7 questions sur l’intelligence artificielle générative

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L’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet récurrent dans les médias depuis l’apparition voici 12 mois de sa dimension « générative » avec ChatGPT. Etudes, sondages et commentateurs tentent de prédire sa place dans les entreprises. Au point de tout confondre ? Voici les réponses aux vraies questions que se posent les clients, mais aussi les collaborateurs, des experts-comptables.

1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est une discipline scientifique et technologique qui vise à faire exécuter par des machines (ordinateurs et programmes informatiques) des processus cognitifs jusque-là réservés aux capacités du cerveau humain. Elle trouve ses applications par exemple pour la compréhension (dialogue hommes-machines), le raisonnement et l’apprentissage. Selon Yann Le Cun¹, expert français de l’IA et actuellement responsable de l’IA du groupe Meta (Facebook), l’intelligence artificielle est tout simplement « la capacité qu’aurait une machine à exécuter des tâches et à résoudre des problèmes normalement attribués aux humains ou aux animaux. »

L’une des caractéristiques marquantes de l’IA est sa capacité d’auto-apprentissage automatique. C’est le principe du Machine Learning : l’IA se nourrit en permanence des nouveaux contenus qui sont injectés dans les bases de données. Elle apprend toute seule ! Le Deep Learning, qui s’inspire du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones, constitue un niveau supplémentaire d’auto-apprentissage, qui se nourrit de textes, mais aussi de l’analyse de données non structurées telles que des images, des vidéos, des sons.

L’IA a commencé à être étudiée comme discipline scientifique au cours des années 1950. Le premier système capable de reconnaissance vocale a été mis au point au début des années 1970. Mais plusieurs facteurs font qu’aujourd’hui l’IA a franchi une nouvelle étape :

– Capacités de stockage des données à bon marché (disques durs), et illimité (espace dans le Cloud),

– Processeurs avec d’énormes capacités de traitement à moindre coût,

– Big Data pour alimenter les bases de données,

– Algorithmes statistiques de plus en plus précis et performants.

La combinaison de ces éléments a permis le développement et le succès accélérés de l’IAG, l’intelligence artificielle générative.

2. Quelle est la différence entre IA et IA générative ?

L’IA générative (IAG) est une branche de l’intelligence artificielle, dédiée à la création de nouveaux contenus. Ces contenus peuvent être des textes (lettres, rapports, articles…), des images ou des vidéos. En matière de textes par exemple, l’IAG est capable de comprendre finement les requêtes, mais aussi de générer des réponses nouvelles à partir d’informations qu’elle est allée elle-même chercher, et de les exprimer dans un langage structuré (et une syntaxe parfaite).

L’IAG peut aussi générer des objets réalistes qui semblent avoir été créés par un être humain, des dessins ou des tableaux dont on ne sait plus s’ils ont été imaginés par une machine ou par un artiste. Ou encore des vidéos mettant en scène des personnalités publiques (des « Deepfakes » particulièrement réalistes), etc.

3. L’IA générative, comment ça marche ?

Le principe de l’IA générative, dont ChatGPT (pour Generative Pre-Trained Transformer²), BARD (Google), Llama (Facebook) ou Anthropic (Amazon) figurent parmi les plus connus, est simple et logique. Une base de données est constituée avec des multiples contenus (textes, images, sons, vidéos…). Ensuite, l’utilisateur formule une instruction (un « prompt ») en décrivant ce qu’il veut. Par exemple : ‘Comment traiter IFRS16 en évaluation d’entreprise?’ ou ‘Crée un plan financier pour une petite entreprise, en mettant l’accent sur la maîtrise des frais généraux et les investissements à long terme, avec des conseils en matière fiscale’. » Il existe déjà des catalogues de prompts dédiés aux experts-comptables.

ChatGPT utilise un modèle de langage dont le principe est simple : il génère des mots ou des séquences de mots cohérentes : à chaque mot du vocabulaire du modèle est associée une « probabilité » d’être utilisé en fonction du contexte. L’un des avantages, pour l’utilisateur, est que l’IAG s’adapte aux demandes : si la réponse à un « prompt » n’est pas satisfaisante, on peut reformuler et l’IA recommence, complète, synthétise les contenus proposés. En autant d’itérations que nécessaire… ce qui n’est pas toujours possible avec un humain ! Si l’opérateur sait ce qu’il veut, l’IAG lui donnera. Et s’il ne sait pas… elle lui donnera des idées !

4. L’IA générative à combien de paramètres ?

Les grands modèles linguistiques comme GPT4 sont entraînés sur des millions de pages Web, de livres et d’autres données textuelles. Quasiment tous les contenus du Web ont été « aspirés » pour constituer leurs bases de données. Résultat ? De vraies bêtes à concours ! ChatGPT a brillamment réussi les examens pour devenir avocat, aux Etats-Unis, avec 76% de bonnes réponses aux QCM, soit 7% de plus que la moyenne des étudiants³. De même, l’IA de Google a réussi à un concours de médecine⁴, avec un score de 67%, alors que seulement 60% sont exigés pour être reçu. Et pourquoi pas le diplôme d’expertise-comptable ? Pour sa partie théorique en tous cas, puisque l’IA a déjà réussi à passer le CPA (Certified Public Accountant)⁵ !

Plus le nombre de paramètres (éléments d’information) utilisés est élevé, meilleure est la fiabilité de l’IAG. Et ce nombre croît de façon exponentielle : la première version de ChatGPT en comptait « seulement » 117 millions, mais ChatGPT 3 (la version gratuite) en stocke 175 milliards ! Quant à ChatGPT4, on estime⁶ qu’il fonctionnera avec 100 000 milliards de paramètres (10¹⁴)…

5. Peut-on faire confiance à l’IA générative ?

Du fait de sa conception, l’IAG peut présenter plusieurs inconvénients : les réponses ne sont pas sourcées (gênant pour traiter des problématiques juridiques et fiscales…), il peut exister des biais liés aux données d’entraînement, des informations erronées peuvent être présentées comme vraies, sans oublier les « hallucinations » de l’IA, c’est-à-dire sa tendance à inventer des réponses quand elle ne les connait pas.

Les trois limites de l’IA Générative

Par rapport au cerveau humain, les limites majeures de l’IA demeurent de trois ordres :

La prise en compte du contexte des informations,
L’incapacité à créer des contenus vraiment originaux et créatifs comme pourrait le faire un humain,
La difficulté à intégrer la nuance,
La dimension de responsabilité, si importante pour les experts-comptables, lui est encore inconnue,
Le respect de la propriété intellectuelle, ainsi que la confidentialité des données traitées, peuvent poser problème.

Conscient de l’importance de ces questions, les éditeurs, Microsoft en tête, proposent déjà des versions sécurisées… et payantes.

6. L’IA générative menace-t-elle le métier d’expert-comptable ?

L’automatisation de la tenue par des outils métiers dopés à l’intelligence artificielle « traditionnelle » interrogeait déjà quant à l’avenir des collaborateurs comptables. C’est désormais l’usage de l’IA générative qui entraîne son lot de prévisions alarmistes. Mais pour les experts-comptables, l’IA et l’IAG constitueraient plutôt une source d’opportunités.

L’IA va aider les experts-comptables à détecter les risques de défaillance d’entreprises bien en amont pour pouvoir mieux accompagner les clients et prévenir ces risques de défaillance. Pour le moment, ChatGPT est une intelligence artificielle généraliste. Les experts-comptables attendent une IA beaucoup plus spécialisée pour en arriver à une automatisation complète de leurs tâches⁷

Cécile de Saint Michel

Présidente du CNOEC

Et les activités à la clé ne manquent pas : tenue, révision, paie, accompagnement juridique et fiscal, élaboration de tableaux de bord…

7. L’IA générative est-elle faite pour les cabinets comptables ?

Ce n’est pas demain que les cabinets utiliseront les talents de ChatGPT et consorts pour générer des images ou des vidéos. Mais dans sa dimension textuelle, ils peuvent en attendre beaucoup

La fonction Finance, avec ses données structurées, constitue un domaine idéal pour la GenAI. Sa première application est évidemment comptable. A travers des outils comme Cegid Loop, l’IA est déjà au cœur de la production de l’information financière, de la saisie à la révision, et même au-delà. Mais rapidement la facturation, les règlements, ou le suivi de trésorerie, pourront être plus largement automatisés grâce aux capacités d’interaction de l’IA générative

André Brunetière

Directeur produits et innovation du groupe Cegid

Ainsi peut-on rapidement espérer par exemple :

– Analyser et comprendre une liasse fiscale, en automatiser la synthèse,

– Rédiger une base (à retravailler) de commentaire d’une plaquette,

– Gagner du temps sur la rédaction règlementaire.

Laissons le mot de la fin à Sylvia Oddou, expert-comptable à Sisteron : « L’IA générative fait peur à beaucoup, mais pas à nous. Il faut l’aborder avec curiosité et sans appréhension, et apprendre à la mettre au travail ».

Les chiffres clés de l’IA générative

L’IA au service des cabinets d’expertise-comptable

Comment utiliser ce potentiel ?
Quelles sont ses conséquences pratiques ?
Par où commencer ?
Comment gérer la transformation ?

Autant de questions auxquelles nous avons souhaité apporter notre éclairage et celui de cabinets déjà passés à l’IA.

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¹ https://www.college-de-france.fr/media/yann-lecun/UPL4485925235409209505_Intelligence_Artificielle______Y._LeCun.pdf
² Les Transformers sont conçus pour apprendre à partir de séquences de données, telles que des phrases ou des paragraphes de texte.
³ « L’IA surpasse les humains à l’examen du barreau », https://www.droit-inc.com/article/28134/l-ia-surpasse-les-humains-a-l-examen-du-barreau
⁴ https://etudiant.lefigaro.fr/article/etats-unis-une-intelligence-artificielle-creee-par-google-reussit-le-concours-de-medecine_411b8250-20c5-11ee-8478-436437f3664a/. Voir aussi : https://www.futura-sciences.com/tech/breves/intelligence-artificielle-ia-google-med-palm-reussit-examen-medecine-etats-unis-8455/
⁵ « Is it All Hype? ChatGPT’s Performance and Disruptive Potential in the Accounting and Auditing Industries ». https://www.cfodive.com/news/chatgpt-aces-cpa-exam-prior-version-flunked-accounting-audit/651333/
⁶ https://datascientest.com/chatgpt-4-tout-savoir
⁷ https://www.experts-comptables.fr/sic-emissions-evenements-presse/sic-webzine/l-ia-ne-signe-pas-la-fin-de-l-employabilite-en-cabinet