Intelligence artificielle La GenAI est sexy, mais en vaut-elle vraiment la peine ?

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La GenAI est sexy, mais en vaut-elle vraiment la peine ?

L’intelligence artificielle générative (GenAI) suscite un engouement considérable, marquant potentiellement le début d’une ère nouvelle en technologie. Tandis que la France et l’Europe peinent à tenir le rythme face aux géants américains et chinois dans le domaine de l’IA, la GenAI émerge comme un catalyseur possible de transformation profonde, notamment en France et en Europe. Mais derrière cet enthousiasme, quelle réalité se dessine ?

De nombreuses initiatives, à la fois publiques et privées, menées par des innovateurs tels que Mistral.ai, Probabl.ai, ou The H Company œuvrent à rattraper un retard scientifique significatif. Cependant, ces investissements vers la GenAI sont aujourd’hui principalement dirigés vers la recherche. Les géants du CAC 40, quant à eux, semblent également déployer de gros efforts en R&D dans la création et la spécialisation de modèles fondationnels français (ou non).

L’écueil majeur rencontré en IA ces dix dernières années réside dans notre incapacité à transférer l’IA des laboratoires vers le terrain. La question se pose alors : la GenAI ne va-t-elle pas renvoyer tous les efforts des dernières décennies dans les laboratoires ?

L’IA générative est certes impressionnante et ouvre de nombreuses possibilités d’utilisation pour les entreprises. Cependant, elle distrait souvent les acteurs économiques des plans stratégiques Data & IA établis depuis des années en France. Les modèles de langage de grande taille (LLM) adoptent une approche « one-size-fits-all » qui peut rendre les organisations moins attentives à leur stratégie globale de données, les détournant ainsi de cas d’usage métier spécifiques, bien que moins séduisants.

Il est crucial de ne pas laisser la GenAI détourner les entreprises des opportunités immédiates et tangibles offertes par des technologies plus matures comme le deep learning, qui, en particulier en dehors des LLM, est prêt pour un déploiement massif. Des domaines comme la vision par ordinateur (computer vision) ont atteint une maturité qui permet une industrialisation à grande échelle. Si tous les investissements se concentrent exclusivement sur la GenAI, nous risquons de négliger ces technologies prêtes à l’emploi. Cela pourrait nous priver des moyens nécessaires pour industrialiser et déployer des applications pratiques de deep learning, telles que la reconnaissance d’images et l’analyse vidéo, qui peuvent transformer divers secteurs industriels et impacter positivement l’environnement.

Dans ce contexte, les récents engagements du président Emmanuel Macron, qui a annoncé des investissements supplémentaires de l’État dans l’IA, sont une occasion de renforcer nos efforts dans l’industrialisation et le déploiement de ces technologies. Si ces investissements visent à propulser la France et l’Europe en leaders de la recherche en IA, essayons également de devenir leader dans son industrialisation !
La GenAI, avec ses promesses de révolution industrielle et d’innovation sans précédent, mérite une attention critique et nuancée. Pour les entreprises françaises et européennes, l’enjeu est de taille : il ne s’agit pas seulement d’adopter cette technologie parce qu’elle est à la mode, mais de l’industrialiser de manière stratégique.
L’intégration judicieuse de la GenAI doit renforcer les opérations existantes, catalyser la croissance et améliorer la compétitivité sur le long terme. Plutôt que de suivre aveuglément la vague, les entreprises sont appelées à naviguer avec discernement, alignant innovation et stratégie opérationnelle pour transformer véritablement l’essai en un succès durable.

Contributeur expert

Thibaut Lucas

Ingénieur diplômé de l’INP ENSEEIHT, Thibaut Lucas co-fonde Picsellia en 2020 avec son assoc

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