AI
Opinion
Education
L'IA, c'est vraiment un scam ?
Par quelqu'un qui a survécu à assez de réunions sur "la transformation digitale" pour avoir une opinion arrêtée.
La question que tout le monde pense tout bas
Ouvrez LinkedIn cinq minutes. Vous allez croiser au moins trois posts affirmant que l'IA va "révolutionner absolument tout", deux gourous qui vendent une formation à 997 $ pour "maîtriser ChatGPT", et un article catastrophiste expliquant que votre emploi sera supprimé d'ici jeudi.
Entre la promesse dorée et l'arnaque, où se situe réellement l'IA en 2025 ?
Résultat ? Tout le monde est confus. Les débutants ne savent pas par où commencer. Les curieux ne savent plus quoi croire. Et même les gens de la tech peinent parfois à démêler le vrai du buzz.
Alors posons la question directement, sans filtre : l'IA, c'est une vraie révolution ou le plus grand scam technologique depuis les NFT ?
Réponse courte : ni l'un, ni l'autre.
Réponse longue : lisez la suite.
Acte I : Mettons les choses à plat (sans vous mentir)
L'intelligence artificielle n'est pas née en novembre 2022 avec ChatGPT. Le terme existe depuis 1956, lors de la conférence de Dartmouth. Ce qui a changé récemment, c'est l'accessibilité grand public de modèles extrêmement puissants — les fameux LLMs (Large Language Models) comme GPT-4, Claude, Gemini, Llama, et leurs amis.
Et là, soyons honnêtes : le hype est réel, mais les résultats le sont aussi — dans certains domaines.
2 400–4 400 Mds $
Valeur annuelle potentielle de l'IA générative
McKinsey, 2024
7 000 Mds $
Impact économique estimé sur 10 ans
Goldman Sachs, 2023
1956
Année de naissance du terme « IA »
Conférence de Dartmouth
Acte II : Ce qui marche vraiment (et pourquoi)
Le Machine Learning "classique" : le vieux sage qu'on oublie trop vite
Commençons par mettre de côté une famille entière d'IA que les médias grand public oublient systématiquement : le machine learning traditionnel. Ces modèles spécialisés existent depuis des décennies et fonctionnent de façon remarquablement fiable.
Le ML traditionnel : pas de couvertures de magazine, juste un travail fiable, discret et efficace depuis des années
Détection de fraude bancaire
Visa et Mastercard traitent des milliers de transactions par seconde et bloquent les fraudes en temps réel. Visa affirme avoir économisé plus de 25 milliards de dollars de fraudes en 2023 grâce à l'IA.
Source : Visa Annual Report 2023
Reconnaissance faciale
Utilisée dans les aéroports, les smartphones, la sécurité. Une technologie mature dont la précision dépasse 99 % dans les conditions contrôlées.
Source : NIST Face Recognition Vendor Test
Traduction automatique
DeepL et Google Translate ont atteint un niveau qui aurait semblé miraculeux il y a dix ans. DeepL traite plus de 100 milliards de mots par jour.
Source : DeepL 2024
Recommandations intelligentes
Netflix, Spotify, Amazon — leurs algorithmes de recommandation représentent une part colossale de leurs revenus. Netflix estime que son moteur de recommandation lui économise 1 milliard de dollars par an en rétention d'abonnés.
Source : Netflix Tech Blog
🤖 Le Service Client — quand les chatbots sont devenus adultes
On a tous eu affaire aux chatbots des années 2010. Ces petits monstres qui répondaient "Je n'ai pas compris votre demande" à toutes les questions, même "Bonjour". C'était douloureux. La génération actuelle, c'est une autre espèce.
2010 vs 2025 : des « Error 404 » aux conversations naturelles avec accès temps réel aux données
Les chatbots basés sur des LLMs peuvent aujourd'hui :
83%
Des entreprises prévoient des agents IA clients d'ici fin 2025
Salesforce, 2024
-30%
Réduction moyenne des coûts service client
IBM, 2024
700
Agents humains remplacés en simultané par l'IA Klarna
Klarna Press Release, 2024
Exemple concret : RAG en action
J'ai récemment développé un chatbot de service client pour SupDeco Dakar en utilisant la méthode RAG — Retrieval-Augmented Generation. Le principe : au lieu de laisser l'IA inventer des réponses (son péché mignon), on lui donne accès à une base documentaire précise, et elle s'en sert pour répondre avec fiabilité. Moins d'hallucinations, plus de confiance.
Lire l'article dédié au RAG💻 Le Développement Logiciel — l'IA comme collègue indispensable
C'est probablement l'application qui a le plus transformé le quotidien des professionnels de la tech en moins de deux ans. Des outils comme GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ou Devin ont changé la nature du travail des développeurs.
Le développeur architecte et valide, l'IA code et exécute : la symbiose productive de 2025
55%
Plus rapide sur les tâches répétitives avec Copilot
GitHub, 2024
35–45%
Gain de vitesse sur les tâches de code assistées par IA
McKinsey, 2023
76%
Des développeurs utilisent ou prévoient d'utiliser l'IA
Stack Overflow Survey, 2024
Dans la pratique, un bon agent de coding peut aujourd'hui prendre en charge 50 à 60 % de l'écriture de code, à condition de lui fournir :
Une roadmap claire et des spécifications précises
Un workflow structuré avec validations régulières
Des garde-fous pour détecter les hallucinations
Acte III : Ce qui ne marche pas encore (et qu'on vous vend quand même)
Soyons clairs sur ce qui reste, en 2025, largement dans la catégorie "promesse plus que réalité" pour le grand public :
Puissante mais imparfaite : l'IA fait des prouesses dans certains domaines et trébuche dans d'autres
Les agents autonomes complexes
🔬 En R&D activeL'idée d'une IA qui gère votre entreprise entière de façon autonome, prend des décisions stratégiques et exécute des workflows de bout en bout sans supervision humaine ? On y travaille. On n'y est pas. Les frameworks comme AutoGPT ou BabyAGI ont montré les limites : coûts élevés, boucles infinies, erreurs en cascade.
La créativité originale
⚡ Puissant mais limitéLes LLMs excellent à synthétiser et recombiner. Ils peinent à produire quelque chose de genuinement nouveau. Ils sont d'excellents assistants créatifs, pas des artistes autonomes. Les images générées par DALL-E ou Midjourney impressionnent, mais restent des recombinaisons statistiques.
Le raisonnement complexe et la fiabilité à 100%
⚠️ En améliorationLes modèles actuels font encore des erreurs surprenantes sur des problèmes qui semblent simples. Le taux d'hallucination, bien qu'en baisse (GPT-4o affiche ~3-5% selon les benchmarks), reste un défi réel pour les applications critiques en santé, finance ou droit.
Conclusion : Alors, on fait quoi ?
L'IA n'est pas un scam. Mais elle n'est pas non plus la solution à tous vos problèmes.
C'est un outil — un outil extraordinairement puissant dans les bons contextes, décevant si mal utilisé, et dangereux si utilisé sans discernement.
La bonne posture en 2025 ?
Expérimentez activement
Pas besoin d'être développeur pour commencer. Utilisez les chatbots, testez les outils de productivité IA, explorez les cas d'usage dans votre secteur.
Restez critiques
Vérifiez les outputs. Ne faites pas confiance aveuglément. Gardez un humain dans la boucle sur les décisions importantes.
Formez-vous aux concepts de base
Comprendre le RAG, les embeddings, les « hallucinations » — ce n'est pas réservé aux ingénieurs. C'est devenu de la culture générale professionnelle.
La révolution est réelle. Mais comme toutes les révolutions, elle avance en zigzag, pas en ligne droite.
La question n'est plus "est-ce que l'IA marche ?"
La question, c'est : "Qu'est-ce que tu attends pour l'essayer ?" 💪