Ce blog décrit quelques expériences personnelles récentes avec l'IA et explique, avec une touche d'humour, pourquoi l'IA et les humains doivent interagir.
Expérience professionnelle avec l'IA
J'ai récemment accepté un nouveau poste d'ingénieur logiciel principal dans une entreprise qui transforme un système RH prototype, utilisé en interne par une société mère, en un système SaaS (Software as a Service) basé sur le cloud et commercialement disponible.
Maintenant, des changements architecturaux sont nécessaires, et nous devons établir des pratiques de travail au sein de GitHub (pour le contrôle des sources) et d'un tableau Kanban nouvellement introduit (par moi), lié au dépôt GitHub, pour contrôler le flux du projet alors que nous faisons passer le prototype à un système de qualité commerciale.
Maintenant, certains des contrôles automatisés que je voulais en place pour les branches de code dans le dépôt et la fusion de code dans l'intégration, je savais qu'il était possible de les implémenter. Mais, dans des postes précédents, cela était géré par un ingénieur DevOps. Maintenant, je devais les implémenter moi-même. J'ai donc eu recours à un outil d'IA pour obtenir de l'aide.
Génial, il m'a donné tout ce dont j'avais besoin : les fichiers YAML à placer dans le dépôt GitHub, les règles de contrôle de branche, et tout le reste. Quand il a fallu tout tester avec les développeurs travaillant sur Visual Studio, il y a eu un problème. Visual Studio n'était pas au courant des flux de travail GitHub, mais les tentatives de validation de blocs de modifications de code ont échoué. Une modification d'un seul fichier était possible via GitHub, mais pas pratique car les développeurs doivent valider des modifications sur plusieurs fichiers.
Le problème était que l'IA avait donné les bonnes instructions, mais m'avait dit de les appliquer au mauvais niveau dans la hiérarchie des branches des dépôts. J'ai donc dû ajuster la définition du flux de travail.
Expérience de travail d'appoint avec l'IA
En tant que travail d'appoint, j'ai une boutique Etsy qui est née de mes expériences en tant qu'auto-éditeur. La boutique est passée du concept original pour inclure des téléchargements numériques, des vêtements généraux, des cadeaux, en plus des produits dérivés de livres pour lesquels elle a été initialement conçue. Maintenant, 57% des ventes proviennent de téléchargements numériques, principalement des pages à colorier, et cela représente également 90% de toutes les ventes à des personnes avec lesquelles je n'ai aucun lien.
J'ai donc demandé à l'IA ce que je pourrais faire pour améliorer les taux de conversion. Elle m'a dit de me concentrer sur les téléchargements numériques et de séparer la boutique pour tout le reste, car le mélange de produits était trop confus sur Etsy. Le problème avec cette suggestion est double : 1) J'aurais doublé les frais Etsy en ayant deux boutiques, et 2) Je perdrais l'historique, les favoris et les avis pour tous les articles que je déplacerais dans une seconde boutique. Aucun des deux n'était acceptable pour moi.
J'ai donc demandé à nouveau la structure de la boutique et on m'a conseillé de masquer toutes les sections à part les téléchargements numériques et de lier les autres sections depuis mon site Web. La théorie étant qu'Etsy verrait la boutique comme une boutique de niche pour les téléchargements numériques, ce qui aiderait Etsy à reconnaître la niche et, par conséquent, à la rendre plus découvrable sur Etsy. Le reste des articles à faible taux de vente serait masqué sur Etsy, mais toujours disponible si dirigé depuis d'autres canaux, tels que mon site Web et d'autres médias sociaux.
Le problème ici est que l'IA conseillait sur un processus pour masquer des sections de boutique sur Etsy, ce qui n'est plus disponible sur la plateforme. La meilleure solution de compromis dans le monde réel est d'utiliser uniquement des articles téléchargeables numériques comme articles en vedette, de déplacer cette section de boutique en haut de la liste des sections, et de réorganiser les autres sections de boutique en fonction de leurs performances, tout en fournissant des liens externes vers des sections spécifiques depuis mon site Web. Par conséquent, je développe une nouvelle page « Achetez mes créations sur Etsy » sur mon site Web.
L'erreur humaine
Mais les humains sont tout aussi fragiles que l'IA. Aujourd'hui, j'ai fait du jardinage vers midi. Quand j'ai eu fini, j'ai pensé préparer mon déjeuner du dimanche. Poitrine de bœuf, pommes de terre rôties, Yorkshire pudding et légumes. J'avais tout préparé, prêt à cuire aux bons moments, etc. Pendant que la nourriture cuisait, j'ai pensé boire un verre de vin rouge. Délicieux ! La nourriture était prête après un deuxième verre, alors j'ai rempli le verre une fois de plus et j'en ai profité. Quand il a fallu mettre la vaisselle à laver, j'ai remarqué quelque chose dans le four… j'avais oublié les pommes de terre rôties !
Conclusions
Donc, en considérant ces expériences :
- L'IA n'est aussi bonne que les données qu'elle reçoit des humains.
- Ces données peuvent devenir obsolètes avec le temps.
- Les humains sont faillibles.
Je conclus que pour tirer le meilleur parti de l'IA, les humains et les outils d'IA doivent interagir. L'IA est excellente pour accélérer la mécanique, mais les humains sont toujours nécessaires pour la valider. L'IA redéfinit les rôles humains, mais ne les remplace pas !
J K Mullins
The Book Hook Online
26 avril 2006
