outil d’IA s’appuie sur des milliards de données principalement issues du web, en vu de créer un contenu, il peut se glisser une reproduction partielle ou encore une inspiration directe d’œuvres qui existent réellement.
Qui est le véritable auteur d’un texte, d’une image ou encore d’une vidéo générée par IA ?
N’oubliez pas que les IA se nourrissent de l’existant pour créer et mettre un forme un contenu. A ce titre il est clair que les artistes et auteurs ont raison de dénoncer un pillage numérique, sans reconnaissance ni rétribution. Prenez garde aux sources remontées par les IA, au contenu créé, et créditer à minima les auteurs reconnus (avec si possible leur consentement)
3. Le risque de désinformation : amplifier les fake news !
Avec la facilité de générer des contenus plutôt bien rédigés et réalistes, la création de fake news devient une évidence. Des textes d’actualité fictifs, des images falsifiées ou des vidéos manipulées peuvent circuler à grande échelle et relativement vite, particulièrement sur les réseaux sociaux.
Alors que la lutte contre la désinformation est déjà difficile, les IA génératives aggravent la situation, tout en perturbant les utilisateurs qui ne savent plus démêler le vrai du faux. N’allez pas sur ce terrain et préférez un contenu authentique qui sera retravaillé au besoin.
Si les fake news font généralement plus de vues que les vraies news, il faut éviter ce terrain glissant dans lequel nous n’aimerions pas être pris nous-mêmes. La recherche de sensationnel mêlé à la recherche du clic ne font pas bon ménage et dégrade l’image de certains médias.
4. L’uniformisation des contenus IA : tout se ressemble ou se ressemblera !
À force d’utiliser les mêmes outils, avec les même bases de données, les contenus générés finissent par tous se ressembler. La création de contenu devient en quelque sorte une forme de spinning où le contenu est revu sous un angle différent avec des variations de langage et de termes employés. Plus le temps avance et plus ça deviens une réalité, car les IA analyseront leurs propres contenus à terme.
La standardisation des idées, des formulations et même des visuels est très vite devenue une réalité. L’utilisateur a tout intérêt à être ultra précis dans sa requête (prompt) pour obtenir un résultat unique. Dans tous les cas il est nécessaire de revoir les contenus créés en y introduisant ses propres termes et sa propre vision sur un sujet.
Alors certains diront qu’il n’y a plus intérêt à utiliser les IA si c’est pour revenir à une création humaine ! Oui et non, car les IA ont tout de même la capacité à analyser et délivrer des idées à exploiter. Elles peuvent rédiger un socle mais pas forcément un contenu intégral, etc.
C’est à l’utilisateur de savoir fixer les limites de son utilisation et ne pas tomber dans une forme de fainéantise où l’IA génèrerait tout de A à Z.
5. Développer une dépendance aux technologies
À trop vouloir s’appuyer sur les IA génératives, certains professionnels du digital finissent par perdre certains de leurs reflexes ainsi que leurs compétences de base : l’écriture, la créativité, la réflexion stratégique, etc. Il est très tentant, et facile, de déléguer son travail aux outils au détriment de son savoir-faire.
Cependant sur le long terme, cela risque d’entrainer une réelle perte de compétences humaines et de manque d’analyse sur de nombreux métiers. Solliciter des compétences sur l’utilisation des IA est un paradoxe si cela n’est pas accompagné de compétences réelles, qui peuvent servir à y palier.
6. Les biais algorithmiques
Les IA génératives apprennent à partir de données existantes, malheureusement souvent biaisées. Résultat : elles peuvent reproduire, voire amplifier, des stéréotypes sexistes, racistes ou idéologiques. Des filtres sont en place, mais ils ne sont pas infaillibles.
Pour les marques, il y a un vrai risque d’image si un contenu biaisé est publié sans vérification. Dans un monde où tout va très (trop) vite, la place à la vérification devient secondaire pour beaucoup.
7. La question de l’éthique
Créer l’avatar d’une personne décédée, générer des fausses interviews ou produire du contenu dans le seul but de tromper, pose des questions éthiques majeures. Jusqu’où peut-on aller avec les IA génératives ? Qui fixe les limites ? Et surtout, qui contrôle ? Dans un contexte de régulation encore très flou, la responsabilité reste souvent entre les mains de l’utilisateur.
Il faut juste espérer que des règles et des garde-fous seront rapidement mis en place pour contrer les dérives. En l’état c’est encore trop timide, mais il faudrait une sorte de police active sur le sujet pour réguler.
8. L’impact environnemental
Moins considéré par le grand public, surtout dû au fait d’une méconnaissance sur le sujet, le coût écologique de l’IA générative est énorme. Les serveurs nécessaires pour entraîner et assurer le fonctionnement de toutes ces IA, consomment énormément d’énergie. Dans un contexte où le numérique doit réduire son empreinte carbone, c’est un aspect à ne pas négliger pour les entreprises engagées.
Ce qu’on réussi à amoindrir d’un côté ne fait que s’amplifier de l’autre. L’énergie consommée par les datacenters notamment, est un sujet assez peu soulevé par le grand public, et pourtant c’est une consommation pharaonique dans certains cas. Regardez du côté des datacenters de Facebook et YouTube pour ne citer qu’eux !
9. La difficulté d’identification du contenu IA
Aujourd’hui, il est de plus en plus difficile de savoir si un texte ou une image a été produit par un humain ou une IA. Ce n’est pas habituel de se poser la question quand on parcoure des informations ou des photos, et s’il existe des logiciels, devoir y recourir systématiquement n’est pas pratique. C’est chez les professionnels de la création de contenu que ça aura du sens, mais en dehors leur utilisation est peu probable.
Un facteur qui complique la traçabilité des contenus, notamment pour les journalistes, les enseignants et même les recruteurs. Si les outils tentent d’apporter des solutions, ils restent néanmoins perfectibles et pas infaillibles.
10. La législation est en retard et demeure encore floue
Enfin la législation autour des IA génératives est encore en réflexion et en cours. En France comme en Europe, on avance progressivement, notamment avec l’EU AI Act. Mais il faudra encore du temps avant d’avoir des règles parfaitement claires, notamment sur la responsabilité, la transparence et la protection des données.
En attendant, chaque utilisateur navigue malheureusement un peu à l’aveugle, même si on peut recourir à des outils ou même tout simplement se passer des IA. En milieu professionnel c’est différent, mais il faut savoir faire preuve d’équilibre et ne pas mettre l’humain de côté.
En conclusion
Les IA génératives sont certes de puissants outils, mais elles ne sont ni neutres ni sans conséquences. Comme pour toute technologie émergente, il est important d’en comprendre les contours, les limites et les risques avant de les adopter en masse.
Pour les professionnels du digital, cela implique de rester vigilants, informés, et surtout responsables dans l’usage qu’ils en font. La vérification devrait être normalisé par dessus tout pour éviter de répandre de fausses infos.
La créativité humaine, l’analyse critique et le bon sens restent nos meilleures armes face à ces technologies. L’IA doit être perçue comme une aide, un outil, mais elle ne doit pas remplacer totalement le regard, la sensibilité et l’intelligence de l’être humain. A la base les IA restent des création humaines ne l’oublions pas, sauf que l’on ne considère pas toujours les impacts causés par ces technologies.
