La promesse d’opportunité de l’IA

Dans toutes les industries, les nouveaux rôles et les équipes se forment, et les outils d’IA remodèlent les flux de travail plus rapidement que les normes ou les stratégies ne peuvent suivre. Mais la signification est encore floue, les stratégies ne sont pas claires. Le jeu final, s’il y en a un, reste incertain. Pourtant, le rythme et la portée du changement semblent prétendus. On dit à tout le monde de s’adapter, mais peu savent exactement ce que cela signifie ou jusqu’où les changements iront. Certains chefs de file de l’industrie de l’IA affirment que d’énormes changements arrivent, et bientôt, avec des machines superintelligent émergeant peut-être dans quelques années.

Mais peut-être que cette révolution de l’IA va faire faillite, comme d’autres l’ont déjà fait, avec un autre «hiver de l’IA» à suivre. Il y a eu deux hivers notables. Le premier a eu lieu dans les années 1970, provoqué par des limites de calcul. Le second a commencé à la fin des années 1980 après une vague d’attentes non satisfaites avec des échecs de haut niveau et une sous-livraison de «systèmes d’experts». Ces hivers ont été caractérisés par un cycle d’attentes élevées suivis d’une profonde déception, entraînant des réductions importantes du financement et de l’intérêt pour l’IA.

Si l’excitation autour des agents de l’IA reflète aujourd’hui la promesse ratée des systèmes experts, cela pourrait conduire à un autre hiver. Cependant, il existe des différences majeures entre cette question et maintenant. Aujourd’hui, il y a beaucoup plus d’adhésion institutionnelle, de traction des consommateurs et d’infrastructure de cloud computing par rapport aux systèmes experts des années 1980. Il n’y a aucune garantie qu’un nouvel hiver n’émergera pas, mais si l’industrie échoue cette fois, ce ne sera pas faute d’argent ou d’élan. Ce sera dû au fait que la confiance et la fiabilité se sont brisées en premier.

La migration cognitive a commencé

Si «la grande migration cognitive» est réelle, cela reste la première partie du voyage. Certains sont montés à bord du train tandis que d’autres s’attardent encore, ne savent pas si ou quand se mettre à bord. Au milieu de l’incertitude, l’atmosphère de la gare s’est agrandie, comme les voyageurs sentant un changement d’itinéraire de voyage que personne n’a annoncé.

La plupart des gens ont un emploi, mais ils s’interrogent sur le degré de risque qu’ils sont confrontés. La valeur de leur travail change. Une anxiété silencieuse mais croissante bourdonne sous la surface des examens de performance et des mairies de l’entreprise.

Déjà, l’IA peut accélérer le développement de logiciels de 10 à 100x, génère considérablement la majorité des délais du code et du projet de compression de la clientèle. Les gestionnaires peuvent désormais utiliser l’IA pour créer des évaluations de performance des employés. Même les classiciens et les archéologues ont trouvé de la valeur dans l’IA, ayant utilisé la technologie pour comprendre les inscriptions latines anciennes.

Les «volontaires» ont une idée de l’endroit où ils vont et peuvent trouver du traction. Mais pour les «pressions», les «résistants» et même ceux qui ne sont pas encore touchés par l’IA, ce moment ressemble à quelque chose entre l’anticipation et le chagrin. Ces groupes ont commencé à comprendre qu’ils peuvent ne pas rester longtemps dans leurs zones de confort.

Pour beaucoup, ce n’est pas seulement une question d’outils ou d’une nouvelle culture, mais que cette culture ait du tout. Attendre trop longtemps revient à manquer le train et pourrait entraîner un déplacement à long terme du travail. Même ceux auxquels j’ai parlé qui sont âgés dans leur carrière et qui ont commencé à utiliser l’IA se demandent si leurs positions sont menacées.

Le récit de l’opportunité et de la mise à jour cache une vérité plus inconfortable. Pour beaucoup, ce n’est pas une migration. Il s’agit d’un déplacement géré. Certains travailleurs ne choisissent pas de se retirer de l’IA. Ils découvrent que l’avenir en cours de construction ne les inclut pas. La croyance dans les outils est différente de l’appartenance au système que les outils sont de remodelage. Et sans un chemin clair pour participer de manière significative, «adapter ou être laissé pour compte» commence à ressembler moins à des conseils et plus à un verdict.

Ces tensions expliquent précisément pourquoi ce moment est important. Il y a un sentiment croissant que le travail, comme ils l’ont connu, commence à reculer. Les signaux viennent du haut. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a reconnu autant dans un mémo de juillet 2025 après une réduction de force, notant que la transition vers l’ère AI «pourrait être désordonnée parfois, mais la transformation l’est toujours». Mais il y a une autre couche dans cette réalité troublante: la technologie qui stimule cette transformation urgente reste fondamentalement peu fiable.

Le pouvoir et le problème: pourquoi l’IA ne peut toujours pas faire confiance

Et pourtant, malgré toute l’urgence et l’élan, cette technologie de plus en plus omniprésente elle-même reste glitchy, limitée, étrangement cassante et loin d’être fiable. Cela soulève une deuxième couche de doute, non seulement sur la façon de s’adapter, mais sur la question de savoir si les outils auxquels nous nous adaptons peuvent livrer. Peut-être que ces lacunes ne devraient pas être une surprise, étant donné que ce n’était que il y a seulement plusieurs années lorsque la sortie des grands modèles de langage (LLMS) était à peine cohérente. Maintenant, cependant, c’est comme avoir un doctorat dans votre poche; L’idée de l’intelligence ambiante à la demande une fois que la science-fiction s’est presque réalisée.

Sous leur vernis, cependant, les chatbots construits au sommet de ces LLM restent faillibles, oublieux et souvent trop confiants. Ils hallucinent toujours, ce qui signifie que nous ne pouvons pas faire entièrement confiance à leur production. L’IA peut répondre avec confiance, mais pas à la responsabilité. C’est probablement une bonne chose, car nos connaissances et notre expertise sont encore nécessaires. Ils n’ont pas non plus de mémoire persistante et ont du mal à faire avancer une conversation d’une session à une autre.

Ils peuvent également se perdre. Récemment, j’ai eu une session avec un chatbot de premier plan, et il a répondu à une question avec un non-séquence complet. Quand j’ai souligné cela, il a répondu à nouveau hors sujet, comme si le fil de notre conversation avait simplement disparu.

Ils n’apprennent pas non plus, du moins pas au sens humain. Une fois qu’un modèle est publié, que ce soit par Google, Anthropic, Openai ou Deepseek, ses poids sont gelés. Son «intelligence» est fixe. Au lieu de cela, la continuité d’une conversation avec un chatbot est limitée aux limites de sa fenêtre de contexte, ce qui est, certes, assez grand. Dans cette fenêtre et cette conversation, les chatbots peuvent absorber les connaissances et établir des connexions qui servent d’apprentissage dans le moment, et ils semblent de plus en plus comme des savants.

Ces cadeaux et défauts s’ajoutent à une présence intrigante et séduisante. Mais pouvons-nous lui faire confiance? Des enquêtes telles que le baromètre d’Edelman Trust 2025 montrent que l’IA Trust est divisée. En Chine, 72% des personnes expriment la confiance dans l’IA. Mais aux États-Unis, ce nombre tombe à 32%. Cette divergence souligne comment la foi publique dans l’IA est façonnée autant par la culture et la gouvernance que par la capacité technique. Si l’IA ne faisait pas halluciner, si elle se souvient, si elle apprenait, si nous comprenons comment cela fonctionnait, nous lui ferions probablement plus confiance. Mais la confiance dans l’industrie de l’IA elle-même reste insaisissable. Il y a des craintes répandues qu’il n’y ait pas de réglementation significative de la technologie de l’IA, et que les gens ordinaires n’auront pas leur mot à dire sur la façon dont il est développé ou déployé.

Sans confiance, cette révolution de l’IA pliera-t-elle et provoquera-t-elle un autre hiver? Et si oui, qu’arrive-t-il à ceux qui ont investi du temps, de l’énergie et de leur carrière? Ceux qui ont attendu pour embrasser l’IA seront mieux lotis pour l’avoir fait? La migration cognitive sera-t-elle un flop?

Certains chercheurs notables d’IA ont averti que l’IA dans sa forme actuelle – basée principalement sur les réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur sur lesquels les LLM sont construites – ne seront pas des projections optimistes. Ils affirment que des percées techniques supplémentaires seront nécessaires pour que cette approche progresse beaucoup plus. D’autres n’acceptent pas les projections d’IA optimistes. Le romancier Ewan Morrison considère le potentiel de la superintelligence comme une fiction suspendue pour attirer le financement des investisseurs. “C’est un fantasme”, a-t-il dit, “un produit du capital-risque est devenu fou.”

Peut-être que le scepticisme de Morrison est justifié. Cependant, même avec leurs lacunes, les LLM d’aujourd’hui démontrent déjà un énorme utilitaire commercial. Si les progrès exponentiels des dernières années s’arrêtent demain, les ondulations de ce qui a déjà été créée aura un impact pour les années à venir. Mais sous ce mouvement se trouve quelque chose de plus fragile: la fiabilité des outils eux-mêmes.

Le pari et le rêve

Pour l’instant, les avancées exponentielles se poursuivent alors que les entreprises pilotent et déploient de plus en plus l’IA. Qu’il soit motivé par la conviction ou la peur de manquer, l’industrie est déterminée à aller de l’avant. Tout cela pourrait s’effondrer si un autre hiver arrive, surtout si les agents de l’IA ne parviennent pas à livrer. Pourtant, l’hypothèse dominante est que les lacunes d’aujourd’hui seront résolues grâce à une meilleure ingénierie logicielle. Et ils pourraient l’être. En fait, ils le feront probablement, au moins dans une certaine mesure.

Le pari est que la technologie fonctionnera, qu’elle évoluera et que la perturbation qu’il crée sera l’emporrée sur la productivité qu’elle permet. Le succès dans cette aventure suppose que ce que nous perdons dans les nuances humaines, la valeur et le sens sera compensé dans la portée et l’efficacité. C’est le pari que nous faisons. Et puis il y a le rêve: l’IA deviendra une source d’abondance largement partagée, augmentera plutôt que d’exclure, et élargira l’accès à l’intelligence et aux opportunités plutôt que de la concentrer.

Le trouble réside dans l’écart entre les deux. Nous allons de l’avant comme si prendre ce pari garantira le rêve. C’est l’espoir que l’accélération nous atternera dans un meilleur endroit, et la foi qu’elle n’érodera pas les éléments humains qui rendent la destination à l’atteinte. Mais l’histoire nous rappelle que même les paris réussis peuvent laisser beaucoup de temps derrière. La transformation «désordonnée» en cours n’est pas seulement un effet secondaire inévitable. C’est le résultat direct d’une vitesse écrasante humaine et institutionnelle à s’adapter efficacement et avec soin. Pour l’instant, la migration cognitive continue, autant de foi que la croyance.

Le défi n’est pas seulement de construire de meilleurs outils, mais de poser des questions plus difficiles sur leur place. Nous ne migrons pas seulement vers une destination inconnue; Nous le faisons si vite que la carte change pendant que nous courons, se déplaçant à travers un paysage qui est toujours en cours de dessin. Chaque migration porte l’espoir. Mais l’espoir, non examiné, peut être risqué. Il est temps de demander non seulement où nous allons, mais qui pourra appartenir à notre arrivée.

Gary Grossman est vice-président exécutif de la pratique technologique chez Edelman et Global Lead of the Edelman AI Center of Excellence.

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