Humain ou IA ? Qui décidera le futur ?
Existe au format livre et ebook
Présentation du livre
Cet ouvrage a reçu le Prix du livre InCyber 2024 dans la catégorie "Grand Public"
William T., 39 ans, voyageant seul en 2e classe à bord du Titanic, a-t-il survécu au naufrage du célèbre navire ? C’est le point de départ d’une étonnante expérimentation menée auprès de cent cinquante êtres humains… et d’une intelligence artificielle. Objectif ? Comprendre les modalités de la prise de décision humaine lorsqu’elle est confrontée à une recommandation algorithmique.
Car si l’IA et ses applications sont devenus incontournables ces dernières années, leur fonctionnement concret reste relativement méconnu du plus grand nombre, au risque de cristalliser craintes et fantasmes… voire de limiter l’usage qu’on en fait. L’expérience montre pourtant qu’il vaut mieux concilier IA et humains plutôt que les opposer.
Qui décidera du futur ? Loin des scénarios apocalyptiques où les androïdes se soulèvent, cet ouvrage se penche sur les caractéristiques propres de l’intelligence artificielle et les manières dont celles-ci influencent les décisions humaines. Il pose les bases, les codes, les prérequis et les limites d’une collaboration humain/machine optimale. Enfin, il propose un éclairage des impacts de cette collaboration inédite sur le futur.
Sommaire de l'ouvrage
Avant-propos
Une nécessaire et absolue complémentarité ? Pas si sûr que ça !
La fin des illusions
Idées reçues et réalité de l’IA
Hard et softs skills : un rééquilibrage nécessaire
Prise de décision et allocation de ressources
Chapitre 1 Mythes et réalités de l'intelligence artificielle
Intelligence artificielle : de quoi parle-t-on ?.
Le mythe de l’intelligence augmentée et son adoption dans les faits
L’histoire de la question fondamentale du « qui décide »
Data Science vs facteurs humains
Cavern : la genèse d’une méthode révolutionnaire
Chapitre 2 Qui décide ? Qui commande ? L'absolue évidence de l'objectivité
Objectiver l’usage de l’IA.
Le principe du modèle de coût : la déconstruction des métriques traditionnelles
L’usage controversé du score de confiance : attributs et logiques combinatoires
Conclusions préliminaires
Chapitre 3 L'IA, ce collègue qui dérange
Les raisons d’une collaboration qui ne tombe pas sous le sens : biais cognitifs et conception
Performance, éthique et responsabilité : la problématique de « l’oversight »
Les clés de demain
Explications vs justifications : les clés de l’adoption
Conclusion
