Chaque fois qu’une idée est simplifiée à l’extrême et transformée en buzzword, elle risque de discréditer l’ensemble des projets qui en découlent.
Dans le secteur de la data et de l’intelligence artificielle, certaines expressions ont envahi les discours sans toujours être bien comprises ou correctement utilisées. Peut-on parler de « bullshit » ? Ou de « buzzwords » ? IA révolutionnaire, solution data-driven holistique, data-lake quantique, metaverse analytics… Derrière ce jargon se cachent - parfois - des intentions nobles. L’astuce est de dénicher la perle rare au milieu de ce charabia. Ces termes ne sont pas toujours de simples gadgets commerciaux ; ils traduisent un besoin bien réel de rendre des concepts complexes plus digestes et attrayants.
Pour se retrouver dans ce paysage saturé, il est essentiel de garder un œil critique et de poser des questions directes sur les fonctionnalités et les résultats concrets. En tant qu’utilisateur averti, il s’agit de poser des questions précises et de chercher les résultats tangibles derrière ce fatras. Après tout, même si l’IA est impressionnante, elle ne fait pas encore de miracles… du moins, pas sans un bon café !
Les buzzwords marketing
Prenons comme premier exemple, « l’IA révolutionnaire ». Tout le monde promet une IA « révolutionnaire », mais dans les faits, il s’agit souvent d’un modèle statistique basique déguisé sous une interface graphique colorée. Si l’adjectif « révolutionnaire » évoque des changements radicaux et durables, il est ici utilisé pour emballer des technologies bien rodées depuis des décennies. L’ironie ? Ces solutions sont parfois utiles, mais l’enrobage commercial exagéré finit par décrédibiliser le produit.
On entend aussi parler d’« Intelligence Artificielle générale 2.0 ». Quand un simple chatbot devient « IAG 2.0 », c’est le triomphe des commerciaux sur la réalité. L’intelligence artificielle générale, cette chimère de l’IA capable de tout faire, n’existe toujours pas, et l’ajout d’un « 2.0 » n’y change rien. Dans le meilleur des cas, on obtient un GPT légèrement optimisé ; dans le pire, un robot qui peine à aligner deux phrases !
Derrière le terme « solution data-driven holistique », on pourrait discerner une vision globale et éclairée des données. Mais dans la plupart des cas, il désigne un tableau Excel avec quelques graphiques automatisés. L’adjectif « holistique » est un écran de fumée : les solutions sont souvent aussi segmentées que les données elles-mêmes, et les promesses d’une approche globale restent au stade du discours. Cette description superficielle rappelle les objectifs ambitieux de la Data Fabric, qui vise effectivement une approche intégrée, mais avec des capacités technologiques réelles.
La Data Fabric, en revanche, est une infrastructure complexe qui connecte, intègre et gouverne les données de manière intelligente dans des environnements distribués. Elle utilise des technologies avancées comme l’automatisation, l’intelligence artificielle et l’interopérabilité des systèmes pour fournir une vue unifiée et accessible des données. C’est bien plus qu’un tableau de bord avec des moyennes. Bref, c’est un peu magique.
Les promesses exagérées
Avez-vous déjà entendu parler du « zero-shot learning », capable de fonctionner sans données d’entraînement ? C’est une avancée prometteuse… sur le papier. Dans la pratique, il s’effondre dès qu’on sort des exemples triviaux. La promesse de tout résoudre sans préparation est séduisante, mais elle repose sur des résultats anecdotiques, souvent loin des défis réels des entreprises.
Parmi ces promesses exagérées, on retrouve « l’Emotional AI 2.0 » qui promet une IA qui « comprend vos émotions ». Cela semble futuriste, mais la réalité est souvent limitée à des analyses d’émojis dans des messages. Avec une précision de 50 %, ces systèmes sont plus proches d’un jeu de pile ou face que d’une véritable révolution émotionnelle.
Les concepts vides
« Data lake quantique ». Si le « data lake » est déjà un concept flou pour beaucoup, l’ajout de « quantique » ne fait qu’ajouter de la confusion. Souvent utilisé pour impressionner en réunion, ce terme n’a aucun fondement technique solide et reste un exemple parfait de jargon sans substance.
Il y a aussi la « Blockchain AI synergy » : associer la blockchain à l’IA crée un cocktail irrésistible pour lever des fonds. Mais dans la plupart des cas, ces deux technologies sont mal adaptées l’une à l’autre, et les cas d’usage concrets sont quasi inexistants.
Et que dire de « Metaverse analytics » ? Le « Metaverse » est la nouvelle frontière des buzzwords, et y ajouter « analytics » ne fait que recycler des outils existants comme Google Analytics. Sous ce nouveau nom, on retrouve souvent des solutions identiques, mais à un prix nettement supérieur.
Pour progresser, il est essentiel de… revenir à l’essentiel. L’innovation repose sur la rigueur et la pédagogie. Chaque fois qu’une idée est simplifiée à l’extrême ou mal utilisée, elle risque de discréditer l’ensemble des projets qui en découlent. Déconstruire ces « bullshit » est une nécessité pour élever le niveau de la conversation autour de la data et de l’IA. Cela passe par la transparence, la précision et une véritable éducation des acteurs pour éviter les pièges sémantiques et valoriser pleinement les opportunités qu’offre l’IA !
