Can ai avoid the enshittification trap? – risques et perspectives
L’IA générative s’enfonce dans le piège de l’enshittification, mettant en péril la transformation numérique des entreprises. Les chiffres révèlent une dégradation alarmante : 60 % des modèles d’intelligence artificielle développent des biais accentués après entraînement, tandis que 45 % des systèmes en entreprise voient leur satisfaction utilisateur chuter, compromettant l’efficacité de la gestion des données et la pertinence des résultats.
La course à la monétisation aggrave la situation : +35 % d’interruptions publicitaires dans les IA gratuites, 15 % des réponses optimisées pour l’engagement plutôt que la qualité. Cette dérive impacte directement la productivité et l’expérience utilisateur, car les utilisateurs perdent le contrôle – 55 % d’entre eux constatent une baisse de personnalisation, ce qui remet en cause la valeur ajoutée de l’automatisation intelligente dans leur quotidien professionnel.
Face à cette situation, 70 % des experts plaident pour une régulation urgente. L’Union européenne travaille déjà sur son AI Act, alors que des modèles économiques alternatifs voient le jour pour préserver la qualité des solutions d’IA face aux pressions commerciales. Cette évolution du cadre législatif et l’émergence de nouvelles stratégies visent à restaurer la confiance et à favoriser une adoption responsable de l’intelligence artificielle.
La survie de l’IA utile dépend de notre capacité à rompre ce cycle infernal où la maximisation du profit sacrifie l’expérience utilisateur. L’heure des décisions cruciales a sonné : il faut choisir entre la simple exploitation de l’innovation technologique et la création d’un véritable levier de compétitivité durable, centré sur la valeur et la performance à long terme.
