Il y a trop de fantasmagorie autour de mon métier.

L'intelligence artificielle dans la tête des gens, c'est un coup de baguette magique. 

Le point central de notre démarche est l’usager. S’il n’y a pas l’étude utilisateur, on ne rentre pas sur le projet. Nous ne répondons pas aux appels d’offres qui vont morceller les projets et qui ne permettent pas d’avoir une vision globale du bot, de ses objectifs et des gains qu’il va apporter. 

Ça m'est donc déjà arrivé de rediriger des prospects vers des produits de substitution. 

Ce qui nous intéresse quand on va choisir un nouveau partenaire, c'est parce que ça va nous permettre d'aller tester des choses très concrètes sur le terrain. Alors on sait qu'on va répondre à un besoin identifié et surtout obtenir un gain. 

Comme notre spectre est assez réduit et que nous croyons dans l’efficacité par la spécialisation des algorithmes ( on a créé IA Médical et IA Marketing car on ne mélange pas nos usages). 

Il faut en premier expliquer ce que l'IA n’EST pas. 

• L’IA ne décide pas, elle est entrainée
• L’IA n’est pas éthique, c’est à nous de l’être 
• l’IA n’est pas sexiste, son dataset est biaisé 

Elle ne peut tout simplement pas ÊTRE quoi que ce soit, ce sont des algorithmes, ils n'ont pas d'existence. Déjà, d'expliquer ça, c’est casser des choses dans la tête des gens.

C'est un système qui va appliquer des recommandations, pour ma part, il est important de considérer les usages d’aujourd’hui, j’ai écrit un article sur ce sujet. 

Notre parti pris c’est de comprendre pourquoi il y a des biais dans les dataset et est-ce que certains sont intéressant pour le projet. Pour moi, un dataset avec des biais est un moyen de rectifier le tir ou de mieux comprendre la cible visée. 

Par exemple, LISA sait analyser des sentiments dans un contexte d’avis précis. Il y a forcément des biais à l’interieur car on est sur un texte écrit à l’émotion, sur une expérience vécue et souvent sur un mobile.

Demain, tu lui donnes un texte de Baudelaire, elle ne saura pas l’analyser et c’est très bien, ce n’est pas son périmètre. 

Nous croyons que pour développer une IA efficiente, elle correspondre à un contexte et des usagers particuliers et être évaluée en permanence car ceux-ci évoluent.