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IA : Comment l’usine à impact influence-t-elle l’intelligence artificielle ?

IAIntelligence Artificelle

L’intelligence artificielle n’est qu’un outil au service d’un système. Comme tout outil informatique, son rôle est d’accélérer des actions dont l’exécution manuelle génère du gaspillage. Mais si le système qui l’emploie est défaillant, l’IA ne fera qu’amplifier le désordre et rendre le chaos incontrôlable. Les usines à impact en ont conscience : elles adaptent d’abord leurs processus à leurs besoins réels, puis leurs outils — dont l’intelligence artificielle — à ces processus. 

« La technologie est la solution ! Quel est le problème ? » C’est une phrase que j’ai souvent entendue dans le monde de la tech, où l’innovation oscille entre invention et application.

Tester les nouveautés est essentiel : sans expérimentation, aucun cas d’usage ne voit le jour. C’est ainsi que les grandes avancées émergent — du web inventé pour relier des chercheurs jusqu’à l’imprimante 3D devenue outil d’autonomie locale.

Mais lorsqu’on applique une technologie à tout — une blockchain pour gérer un simple fichier Excel, ou une IA pour trier des candidatures sans comprendre les biais du processus — c’est le chaos qui s’installe. La technologie amplifie ce qu’elle touche : un système clair gagne en efficacité, un système confus devient incontrôlable.

Les usines à impact évitent cet écueil en inversant la logique : elles partent du problème, pas de la solution. Elles observent le terrain, formulent des hypothèses, puis testent à petite échelle avant de déployer. C’est cette approche itérative, ancrée dans le besoin réel, qui leur permet de transformer les outils technologiques en leviers d’impact plutôt qu’en générateurs de complexité.