Face aux données biaisées, l’IA fait « halluciner » les gestionnaires de flottes

L’intelligence artificielle (IA) s’impose de plus en plus comme l’outil indispensable pour optimiser la gestion des flottes d’entreprises.

L’IA offre des opportunités inédites de productivité, mais son usage précoce ou mal maîtrisé expose les entreprises à des recommandations biaisées d’après la société FleetCheck, spécialiste des logiciels de gestion de flottes

Les limites de la compétence algorithmique

L’algorithme est d’une grande crédulité, elle n’émet aucun doute quant à la réalité des informations que vous lui fournissez. Or Peter Golding constate « des cas où (…) les données qu’ils (les gestionnaires de flottes NDLR) injectent sont fondamentalement biaisées » comme un tableau de dépenses de carburant truffé d’anomalies. La machine traitera la fausse information avec la même rigueur que s’il s’agissait d’une vérité absolue.

Dans le meilleur des cas, le système produit des aberrations grossières visibles et corrigibles par l’humain. « Au pire, cela peut conduire à des erreurs stratégiques majeures, coûteuses et même chaotiques », explique le spécialiste.

Automatiser, prédire, générer

L’IA prédictive (chargée de déceler des tendances à partir de l’historique des données et des relevés en temps réel (comme l’usure des pièces ou la consommation) et générative (qui formule des recommandations opérationnelles) sont les deux actions stratégiques les plus perméables à la mauvaise qualité de l’information.

Pour limiter au maximum le risque Peter Golding invite les gestionnaires, en cas doute sur la fiabilité des bases de données, à retourner l’outil contre lui-même en lui posant des questions de clarification pour le pousser à auditer ses propres angles morts. Une démarche qui permet, dans bien des cas, d’obtenir un résultat final nettement supérieur.

L’urgence n’est pas tant d’adopter l’IA à tout prix, mais de préciser et d’assainir la donnée collectée avant de la confier aux algorithmes.