High-tech : Intelligence artificielle ou intelligence numérique ?
Par Anthony Hié
Directeur de l’Innovation & de la Transformation digitale, Chief Innovation & Digital Officer Excelia
En février 2025, Paris est devenu le centre névralgique des discussions sur l’intelligence artificielle (IA), accueillant des événements d’envergure internationale pour renforcer l’action collective en faveur d’une IA au service de l’intérêt général. Ces rencontres poseront de nombreuses questions sur la place de cette technologie dans nos sociétés et sur la meilleure manière d’en encadrer le développement. Parmi les sujets majeurs abordés, une interrogation centrale demeure : doit-on parler d’intelligence artificielle ou plutôt d’intelligence numérique ?
Une question de terminologie : que désigne-t-on vraiment ?
Le terme «intelligence artificielle» suscite de nombreuses interprétations et alimente un imaginaire collectif oscillant entre progrès et craintes. L’idée d’une intelligence autonome, capable de raisonner et d’agir indépendamment de l’humain, est largement véhiculée par la culture populaire et certaines visions prospectives.
Or, plusieurs experts (*) remettent en cause cette appellation et préfèrent parler d’intelligence numérique, un concept qui reflète mieux la réalité des technologies actuelles. L’intelligence numérique désigne des systèmes avancés capables de traiter, d’analyser et de générer des données de manière optimisée, mais sans conscience ni compréhension réelle.
Ces technologies reposent sur des modèles statistiques et des algorithmes puissants, mais elles ne possèdent ni intuition, ni raisonnement autonome. L’enjeu sémantique est donc fondamental : en qualifiant ces systèmes d’«intelligents», ne risque-t-on pas d’entretenir des illusions sur leurs véritables capacités ?
Une automatisation avancée plutôt qu’une intelligence autonome
Contrairement à une IA dite «forte», qui impliquerait une forme de conscience et une capacité de réflexion indépendante, l’intelligence numérique repose sur l’automatisation de tâches complexes grâce à des algorithmes d’apprentissage machine et des bases de données massives.
Luc Julia, co-créateur de Siri et expert en IA, va même jusqu’à affirmer que «l’intelligence artificielle n’existe pas».
Selon lui, ces technologies ne font que reproduire des schémas préexistants, sans innovation réelle ni compréhension des notions qu’elles manipulent. Les modèles de langage comme ChatGPT illustrent parfaitement cette réalité. Leur fonctionnement repose sur la prédiction statistique des mots et des phrases les plus probables, sans aucune véritable compréhension du sens.
Ainsi, plutôt que d’évoquer une «intelligence», certains experts proposent de parler d’un «système d’aide à la décision» ou d’une «intelligence augmentée», soulignant le rôle complémentaire de ces technologies par rapport aux capacités humaines.
L’illusion de l’intelligence et ses risques
L’emploi du terme «intelligence artificielle» peut également induire en erreur sur le niveau réel de performance de ces technologies. De nombreuses personnes attribuent aux algorithmes une forme de conscience ou de raisonnement logique qu’ils ne possèdent pas.
Cette confusion peut engendrer une confiance excessive et conduire à des décisions automatisées biaisées ou mal comprises. L’un des principaux risques réside dans l’opacité des algorithmes. Beaucoup de systèmes d’intelligence numérique fonctionnent comme des «boîtes noires», où même les concepteurs ont du mal à expliquer précisément comment certaines décisions sont prises.
Cette situation soulève des questions éthiques cruciales, notamment en matière de responsabilité. Qui est responsable lorsqu’un algorithme discrimine involontairement un groupe social ou prend une décision erronée aux conséquences graves ?
L’importance d’une approche encadrée et éthique
Face à ces enjeux, l’adoption d’un cadre réglementaire clair est essentielle. L’AI Act européen, approuvé en février 2024, marque un tournant en introduisant une approche basée sur le niveau de risque des technologies d’IA.
Ce cadre vise à assurer plus de transparence et de contrôle sur l’usage de ces outils, notamment en interdisant certaines applications jugées trop intrusives, comme la reconnaissance biométrique en temps réel. Mais au-delà des régulations, une meilleure éducation du public et des entreprises est nécessaire.
Comprendre que ces systèmes ne sont pas réellement «intelligents», mais qu’ils sont de puissants outils d’analyse et d’aide à la décision, permettrait d’éviter les malentendus et de mieux encadrer leur usage.
Intelligence numérique : un terme plus juste pour l’avenir ?
Le choix des mots n’est pas anodin : parler d’intelligence numérique plutôt que d’intelligence artificielle permettrait de recentrer le débat sur les véritables capacités de ces technologies et d’éviter l’illusion d’une machine autonome et consciente. Plutôt que de redouter une IA omnipotente, mieux vaut comprendre et exploiter intelligemment les outils numériques, en veillant à garder le contrôle et à les mettre au service de l’humain.
Pourtant, la recherche va plus loin. De nombreux laboratoires poursuivent le développement d’une intelligence artificielle générale (AGI), capable de raisonner et d’apprendre de manière autonome. Bien que cette avancée reste hypothétique, elle soulève des enjeux majeurs. Entre innovation et précaution, il appartient à la société de définir la trajectoire de cette évolution et d’en anticiper les impacts.
(*) Luc Julia, co-créateur de Siri, affirme que «l’intelligence artificielle n’existe pas» et préfère insister sur les «objets intelligents» (2019).
l’Institut de valorisation des données (IVADO) a progressivement remplacé l’appellation «science des données, recherche opérationnelle et intelligence artificielle» par «intelligence numérique» (21 juin 2021).
