Dans le cadre des « Rencontres de l’IA » tenues ce mardi 21 avril au Centre Wallonie Bruxelles à Kinshasa, l’intervention de Junior Ngangeli, Directeur technique adjoint chez Kadea , a apporté une lecture pédagogique et structurée de l’intelligence artificielle, avec l’objectif d’aider les participants à passer de la simple curiosité à une compréhension opérationnelle des enjeux technologiques.
Dès le début de son intervention, il a tenu à replacer l’intelligence artificielle dans une perspective historique, rappelant qu’elle ne date pas de l’ère des outils récents.
« Avant ChatGPT, l’IA existait déjà depuis les années 1950 », a-t-il souligné, invitant le public à dépasser l’idée d’une technologie nouvelle et soudaine.
Il a ensuite illustré la présence de l’IA dans la vie quotidienne, souvent de manière invisible. Selon lui, les plateformes numériques utilisent déjà ces systèmes à grande échelle par exemple YouTube pour recommander des vidéos, TikTok pour personnaliser les contenus, les messageries électroniques pour filtrer les spams, ou encore les services bancaires et de mobile money pour sécuriser et optimiser les transactions.
Abordant les aspects techniques, Junior Ngangeli a insisté sur une distinction essentielle souvent mal comprise.
« Tout algorithme n’est pas de l’intelligence artificielle », a-t-il rappelé.
Il a expliqué que les algorithmes classiques suivent des règles programmées par l’humain, tandis que les modèles d’IA apprennent à partir de données et de régularités.
Il a ainsi précisé que la différence fondamentale ne réside pas dans l’automatisation, mais dans la capacité d’apprentissage des systèmes. Il a expliqué que les modèles d’IA sont capables de détecter des schémas dans les données afin de produire des prédictions, des recommandations ou des classifications.
Pour lui, il est important de ne pas attribuer à l’IA une intelligence humaine.
« Une IA n’est pas intelligente au sens humain du terme », a-t-il insisté, rappelant que ces systèmes restent des outils d’analyse et de traitement de données.
Il a également expliqué l’émergence de l’IA générative, en précisant que des outils comme ChatGPT n’ont pas créé l’intelligence artificielle, mais ont plutôt rendu ses usages plus visibles au grand public. Ces modèles fonctionnent en apprenant à prédire la suite d’un texte à partir de grandes quantités de données.
Dans son analyse, il a également mis en lumière le rôle central de l’humain dans le développement de ces systèmes à travers la collecte des données, le nettoyage, l’annotation des données, la supervision et l’intégration au produit restent des étapes indispensables.
Junior Ngangeli a ensuite distingué l’IA générative, qui produit du contenu, de l’IA décisionnelle, qui sert à analyser et orienter des choix.
« Le bon usage de l’IA ne commence pas par l’outil, mais par le problème à résoudre », a-t-il insisté,
Dans une approche concrète, il a détaillé les domaines où l’IA est déjà efficace, notamment dans l’éducation, l’emploi, les PME, les ONG et les médias. Cependant, il a aussi mis en garde contre ses limites actuelles entre autres erreurs plausibles, mauvaise compréhension des contextes locaux, dépendance aux données disponibles, risques de biais et coût élevé d’industrialisation.
Il a résumé ces enjeux en soulignant que l’IA peut parfois donner une illusion de compétence, tout en renforçant des décisions injustes si elle est mal utilisée.
Pour mieux encadrer son utilisation, il a proposé trois questions fondamentales à se poser avant toute adoption : quel problème cherche-t-on à résoudre, dispose-t-on de données fiables, et comment les résultats seront-ils utilisés par l’humain ?
Dans la dernière partie de son intervention, il a insisté sur la nécessité de construire des capacités locales pour éviter une dépendance technologique. Selon lui, cela passe par cinq axes majeurs notamment la formation des compétences, la gouvernance des données locales, le développement d’infrastructures adaptées, la priorisation des bons cas d’usage et la mise en place d’une gouvernance responsable.
Il a notamment souligné que si les réalités locales ne sont pas intégrées dans les données, les modèles d’IA ne pourront pas les comprendre correctement, qu’il s’agisse de l’agriculture, de la santé, de l’éducation ou de l’administration.
Enfin, interrogé sur l’évolution rapide des technologies, Junior Ngangeli a rappelé l’importance de l’adaptabilité.
« On est dans un monde changeant, il faut penser dans un cadre changeant », a-t-il affirmé, appelant à une posture d’apprentissage continu plutôt qu’à une résistance au changement.
Par son intervention, il a ainsi proposé une vision pragmatique de l’intelligence artificielle, centrée sur la compréhension, la responsabilité et la construction progressive d’un écosystème capable de répondre aux réalités de la République démocratique du Congo.
Lydia Mangala