Dans la technologie, certaines innovations disparaissent (je n’ai pas envoyé un fax depuis fort longtemps), d’autres perdurent (mais je me déplace tous les jours en vélo). L’erreur serait de croire que l’IA générative serait de la catégorie capable de remplacer toutes les autres formes d’IA. Grave erreur.
Dans l’article “Sophisme et IA” (1) paru en février 2024, nous faisions déjà la prévision que tous les projets en hôtellerie basés sur l’IA générative seraient des échecs. Vérifions cela aujourd’hui.
Imaginons que vous ayez été propulsé chef de projet IA d’une chaîne hôtelière, à ce titre vous devez déployer une IA pour la relation client. Deux options s’offrent à vous : une IA conversationnelle classique ou une IA générative.
Examinons les forces et faiblesses de chaque solution.
Avant tout, rappelons la différence entre intelligence et connaissance. L’intelligence permet de comprendre, analyser et s’adapter, tandis que la connaissance regroupe les faits et informations acquis par l’apprentissage. En d’autres termes, l’intelligence comprend la question, la connaissance y répond. En IA, les deux sont essentielles. Or, l’intelligence tendant à devenir une commodité (Deepseek n’en est qu’un début), c’est la connaissance qui devient le véritable atout des modèles.
Avec une IA classique, il faut tout concevoir de A à Z : créer un modèle de compréhension (NLU) et structurer la connaissance via une bibliothèque ou une base de données. Cela implique d’anticiper toutes les questions et réponses, un processus long et coûteux.
À l’inverse, l’IA générative simplifie tout. L’intelligence est déjà intégrée dans des modèles comme OpenAI, Mistral ou Anthropic. Pour la connaissance, il suffit d’ingérer les données existantes (web, fiches techniques, PDF, etc.) pour constituer une base exploitable.
Lors d’une conférence, auprès de professionnels de l’hôtellerie, j’ai demandé : Quelle IA choisiriez-vous pour un groupe hôtelier? Résultat : 100 % ont opté pour l’IA générative. Victoire par KO.
Leurs ennuis ne faisaient que commencer.
L’IA générative est probabiliste et a une fâcheuse tendance à inventer des réponses : c’est ce qu’on appelle une hallucination. Ces erreurs ont deux causes principales : un manque de données ou, au contraire, un excès d’informations mal maîtrisées.
Au minimum, le taux d’hallucination est de 20 %. Êtes-vous prêt à prendre ce risque ? Annoncer des douches handicapées inexistantes, proposer des late check-out fictifs, ou garantir une piscine chauffée… uniquement par le soleil ?
L’IA générative prédit chaque mot en fonction de la probabilité la plus élevée. Mais probabilité n’est pas certitude. Elle excelle donc sur des requêtes généralistes (une recette de crêpes, un plan marketing), où les réponses approximatives peuvent être ajustées par l’utilisateur. C’est la logique floue : adaptable, mais pas infaillible.
L’IA conversationnelle repose sur une logique booléenne : vrai/faux, blanc/noir. Or, l’hôtellerie est une somme d’informations booléennes :
En résumé, comment une IA basée sur une logique floue peut-elle gérer une activité qui exige une logique booléenne ? C’est comme vouloir faire entrer un cercle dans un carré.
Je repose donc ma question à l’audience de professionnels en face de moi. Soudain, l’IA générative ne convainc plus que 50 % des participants. L’enthousiasme initial laisse place à la réflexion.
Comme vu précédemment, un hôtel – et a fortiori un groupe hôtelier – repose sur une suite d’informations booléennes. Nous avons estimé qu’un hôtel se caractérise par environ 3 000 points d’information :
Ces exemples ne sont pas choisis au hasard : ces données n’existent tout simplement pas sous une forme formalisée. Elles résident, au mieux, que dans la mémoire du personnel.
Nos calculs montrent que 60 % des informations d’un hôtel ne sont pas documentées. Je le répète : elles n’existent pas.
Alors, comment la meilleure IA générative du monde peut-elle répondre à une question dont elle ne connaît pas la réponse ?
Vous comprenez pourquoi maintenant la connaissance est bien plus importante que l’intelligence.
Pourquoi tant d’engouement pour l’IA générative ? La réponse tient en une méconnaissance des mathématiques, et plus précisément de la courbe logarithmique.
Cette courbe nous enseigne qu’au départ, les progrès sont rapides et peu coûteux. Mais chaque amélioration marginale devient de plus en plus complexe et onéreuse. En d’autres termes, les problèmes à résoudre évoluent de manière exponentielle.
Ce qui semblait simple au début finit par devenir un casse-tête insurmontable. Comme l’illustre la courbe ci-dessous…
100 % des projets hôteliers reposant uniquement sur l’IA générative ont échoué
Je repose donc la question pour la troisième et dernière fois. Maintenant plus personne ne veut de l’IA générative pour un projet hôtelier. En 15 minutes, ils ont compris ce que les grands groupes hôteliers, pourtant conseillés par les meilleurs cabinets, n’ont pas saisi en deux ans.
Et ils ont raison. 100 % des projets hôteliers reposant uniquement sur l’IA générative ont échoué, qu’ils soient gérés en interne ou confiés à des experts grassement rémunérés. Pourquoi ? Parce qu’ils se focalisent uniquement sur l’intelligence, en négligeant la connaissance.
Le plus surprenant ? Ils le savent. On le leur a dit (et écrit).
Cette logique s’applique également aux call bots : derrière des démonstrations séduisantes se dissimule une réalité bien moins convaincante, où les réponses manquent totalement de sens. Quoi qu’il en soit, souvenez-vous que la meilleure manière de gérer un appel téléphonique est de faire en sorte que personne n’ai besoin d’appeler.
Selon NTT Data, entre 70 et 85 % des efforts de déploiement de l’IA générative ne répondent pas aux attentes. Forbes a rapporté que 85 % des modèles d’IA échouent en raison de la mauvaise qualité des données ou le manque de données. Et au MIT d’enfoncer le clou, seules 10% des entreprises tirent des avantages financiers des technologies d’IA (voir article(2)).
Le problème devient tellement important que même le New York Times en parle dans l’article « L’IA devient plus puissante, mais ses hallucinations s’aggravent« .
Que faire alors ? Mauvaise nouvelle : il va falloir travailler. Pas de bras, pas de chocolat.
On vous rappelle que le menu n’a pas changé en un an.
Objectif : 90 % de réponses pertinentes avec moins de 1 % d’hallucination.
Temps estimé ? 5 ans minimum. Alors commencez dès maintenant.
Maintenant si cela vous parait une éternité et que vous voulez aller plus vite (3) passez nous voir…
(1) Sophisme et intelligence artificielle : https://www.quicktext.im/blog/fr/sophisme-et-intelligence-artificielle/
(2) Expanding AI’s Impact With Organizational Learning : https://sloanreview.mit.edu/projects/expanding-ais-impact-with-organizational-learning
(3) Comment Quicktext a deployé l’IA pour les 17 hôtels de Medplaya en 3 semaines : https://www.quicktext.im/blog/fr/quicktext-deploiement-ia-17-hotels-medplaya-3-semaines/
(4) L’industrie de l’IA a un énorme problème : plus ses IA deviennent intelligentes, plus elles hallucinent: https://futurism.com/ai-industry-problem-smarter-hallucinating
© Image: Shutterstock
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