AI use: MIT study finds AI often performs better than humans in most work tasks - except this one

Jean Delaunay

Humains ou IA ? Une étude montre quelles tâches bénéficient le plus de l’utilisation de l’intelligence artificielle

Avec l’essor de l’IA, une nouvelle étude menée par des chercheurs du MIT a examiné quelles tâches pourraient bénéficier le plus de la collaboration homme-IA et lesquelles seraient mieux gérées de manière indépendante.

À mesure que l’intelligence artificielle (IA) progresse, il y a eu une pression mondiale pour que les humains apprennent à travailler à ses côtés afin de suivre le rythme de son adoption rapide dans les contextes personnels et professionnels.

Cependant, une étude récente du Center for Collective Intelligence (CCI) du MIT a révélé que si la collaboration homme-IA peut être utile, certaines tâches peuvent donner de meilleurs résultats lorsqu’elles sont gérées de manière indépendante.

« Il existe une hypothèse dominante selon laquelle l’intégration de l’IA dans un processus améliorera toujours les performances – mais nous montrons que ce n’est pas vrai », a déclaré Michelle Vaccaro, auteur principal de l’étude et doctorante au MIT, dans un communiqué.

« Dans certains cas, il est avantageux de confier certaines tâches uniquement aux humains et d’autres uniquement à l’IA », a-t-elle ajouté.

Pour mieux comprendre quand les humains et l’IA travaillent ensemble le plus efficacement, les chercheurs ont analysé 370 résultats tirés de plus de 100 études expérimentales impliquant des combinaisons humain-IA dans diverses tâches.

Les études couvraient trois approches de gestion d’une tâche, qui incluaient les humains seuls, les systèmes d’IA seuls et les équipes humain-IA.

Les chercheurs ont découvert que même si les équipes humain-IA avaient tendance à surpasser les humains travaillant de manière indépendante, elles ne dépassaient pas les résultats obtenus par les systèmes d’IA travaillant seuls.

La collaboration homme-IA n’est pas toujours la meilleure

Publiée dans la revue Nature Human Behaviour, l’étude n’a également trouvé aucune preuve de « synergie homme-IA », ce qui signifie que pour certaines tâches, s’appuyer uniquement sur les humains ou sur l’IA pourrait produire de meilleurs résultats que la collaboration.

Mais la méta-analyse a révélé certains cas spécifiques dans lesquels la collaboration homme-IA pourrait être plus efficace que les humains ou l’IA seuls.

« Même si notre principal résultat suggère qu’en moyenne, combiner les humains et l’IA entraîne des pertes de performances, nous ne pensons pas que cela signifie que combiner les humains et l’IA est une mauvaise idée », écrivent les auteurs dans l’article.

« Au contraire, nous pensons que cela signifie simplement que les travaux futurs doivent se concentrer plus spécifiquement sur la recherche de processus efficaces intégrant les humains et l’IA. Nos autres résultats suggèrent des pistes prometteuses pour procéder ».

Les chercheurs ont identifié des tâches de prise de décision, telles que la détection des deepfakes et le diagnostic des cas médicaux, pour lesquelles les équipes d’humains et d’IA ont été moins performantes que les IA travaillant de manière indépendante.

En revanche, ils ont également constaté que les humains et l’IA travaillaient mieux ensemble sur des tâches créatives, comme la génération de nouveaux contenus visuels ou écrits.

Dans ces cas, les équipes humain-IA ont même surpassé les performances des humains ou des systèmes d’IA les plus performants.

Les chercheurs ont émis l’hypothèse que cela pourrait être dû à la nature même du travail créatif.

Les tâches créatives, ont-ils expliqué, nécessitent un mélange de créativité, de connaissances et de perspicacité, qui sont des qualités intrinsèquement humaines et difficiles à reproduire pleinement par l’IA. Pourtant, ces tâches nécessitent également des processus répétitifs et routiniers où l’IA est très efficace.

En conséquence, une combinaison des atouts de l’humain et de l’IA aurait pu permettre d’obtenir de meilleurs résultats dans le travail créatif.

« Laissez l’IA gérer la recherche de fond, la reconnaissance des formes, les prédictions et l’analyse des données, tout en exploitant les compétences humaines pour repérer les nuances et appliquer la compréhension contextuelle », a déclaré Thomas Malone, co-auteur de l’étude et directeur du MIT CCI, dans un communiqué. .

Il a conclu : « Alors que nous continuons à explorer le potentiel de ces collaborations, il est clair que l’avenir ne réside pas seulement dans le remplacement des humains par l’IA, mais également dans la recherche de moyens innovants pour qu’ils puissent travailler ensemble efficacement ».

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