L'effet de l'IA : comment les problèmes résolus deviennent invisibles

L'article décrit l'effet IA : dès qu'une tâche est résolue, elle cesse d'être perçue comme nécessitant de l'intelligence. Issu de Larry Tesler et décrit par Turing en 1950, cet effet a plusieurs mécanismes : l'intelligence définie par l'ignorance, le paradoxe de Moravec (les tâches difficiles pour les humains sont considérées comme intelligentes), et les composants réussis qui se détachent et reçoivent leurs propres noms. L'auteur parcourt une pile e-commerce typique montrant d'anciens sujets de recherche devenus des fonctionnalités courantes : la correction orthographique et le classement dans la recherche (désormais simplement « recherche »), le filtrage collaboratif (désormais « bloc de recommandation »), la classification de textes (désormais « mappage de flux »), la résolution d'entités (désormais « regroupement d'offres »), le routage de véhicules (désormais « planificateur de livraison »), la détection de fraude (désormais « anti-fraude »). Le processus inverse se produit également : l'étiquette « IA » est apposée à des choses à des fins de marketing ou de financement. Les conséquences de ce renommage sont sérieuses : perte de propriétaire dédié, suivi de qualité (uniquement la disponibilité), post-mortems et responsabilité. Les exigences réglementaires (RGPD, transparence des systèmes de recommandation) apparaissent plus tard, mais il n'y a personne pour expliquer la logique aux régulateurs.