– Paroles bilingues Anglais/Français

Paroles et Traduction

[Français]

Pour vous initier à l'IA, j'ai quatre principes fondamentaux par lesquels j'aime commencer. Le

premier principe est de toujours inviter l'IA à la table. Utilisez-la pour tout ce que vous pouvez, légalement et

éthiquement. Et c'est parce qu'on ne sait pas toujours ce que l'IA peut faire. Et il est probable que les créateurs

du système d'IA que vous utilisez ne savent pas ce qu'il peut faire pour vous, votre secteur, votre travail

ou votre vie. Il faut l'utiliser pour le découvrir. Posez-lui des questions sur une idée que

vous avez. Demandez-lui de vous aider à rédiger une note, avec l'accord des personnes présentes. Laissez-la

enregistrer ce qui se passe et vous donner un retour sur votre prestation. Résumer des notes pour vous.

Écrire du code. Analyser des données. Vous ne saurez pas ce dans quoi elle est bonne ou mauvaise tant que vous ne l'aurez pas utilisée. Et vous

pourriez être très surpris de découvrir tout ce qu'elle sait bien faire. Comme vous pourriez essuyer quelques

déceptions. Cela fait partie du processus. Vous devez donc l'utiliser pour comprendre comment elle fonctionne.

Mon deuxième principe est de garder l'humain dans la boucle. C'est une idée issue des systèmes de contrôle

qui veut qu'un humain soit toujours impliqué dans la prise de décision finale. Je pense que c'est

important. Nous devons décider de la place de l'humain dans la prise de décision lorsque nous commençons à laisser l'IA agir.

Mais c'est aussi un principe très personnel, car l'IA accomplit déjà beaucoup de tâches très bien. Et

il y a de fortes chances que certaines tâches de votre travail soient déjà mieux exécutées par l'IA

que par vous. Vous devez notamment vous demander : quelles sont les tâches que j'ai vraiment envie de faire ? Souvent,

ce que l'on veut, c'est se concentrer sur ce qui nous rend humain, sur les tâches humaines qu'on préfère,

et réfléchir à la manière de déléguer ce qu'on ne veut pas faire à l'IA pour qu'elle nous aide. Comment

obtenir du soutien de l'IA plutôt que de la voir comme un remplacement potentiel ou un concurrent ?

Je pense qu'il y a un ensemble de questions profondes sur lesquelles nous devons meubler notre réflexion : que voulons-nous

vraiment faire de notre vie ? Sur quoi voulons-nous nous concentrer ? Où se situent nos talents ? Et utiliser

ce talent est, selon moi, une façon très puissante de concevoir la façon dont l'IA nous donne à tous du pouvoir.

Mon troisième principe est de traiter l'IA comme une personne et de lui dire quel genre de personne elle est. Parlez-lui

comme à un employé, comme à un stagiaire, et vous aurez fait une grande partie du chemin. Et

en plus de cela, dites-lui quel genre de personne elle est. L'IA fonctionne mieux avec du contexte. Donnez-lui du

contexte en lui disant : « Tu es un expert en marketing. » « Tu es un concepteur de programmes scolaires. » Cela donne à

l'IA le cadre nécessaire pour comprendre quel type de questions vous posez et comment. Le danger de traiter

l'IA comme une personne est de commettre le péché capital des chercheurs en IA : faire comme si

un ordinateur était un humain. Et il y a plein de raisons pour lesquelles il ne faut pas prétendre qu'un ordinateur est un humain.

Ce n'est pas un humain. Il ne pense pas comme un humain. Vous pourriez commencer à vous laisser trop convaincre par lui.

Vous pourriez devenir aveugle à ses biais. Vous pourriez penser qu'il est plus capable qu'il ne l'est en réalité.

L'IA fonctionne un peu comme un voyant. Elle est très douée pour

deviner ce que vous avez envie d'entendre et vous dire exactement cela.

Il est donc très facile de perdre cela de vue si vous commencez à la traiter comme un être humain.

Utilisez-la comme un humain, mais gardez toujours dans un coin de votre tête :

« Je parle à une machine. Il n'y a pas d'esprit derrière tout ça. Il n'y a ni émotion ni personnalité. »

Le quatrième et dernier principe est de partir du principe que c'est la pire IA que vous n'utiliserez jamais.

Nous sommes au milieu du progrès technologique, pas à la fin. L'évolution de l'IA a été

extraordinairement rapide et elle est difficile à mesurer directement. Il existe beaucoup de résultats de tests et

de tentatives de mesure, mais j'ai tendance à voir cela de façon plutôt subjective. Quand on pense à GPT-3,

qui était une version antérieure sortie en 2021, elle écrivait à peu près comme un élève de 6e,

ce qui était déjà incroyable. Je me disais : « Waouh, c'est incroyable qu'elle puisse écrire aussi bien. » Au moment où

GPT-3.5 est sorti, la version intégrée à ChatGPT fin 2022, elle

écrivait aussi bien qu'un étudiant en deuxième année d'université. Puis GPT-4, sorti en 2023, écrivait

presque aussi bien qu'un doctorant en première année. C'est une progression très rapide. Et nous savons que GPT-5 et d'autres

technologies sont sur la feuille de route. Vous y avez peut-être déjà accès au moment où vous regardez cette vidéo.

C'est une évolution particulièrement rapide. Nous ne savons pas jusqu'où cela ira. Nous ne savons pas à quel point

ces systèmes vont devenir performants. Nous ne contrôlons pas la vitesse à laquelle ils s'améliorent.

En revanche, nous contrôlons la façon dont nous décidons de les utiliser et de les appliquer. En tant que

managers et dirigeants, vous avez le choix de déployer ces systèmes pour

favoriser l'épanouissement humain plutôt que pour remplacer les gens ou les surveiller de plus près.

En tant qu'individus, nous pouvons décider d'être l'humain qui utilise bien ces systèmes plutôt que de

laisser les systèmes nous dicter quoi faire. Et nous avons beaucoup de décisions à prendre en ce sens.

Pour voir le cours complet, devenez membre sur bigthink.com/membership.

[Anglais]

To get you started with AI, I have four guiding  principles that I like to start people with. The  

first principle is always invite AI to the  table. Use it for everything you legally and  

ethically can. And that's because we you don't  know what AI can do. And likely the creators  

of the AI system you're using don't know what  it can do for you and your industry, your job,  

your life. You have to use it to figure it  out. Ask it questions if about idea that  

you have. Help it write a memo for you with  the permission of people in the room. Have it  

record what's happening and give you feedback  on your performance. Summarize notes for you.  

Write code. Analyze data. You won't know what  it's good or bad at until you use it. And you  

might find some really surprising insights of  what it can do well. And you might find some  

disappointments. That's part of the process.  So you have to use it to learn how it works.

My second principle is to be the human in  the loop. And this is an idea from control  

systems that you should always have a human  involved in final decision-m I think that's  

important. We have to decide where humans fit in  decision-m when we start letting AI do things.  

But it's also a deeply personal principle because  AI actually does a lot of tasks quite well. And  

there's a good chance that some of the tasks you  do for your job, the AI might already do better  

than you. Part of what you want to think about  is what tasks do I actually want to do? A lot of  

times what you want to do is actually focus on  what makes you human, what human task you like  

the best and think about how do I give the stuff I  don't want to do to the AI to help me with? How do  

I get support from AI rather than thinking about  it as a potential replacement or as a competitor?  

And I think there's a deep set of questions we  need to think about about what do we actually  

want to do with our lives? What do we actually  want to focus on? Where is our talent? And using  

that talent, I think, is a very powerful way  of thinking about how an AI empowers us all.

My third principle is to treat AI like a person  and tell it what kind of person it is. Talk to it  

like a an employee, like an like an intern, and  you'll get a large part of the way there. And  

on top of that, treat tell it what kind of person  it is. So AI works better with context. Give it a  

context by telling it you are an expert marketer.  You are a lesson plan designer. And that gives the  

AI context to understand what kind of questions  you're asking and how. The danger of treating the  

AI like a person is you're committing the cardinal  sin of AI researchers, which is to pretend that a  

computer is a human. And there's a lot of reasons  you don't want to pretend a computer is a human.  

It's not a human. It doesn't think like a human.  You might start to become more persuaded by it.  

You might become blind to its biases. You  might think it's more capable than it is.

AI kind of works a little bit like  a psychic. It's it's really good at  

figuring out what you want to hear from  it and then telling you what you want to  

hear. And so it's very easy to lose track  of that if you start treating like a human  

being. Use it like a human, but also  always keep in the back of your mind,  

I'm talking to a machine. There's no mind  behind this. There's no emotion or personality.

The fourth and final principle is assume this  is the worst AI you're ever going to use.  

We are in the middle of technological progress,  not at the end. The progression of AI has been  

extraordinarily rapid and it's hard to measure  directly. There's a lot of test scores and  

attempts to measure it, but I tend to think of it  kind of subjectively. When you think about GPT3,  

which was a earlier AI and it came out in uh 2021,  it wrote at about the level of a sixth grader,  

which was really amazing. I was like, "Wow, I  can't believe it could write this well." By the  

time GPT 3.5 came out, which was the version of  that came with chat GPT in the end of 2022, that  

wrote about as well as a sophomore in college, and  then GPT4, which came out in 2023, was as about  

as good a writer as a freshman PhD. That's a very  fast progression. And we know that GPT5 and other  

technologies in the timeline. You may already have  access to those by the time you watch this video.  

And this is a pretty fast progression. We don't  know how far it's going to go. We don't know how  

good these systems are going to get. We're not  in control of how fast these systems improve.

We are in control of how we decide to use  them and how we decide to apply them. As  

managers and leaders, you get to make these  choices about how to deploy these systems to  

increase human flourishing rather than necessarily  replacing people or watching them more closely.  

As individuals, we get to decide how to be the  human who uses these systems well rather than  

having the systems tell us what to do. And  we get to make a lot of decisions this way.

To watch the full class, become a  member at bigthink.com/membership.

Vocabulaire clé

Vocabulaire	Significations
principle /ˈprɪnsəpəl/ B2	noun - principe
ethically /ˈeθɪkli/ C1	adverb - éthiquement
permission /pərˈmɪʃən/ B1	noun - permission
surprising /sərˈpraɪzɪŋ/ A2	adjective - surprenant
insight /ˈɪnsaɪt/ C1	noun - aperçu / compréhension
disappointment /ˌdɪsəˈpɔɪntmənt/ B2	noun - déception
potential /pəˈtenʃəl/ B2	adjective - potentiel noun - potentiel
competitor /kəmˈpetɪtər/ B1	noun - concurrent
empower /ɪmˈpaʊər/ C1	verb - autonomiser / donner du pouvoir
cardinal /ˈkɑːrdɪnəl/ C2	adjective - cardinal / principal
persuade /pərˈsweɪd/ B2	verb - persuader
bias /ˈbaɪəs/ B2	noun - parti pris / biais
psychic /ˈsaɪkɪk/ C1	noun - médium / voyant
extraordinarily /ɪkˈstrɔːrdənərəli/ B2	adverb - extraordinairement
subjectively /səbˈdʒektɪvli/ C1	adverb - subjectivement
sophomore /ˈsɑːfəmɔːr/ C1	noun - étudiant en deuxième année
freshman /ˈfreʃmən/ B2	noun - étudiant de première année
deploy /dɪˈplɔɪ/ C1	verb - déployer
flourishing /ˈflɜːrɪʃɪŋ/ C1	noun - épanouissement