Le patron des Dallas Mavericks, Mark Cuban, a déclaré à ses abonnés ce dimanche que les travailleurs devraient utiliser l’intelligence artificielle comme un adversaire à tester et à défier, et non comme une machine rédigeant tranquillement leur travail à leur place. Cependant, dans des déclarations précédentes séparées concernant le risque d’adoption, Cuban a soutenu que les entreprises qui excellent dans l’IA, ainsi que toutes les autres se diviseraient en gagnants et en perdants à mesure que les outils se répandraient sur les lieux de travail.
Dans son post sur X, Cuban a écrit que le choix de carrière le plus sûr est d’interagir avec la production de l’IA, d’en sonder les erreurs et d’apprendre à expliquer ses découvertes aux managers et aux pairs. Il a déclaré que pour obtenir des résultats utiles, il faut effectuer un lourd travail en amont : construire les bons filets de sécurité et les bonnes informations de base avant de faire confiance au système.
Pourquoi il est essentiel de traiter l’IA comme une rivale
Cuban a présenté l’IA comme quelque chose de plus proche d’un collègue compétitif ou d’un conseiller extérieur que d’un substitut à la pensée humaine. Il a également déclaré que l’IA ne pèse pas les résultats de la même manière que les personnes, laissant la responsabilité du jugement à l’utilisateur.
Cette position correspond à l’avertissement plus large de Cuban selon lequel les entreprises ne peuvent pas traiter tous les produits d’IA comme le même outil avec un logo différent. Il a déclaré que les dirigeants doivent comprendre comment les modèles diffèrent, sinon ils risquent de perdre du temps et de l’argent en poursuivant la mauvaise mise en œuvre.
Le point commun des deux messages est la sécurité des coûts et de l’emploi : les conseils de Cuban visent à éviter les erreurs coûteuses tout en réduisant les chances que les flux de travail pilotés par l’IA rendent un rôle redondant. Lors d’un appel avec Adam Joseph, le fondateur de Clipbook, Cuban a décrit l’IA comme un outil de transformation pour les entreprises qui l’exploitent correctement, mais comme une distraction qui vide les budgets lorsqu’elle est utilisée sans précaution.
Peut-on faire confiance à une IA sans vérification ?
Le post de Cuban s’en est aussi pris à l’utilisation passive de l’IA, en soutenant que le simple fait de répéter le contenu produit par l’IA sans le remettre en question constitue un moyen rapide de se faire virer. Il a déclaré que la plupart des gens ne savent pas comment fournir le contexte et les règles qui permettraient aux systèmes d’IA de faire émerger de meilleures réponses.
Dans d’autres commentaires, Cuban a décrit l’IA comme “stupide”, tout en restant puissante, car elle peut conserver et rappeler d’énormes quantités d’informations. Il a également averti que les outils peuvent se tromper tout en sonnant juste, ce qui augmente les enjeux de vérification au sein des entreprises.
Cuban a ajouté qu’en dehors des organisations axées sur la technologie, il y a de fortes chances que la haute direction ne comprenne pas pleinement ce qu’il faut pour mettre en place une IA correctement. Comme l’a noté X, il a lié cette lacune au besoin d’employés capables de remettre en question le modèle, d’appliquer le jugement et de communiquer clairement les compromis.
Trois stratégies clés pour exploiter l’IA efficacement
Une tactique à laquelle Cuban a fait allusion consiste à traiter la production de l’IA comme un élément que vous devez mettre à l’épreuve, en cherchant où elle échoue plutôt que là où elle flatte votre premier brouillon. Une autre consiste à effectuer le travail lent en amont – définir les contraintes, fournir le contexte et établir des règles – avant d’utiliser l’IA dans un travail de production.
Cuban a également exhorté les entreprises à protéger leur propriété intellectuelle pendant qu’elles expérimentent, mettant en garde contre le fait de publier négligemment un travail précieux en ligne qui pourrait être recueilli par des chatbots de web scraping. Cette prudence s’accorde avec sa vision selon laquelle l’adoption de l’IA n’est pas qu’une simple décision logicielle, mais un problème de processus et de gouvernance qui peut entraîner de réels inconvénients s’il est traité à la légère.