Intelligence artificielle Ce que l’ère du cloud nous apprend pour l’adoption de la GenAI

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Ce que l’ère du cloud nous apprend pour l’adoption de la GenAI

L’IA générative (GenAI) a connu un essor rapide au cours des deux dernières années, confrontant les dirigeants d’entreprise à un bouleversement technologique majeur. Nous voulons tous savoir comment des changements tels que celui-ci nous affecteront et quelles seront les prochaines étapes. Heureusement, nous sommes déjà passés par là.

Lorsque le cloud computing a fait son apparition au milieu des années 2000, il a suscité des réticences et des craintes. Aujourd’hui, il est rare de rencontrer un dirigeant qui ne s’appuie pas dessus. Les parallèles entre l’adoption du cloud computing et de l’IA générative permettent de tirer des enseignements essentiels alors que nous nous dirigeons vers une adoption généralisée de l’IA générative.

1. L’IA générative est un investissement opérationnel

Tout comme le cloud, l’IA générative devrait concerner tous les types d’entreprises. La technologie peut être adoptée par tout le monde, des plus grandes entreprises du monde aux plus petites entreprises indépendantes. D’ailleurs, McKinsey estime que l’IA générative est sur le point d’accroître les effets de l’ensemble de l’IA de 15 à 40 %, ce qui représente un montant annuel de 4 400 milliards de dollars.

L’ère du cloud a permis aux entreprises de passer de projets de forte intensité capitalistique à des investissements opérationnels plus durables. L’IA générative est en passe de reproduire cette tendance, puisqu’elle implique un changement similaire, à savoir le passage du CapEx à l’OpEx qui convient à tous les types d’entreprises.

Il est donc possible de mettre l’IA générative au service de l’entreprise, quelle que soit sa structure. Ceux qui adoptent cette approche accessible de la technologie devraient bénéficier d’une productivité accrue, d’un travail efficace et d’une réduction des coûts d’exploitation.

2. L’IA générative exige de la sécurité et une gestion des données

L’IA générative a besoin d’une énorme quantité de données pour fonctionner efficacement. Les entreprises n’en sont encore qu’aux prémices de leur réflexion sur ce qu’implique pour la sécurité le fait d’alimenter des solutions d’IA avec leurs données.

Dans les premiers temps de l’adoption du cloud, les entreprises ont été confrontées aux mêmes préoccupations. Les leaders du secteur ont dû démontrer que le cloud était suffisamment fiable pour encourager les entreprises à y placer de grandes quantités de données. Ils ont dû également déterminer avec quels partenaires travailler pour en garantir la sécurité. Il y avait un sentiment d’incertitude ou d’ambiguïté, ce que de nombreux dirigeants ressentent aujourd’hui à l’égard de l’IA générative.

Exploiter en toute sécurité des solutions basées sur des données implique des enjeux importants. Les données ont pris une nouvelle dimension, car les consommateurs sont de plus en plus conscients de la manière dont les entreprises gèrent et utilisent leurs données.

Selon une étude réalisée en 2022 par Statista, 70 % des consommateurs européens craignent que les entreprises n’utilisent leurs données personnelles à d’autres fins que celles prévues. Ce chiffre montre que la sécurité des données est une priorité absolue pour les consommateurs de la région EMEA lorsqu’ils choisissent d’acheter quelque chose à une entreprise.

Devant la complexité de l’adoption de l’IA générative, nous devons nous rappeler les leçons tirées de l’ère du cloud et donner la priorité à la gestion des données et à la sécurité. Il faut reconnaître les immenses possibilités qui se présentent, mais rester parfaitement conscient des sanctions potentiellement plus lourdes pour les entreprises qui se trompent.

3. Il n’existe pas de stratégie d’IA générative universelle

Tous les types d’entreprises peuvent tirer profit de l’IA, à condition qu’elles réalisent les investissements appropriés. Pour devenir un précurseur de l’IA générative, il faut investir dans le recrutement de collaborateurs qui maîtrisent la technologie : data scientists, analystes de données ou ingénieurs data.

Selon une étude de l’Université d’Oxford, depuis 2015, la demande de compétences liées à l’IA a été multipliée par cinq à l’échelle mondiale. La conclusion pour les entreprises est simple : si vous ne comprenez pas le cycle de vie de vos données ou les réglementations relatives à l’IA, vous devez recruter des spécialistes en la matière.

Les entreprises qui hésitent à adopter d’emblée l’IA générative ont tout intérêt à attendre et à s’intéresser aux enseignements que tirent celles qui se lancent. Une fois que ces premières entreprises auront réalisé les investissements nécessaires, nous verrons apparaître une façon plus largement admise de gérer les données dans les grands modèles de langage.

4. L’IA générative doit être considérée comme une valeur ajoutée à long terme

Toute technologie qui conduit à une transformation, qu’il s’agisse du cloud, de l’IA générative ou d’autre chose, suit le même schéma. Le cycle de battage médiatique classique commence par une période d’anticipation, suivie d’une adoption rapide, d’un stade intermédiaire caractérisé par la prudence et, finalement, de retardataires qui restent légèrement à la traîne.

L’IA générative se trouve encore aux tout premiers stades de ce cycle. Une étude de Dell révèle que seules 44 % des entreprises se trouvent actuellement dans les phases d’adoption rapide ou intermédiaire de l’IA générative, ce qui signifie que la plupart d’entre elles n’ont pas encore fait de réels progrès.

Par ailleurs, de nombreuses informations erronées circulent sur le sujet. Nous pouvons ici établir un autre parallèle : lorsque le cloud s’est imposé pour la première fois, les dirigeants pensaient qu’il serait moins rentable, moins sûr et moins fiable que l’infrastructure IT traditionnelle.

La seule véritable façon de résoudre ce problème et de traverser le cycle de l’IA générative, c’est de laisser les choses se produire naturellement. Nous commençons à voir à quoi ressemble l’IA générative pour les entreprises dans la pratique. Exemples de nouveaux cas d’utilisation :

• Génération d’idées : l’IA générative pour résoudre le problème de la « page blanche » et contribuer au brainstorming et à la génération d’idées au sein de l’entreprise

• Capacité d’évaluation, de classement et de recommandation : l’IA générative pour résumer de grandes quantités de données ou de longs rapports/journaux, classer les informations et fournir des recommandations et un raisonnement à partir de ces données

• Génération de contenu : l’IA générative pour proposer des e-mails, des messages sur les réseaux sociaux, des récapitulatifs hebdomadaires ou des réponses à des demandes de service liées à la gestion de tickets IT

L’adoption de l’IA générative est un parcours. Les entreprises se doivent d’aller à leur rythme et à commencer par rationaliser une couche de base d’IA ou d’automatisation.

Les capacités matures de l’IA générative, comme l’intelligence prédictive, l’analyse statistique, la compréhension du langage naturel, pour n’en citer que quelques-unes, changent réellement la donne. Il est important de déterminer exactement comment la technologie peut favoriser un cas d’utilisation dans votre entreprise et de partir de là.


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Contributeur expert

Simon Morris

Simon Morris est le vice-président de la région du Royaume-Uni et de l’Irlande pour la co

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