Hybridation

Nécessité d'un modèle d'hybridation totale entre Intelligence Artificielle, Business et management

Si l’intelligence artificielle date des années 50, elle connaît aujourd’hui un tel essor, que les machines sont désormais capables de surpasser les performances des humains dans certains domaines.

L’intelligence artificielle peut légitimement remplacer l’humain dans l’accomplissement de tâches fastidieuses et chronophages, pour lui permettre de se consacrer à des activités plus valorisantes. L’enjeu de l’IA réside donc dans la formation des jeunes et des moins jeunes à ces nouveaux défis.

Au-delà de ses enjeux techniques (Web Crawling, Data mining, Data Science, Machine Learning, Deep learning, etc.), l’hybridation entre l’IA et le management est une nécessité pour faire face aux fortes mutations technologiques, aux défis de l’évolution scientifique et aux contraintes sociétales qui conditionnent le monde de demain. Une intégration totale des contenus, de la pédagogie, de la recherche en IA et en sciences sociales permet ainsi l’émergence d’un nouveau modèle capable de faire face aux grands enjeux scientifiques, industriels et sociétaux.

Notre projet d’école ne cherche pas à concurrencer les écoles d’ingénieurs ou les écoles de commerce, toutes deux séculaires et reconnues en France, mais à investir le domaine qui se situe entre ces deux piliers d’excellence, démontré avec succès dans certaines institutions de rang mondial comme l’université de Stanford ou l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).

Une Intelligence Artificielle de la confiance et de la responsabilité

En IA, la question de la confiance est évidemment essentielle. Quand on prend un médicament sans connaître sa formule chimique, on fait confiance au fabriquant quant à l’effet du médicament pour soigner son affection. De la même manière, on fait confiance aux algorithmes de recommandation : les premiers résultats d’un moteur de recherche, les propositions de Netflix pour visionner un film ou d’Amazon pour acheter un produit, l’itinéraire proposé par votre GPS...
Mais quels sont les raisons et les objectifs qui sous-tendent ces recommandations ? S’agit-il de recommandations « orientées clients », pour le satisfaire, ou « orientées services », pour répondre aux seuls besoins de l’entreprise (liquidation d’un stock, valorisation d’un produit etc.) ? Et quelles sont les fonctions d’optimisation ? Un moteur de recherche de vidéos sur internet peut être optimisé en fonction du temps passé par l’utilisateur devant l’écran. Ce qui conduit l’IA à proposer des contenus de plus en plus addictifs (violences, rumeurs, fake news...).

Il est donc essentiel d’intégrer ces questions relatives à l’éthique, au sens large, dans les programmes de formation à l’IA : des questions de sociologie du travail (travailleurs du clic), aux questions liées aux données (RGPD), aux questions de robustesse des algorithmes, de leurs explicabilités, de leurs biais, mais également de la « relation clients », aux questions de gouvernance (crédit social...), et de philosophie (libre arbitre, volonté...).

Les programmes diplômants d’aivancity sont définis autour d’un équilibre de trois composantes : 50% de compétences technologiques, 25% de business management et 25% d’éthique de l’IA. Ces compétences sont déclinées à travers des contenus pédagogiques (enseignements, applications, clinique de l’IA, développement personnel) dans lesquels les trois composantes sont totalement intégrées.

Tous nos programmes de formation professionnelle intègrent également systématiquement les implications business et éthiques des aspects technologiques de l’IA et ou de la Data abordés.

Cette approche hybride est la marque distinctive d’aivancity School of AI & Data for Business & Society