Livre

Travailler avec l’IA

Histoires vraies de collaboration entre l’homme et la machine

Steven Miller et Thomas H. Davenport

MIT Press, 2022

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Classement éditorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Caractéristiques

Pratique
Bien structuré
Niveau débutant

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Commentaires

L’avenir du travail est déjà là. Des secteurs aussi divers que les transports publics et la publicité utilisent désormais l’IA. Dans ce livre éclairant, Steven Miller et Thomas H. Davenport, experts en informatique, présentent des exemples d’intégration réussie de l’IA sur le lieu de travail. Au-delà des statistiques, ils expliquent en détail les effets actuels de l’IA sur le mode de travail et mettent en lumière les questions qui se posent pour l’avenir. Que vous soyez préoccupé par les conséquences de l’IA sur votre propre travail ou que vous envisagiez de la promouvoir dans votre entreprise, vous trouverez des informations précieuses dans ce livre de Miller et Davenport.

Résumé

L’automatisation de l’IA implique des systèmes basés sur des règles, ainsi que des systèmes d’apprentissage automatique.

Les ingénieurs en IA développent des systèmes basés sur des règles en utilisant de multiples énoncés « si-alors ». Ils entraînent les systèmes d’apprentissage automatique avec des données étiquetées. Ces systèmes peuvent détecter des modèles dans ces données, qu’ils déploient ensuite pour interpréter les données non étiquetées. Sur le lieu de travail, l’IA assume de nombreuses fonctions, notamment :

Les prévisions
Les recommandations
Les classements (par exemple pour des leads)
La recherche d’informations spécifiques dans un document
L’automatisation des processus

L’automatisation et l’amélioration de l’efficacité grâce à l’IA sont déjà largement répandues et observables sur de nombreux lieux de travail. Chez Morgan Stanley, l’IA propose des recommandations personnalisées de produits et de programmes sur la base du profil et du portefeuille spécifiques d’un client. Le conseiller financier décide ensuite de la pertinence des invites en fonction de sa connaissance personnelle du client...

À propos des auteurs

Thomas H. Davenport est professeur d’informatique et de gestion au Babson College et conseiller principal en IA auprès de Deloitte Analytics. Steven Miller est professeur émérite en matière de systèmes d’information à la Singapore Management University.