Paul Houéda au sujet de l'« IA par métier »: « Les métiers vont devenir des métiers augmentés par l’IA »

La Nation : Que signifie concrètement l’expression « IA par métier » et pourquoi cette approche prend-elle de l’importance ?

Paul Houéda :  L’« IA par métier » consiste à ne plus considérer l’intelligence artificielle uniquement comme une technologie générale, mais comme un outil conçu ou configuré pour répondre aux réalités, aux processus et aux contraintes d’un métier précis. Par exemple, une IA destinée à un comptable ne doit pas simplement savoir « écrire du texte ». Elle doit pouvoir comprendre des documents comptables, analyser des données financières, détecter des anomalies, produire des synthèses et assister le professionnel dans ses décisions, tout en respectant les règles du domaine. La différence est donc fondamentale. On passe de l’IA comme technologie à l’IA comme compétence professionnelle augmentée. Cette approche prend de l’importance parce que les organisations ont compris qu’adopter l’IA ne signifie pas simplement donner accès à ChatGPT ou à un autre outil. La véritable question est de savoir comment intégrer l’IA dans les chaînes de valeur de chaque métier pour produire un résultat concret. L’enjeu des prochaines années sera moins de savoir qui « utilise l’IA » que de savoir qui sait réellement transformer son métier avec l’IA.

Quels métiers ou secteurs sont aujourd’hui les plus susceptibles d’être profondément transformés par des IA spécialisées ?

Pratiquement tous les métiers comportant une part importante de traitement de l’information sont concernés. Je citerais notamment la finance et la comptabilité, le droit, l’administration publique, l’éducation, la santé, les ressources humaines, le marketing et la communication, le journalisme, la cybersécurité, l’agriculture, la banque et les assurances. Mais il faut faire attention à une confusion. Ce ne sont pas nécessairement les métiers qui vont disparaître. Ce sont surtout les tâches à l’intérieur de ces métiers qui vont être reconfigurées. Un enseignant pourra utiliser l’IA pour préparer différents niveaux de cours ou analyser les difficultés d’apprentissage. Un journaliste pourra l’utiliser pour explorer de grandes quantités de documents, transcrire des interviews ou rechercher des incohérences. Un agent public pourra automatiser certaines tâches administratives et documentaires. Le professionnel reste essentiel pour le jugement, le contexte, la responsabilité et la décision. A mon sens, le véritable bouleversement sera donc celui-ci. Les métiers vont progressivement devenir des métiers augmentés par l’IA.

Dans quelle mesure l’IA par métier peut-elle améliorer la productivité sans nécessairement remplacer les professionnels qui l’utilisent ?

C’est probablement l’un des points les plus importants qui inquiètent beaucoup aujourd’hui. L’IA peut prendre en charge une partie des tâches répétitives, chronophages ou fortement documentaires. Elle permet ainsi au professionnel de consacrer davantage de temps à ce que la machine maîtrise moins bien, notamment l’analyse contextuelle, la relation humaine, la négociation, la créativité, l’arbitrage et la responsabilité. Prenons un exemple simple. Si un directeur financier passe plusieurs heures à rechercher, classer et synthétiser des informations, une IA peut réduire considérablement ce temps. Mais elle ne doit pas automatiquement devenir celle qui prend la décision financière finale. Il faut donc parler de productivité augmentée plutôt que simplement d’automatisation. Cependant, je serais prudent sur le discours consistant à dire que l’IA ne remplacera jamais les professionnels. Ce serait trop catégorique. Certaines tâches disparaîtront effectivement. Certains postes évolueront. Et certains métiers pourront nécessiter moins de personnes pour produire le même volume de travail. La question stratégique devient alors la suivante. Comment préparer les professionnels à travailler avec ces nouveaux systèmes plutôt que d’attendre que ces systèmes transforment les métiers à leur place ?

Quels sont les principaux risques liés à l’utilisation d’une IA spécialisée, notamment en matière de fiabilité des informations, de biais, de confidentialité et de responsabilité ?

Il existe plusieurs niveaux de risques. Le premier est la fiabilité. Une IA peut produire une réponse extrêmement convaincante tout en étant factuellement incorrecte. Dans un domaine sensible comme la santé, le droit, la finance ou l’administration publique, cela peut avoir des conséquences importantes. Le deuxième concerne les biais. Une IA apprend à partir de données. Si ces données sont incomplètes, déséquilibrées ou biaisées, les résultats peuvent reproduire, voire amplifier, ces biais. Le troisième enjeu est la confidentialité et la souveraineté des données. Une organisation doit savoir quelles données elle transmet à quel système, où ces données sont traitées, quelles sont les politiques du fournisseur et quelles protections existent. Enfin, il y a la question fondamentale de la responsabilité. Une IA ne doit pas devenir une zone grise où chacun peut dire «c’est l’IA qui l’a décidé ». La responsabilité doit rester clairement attribuée à des personnes et à des institutions. C’est pourquoi je défends une approche que l’on pourrait résumer ainsi. L’IA peut assister la décision, mais elle ne doit pas automatiquement absorber la responsabilité de la décision.

Quelles opportunités l’IA par métier peut-elle présenter pour un pays comme le Bénin, notamment dans l’administration, l’éducation, la santé, l’agriculture ou les médias ?

Pour le Bénin, l’opportunité est considérable, mais elle doit être abordée comme une question de transformation de l’économie et des services publics, et pas simplement comme une question technologique. Dans l’administration, l’IA peut contribuer à la recherche documentaire, au traitement des dossiers, à l’analyse statistique, à la production de rapports ou encore à l’assistance aux agents publics. Dans l’éducation, elle peut favoriser la personnalisation de l’apprentissage, l’assistance aux enseignants et la production de ressources pédagogiques adaptées. Dans l’agriculture, l’IA peut contribuer à l’analyse des données agricoles, à la prévision, à la détection de certaines maladies des cultures ou à l’optimisation des décisions. Dans les médias, elle peut améliorer la transcription, la recherche documentaire, l’analyse de données, le fact-checking et la production multiformat. Mais je vois surtout une opportunité transversale. Il s’agit de faire du capital humain béninois un capital humain augmenté par l’IA. Le Bénin n’a pas nécessairement besoin de reproduire immédiatement les investissements technologiques des grandes puissances. Il peut commencer par identifier ses problèmes prioritaires et développer des solutions d’IA adaptées aux réalités de ses métiers, de ses administrations et de ses populations.

Le Bénin doit-il chercher à développer ses propres IA adaptées à ses réalités et à ses données, ou peut-il principalement s’appuyer sur les solutions développées par les grandes entreprises technologiques internationales ?

Je pense qu’il faut éviter les deux extrêmes. Le Bénin ne doit pas avoir pour objectif de reconstruire seul l’ensemble des modèles fondamentaux développés par les grandes entreprises technologiques. Ce serait extrêmement coûteux et, dans de nombreux cas, inutile. Mais il serait également risqué de dépendre entièrement de technologies étrangères pour des fonctions stratégiques. La bonne stratégie serait, selon moi, de construire progressivement une souveraineté d’usage et de données, puis une capacité nationale d’intégration et, lorsque cela est pertinent, de développement. Cela signifie savoir quelles données sont stratégiques, comment elles sont protégées, comment elles sont utilisées pour entraîner ou alimenter des systèmes, quels modèles peuvent être déployés localement et surtout comment adapter les technologies existantes aux réalités béninoises. Nous pouvons utiliser les grands modèles internationaux comme infrastructures technologiques, tout en développant autour d’eux nos propres applications, nos propres bases de connaissances, nos propres règles de gouvernance et nos propres compétences. À terme, il faudra également investir dans la recherche, les infrastructures de calcul, les talents, les données locales et les modèles adaptés aux langues et aux contextes africains. La souveraineté numérique ne signifie pas nécessairement tout construire soi-même. Elle signifie surtout être capable de choisir, comprendre, contrôler et maîtriser ce qui est stratégique. Et c’est là que je situe l’enjeu majeur pour le Bénin. Ne pas être simplement consommateur d’intelligence artificielle, mais devenir producteur de valeur avec l’intelligence artificielle.