Intelligence Artificielle : « Notre IA est éthique »

1. L’Intelligence Artificielle (IA) peut-elle être définie de manière unique ? Comment parler « simplement » d’IA ?

« En réalité, parler d’intelligence artificielle est un abus de langage. D’ailleurs, on entend de plus en plus parler d’ « intelligence augmentée », terminologie à mon sens plus en adéquation avec ses usages. En effet, le rôle de l’IA consiste à amplifier et à assister l’intelligence humaine grâce à des systèmes autonomes programmés qui permettent notamment de reproduire et d’accomplir des tâches automatiquement. Pour cela, la « machine » doit d’abord apprendre via des mécanismes d’apprentissage et des itérations qui vont permettre ensuite de développer des algorithmes. En fonction des corrélations entre les données fournies, elle teste et compare des résultats pour pouvoir, in fine, soumettre les plus pertinents. C’est ce qu’on appelle le « machine learning ».

Bien sûr, les capacités de calcul de l’IA et les volumes de données qu’elle peut traiter dépassent celles d’un cerveau humain mais aujourd’hui, l’état de l’art de l’IA ne lui permet pas d’être autonome. C’est ce qu’on entend par « IA faible » : l’IA résout des problèmes dans un domaine, en fonction de ce que l’humain lui a appris. A contrario, l’IA dite « forte », capable de décider seule, relève de la science-fiction ! En soi, l’IA n’a ni sens critique ni conscience ni capacité à raisonner comme un cerveau humain. Comprendre cela participe à déconstruire les mythes et à rassurer sur les usages de l’IA. »

2. Comment l’IA s’inscrit-elle dans la transformation digitale des entreprises ? A quels enjeux répond-elle ?

« L’IA s’inscrit pleinement dans la transformation des entreprises en permettant notamment l’optimisation de leurs processus. Toutes les entreprises, à des échelles plus ou moins importantes, peuvent trouver un intérêt à l’IA : de la grande entreprise très structurée qui a donc un nombre d’axes d’optimisation important, à la start-up qui doit rapidement gagner en rentabilité et a besoin d’automatiser des tâches secondaires.

On distingue ainsi 3 grands enjeux auxquels l’IA peut répondre et pour lesquels Docaposte peut accompagner les entreprises :

• La simplification de l’expérience. Très en amont, il devient possible d’identifier les problématiques des clients de nos clients grâce à l’IA. En personnalisant un certain nombre de services et en anticipant les demandes – ce qu’on appelle l’IA prédictive – l’expérience utilisateur en est simplifiée.
• L’optimisation des processus métiers. L’IA permet de reproduire des tâches répétitives afin que les collaborateurs puissent se focaliser sur des tâches à valeur ajoutée, qui nécessitent une expertise métier. L’IA est alors utile à l’amélioration du ROI et de la productivité.
• L’aide à décision. Grâce à la reconnaissance de données et à leur analyse, l’IA peut prédire et anticiper un certain nombre de comportements mais aussi fournir des éléments d’aide à la décision. En délivrant des éléments factuels, elle permet aux experts métier de faire des arbitrages entre différentes situations. »

« En tant que Tiers de confiance numérique, expert du traitement de données sensibles, nous prônons une IA responsable. »

3. Comment Docaposte se positionne-t-elle dans l’IA ? Quelles sont ses domaines de compétences et quelle est la particularité de l’IA de Docaposte ?

« Docaposte dispose d’une force de frappe unique dans l’écosystème français. La branche numérique du Groupe La Poste, à laquelle Docaposte est rattachée, rassemble 120 ingénieurs, docteurs et data scientists spécialisés dans l’IA.

Nous sommes ainsi en capacité de traiter les multiples usages permis par l’IA et sommes présents dans 4 grands domaines de l’IA:

• La Computer vision : notre IA est capable de reconnaître et de détecter des objets dans les documents, qu’il s’agisse de reconnaissance d’adresses, de plaques d’immatriculation, d’interprétation d’images…
• Le Machine learning : grâce à l’IA, il est possible d’analyser et de prédire des situations de comportements, de détecter des fraudes, par exemple, ou encore de prévenir certains risques.
• La recherche opérationnelle : nous modélisons des systèmes complexes qui permettent une meilleure gestion et optimisation des ressources et des flux ; par exemple, nous optimisons le transport de colis pour le compte La Poste.
• Le traitement du langage naturel (NLP) : l’IA permet de mettre en place des agents conversationnels, aussi appelés chatbots, mais grâce à l'interprétation de texte dans des documents, elle permet aussi de traiter automatiquement certains mails.

La data est indispensable : sans elle, pas d’IA ! De ce fait, les données sont au cœur de nos préoccupations. Le risque provient, en effet, non pas de l’IA en soi, mais de ce qu’on pourrait attendre d’elle, de la manière dont on l’« éduque », dont elle est développée et utilisée. Chez Docaposte, notre IA est éthique et s’appuie sur les valeurs du Groupe La Poste.

En tant que Tiers de confiance numérique, expert du traitement de données sensibles, nous prônons une IA responsable, reposant sur 4 piliers :

• La transparence sur l’origine des données et la propriété des données et des algorithmes utilisés
• L’information sur les interactions entre les différents systèmes utilisés, afin de faciliter la compréhension des usagers sur les résultats obtenus et la manière dont ils sont utilisés.
• L’humain au centre : toute personne impliquée dans un processus mettant en œuvre de l’intelligence artificielle doit pouvoir la contester, la corriger et agir si besoin, afin de garder la main sur la validation de processus ou sur la décision finale. L’IA ne doit pas être souveraine, même dans les processus les plus automatisés.
• La cyber sécurité et l’intégrité des systèmes d’Intelligence Artificielle afin qu’aucune cyberattaque ne puisse venir modifier les comportements et induire des biais. Nous pouvons garantir la sécurité de tout le système et assurer que l’IA est fiable.

Notre positionnement responsable est aussi un élément différenciant, en particulier vis-à-vis d’acteurs américains ou chinois qui ne répondent pas aux mêmes réglementations et ne proposent pas les mêmes garanties, notamment en termes de transparence et de protection des données. »