IA générative vs IA traditionnelle : match nul ? Pas toujours

Tous les cas d’usage de l’IA ne bénéficient pas des modèles d’IA générative (GenAI). Dans certaines situations, les techniques d’IA traditionnelles ou spécialisées surpassent la GenAI en termes de précision, de fiabilité, de coût ou de transparence. Voici quatre domaines clés où la prudence est de mise :

1. Prédiction et prévision
Les modèles GenAI ne sont pas conçus pour des tâches telles que la prévision de la demande ou les prévisions de ventes, qui exigent des analyses numériques précises. Bien que la GenAI puisse aider à générer des variables ou à enrichir les données, le cœur de la modélisation prédictive est mieux géré par des techniques de machine learning traditionnelles ou des approches statistiques.

2. Planification et optimisation
Les problèmes d’optimisation complexes — comme la planification d’itinéraires, l’allocation des stocks ou les horaires de production — nécessitent des méthodes capables de résoudre des contraintes mathématiques strictes. Ces tâches exigent des solutions exactes, que les modèles GenAI ne peuvent pas fournir seuls.

3. Prise de décision stratégique (Decision Intelligence)
Les décisions critiques requièrent des résultats fiables et expliquables. Les inexactitudes occasionnelles de la GenAI et son manque de transparence dans le raisonnement rendent son utilisation risquée dans des domaines comme la planification budgétaire, les décisions RH ou les choix stratégiques.

4. Systèmes autonomes
La GenAI n’offre pas la fiabilité ni la réactivité en temps réel nécessaires aux systèmes autonomes comme les voitures autonomes ou les robots industriels. Ces applications exigent un comportement déterministe et des mécanismes de sécurité robustes.

Bien que l’IA générative ouvre des perspectives passionnantes, ce n’est pas une solution universelle. Dans les domaines qui exigent précision, transparence et fiabilité, les méthodes d’IA traditionnelles et analytiques restent essentielles.

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