L’IA générative, illustrée par des modèles comme ChatGPT, révolutionne la manière dont les entreprises fonctionnent. Cette technologie évolue à un rythme record, et les dirigeants apprennent encore sa valeur et ses risques pour l’entreprise. La version publique de ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois, démocratisant l’IA d’une manière jamais vue auparavant. Sa facilité d’accès rend l’IA générative différente de toutes les IA qui l’ont précédée. Les utilisateurs n’ont pas besoin d’un diplôme en apprentissage automatique pour interagir avec elle ou en tirer de la valeur ; presque tout le monde qui peut poser des questions peut l’utiliser.
Les Chatbots
Les chatbots d’IA générative sont alimentés par des modèles de base, qui contiennent d’immenses réseaux neuronaux formés sur de vastes quantités de données non structurées et non étiquetées dans une variété de formats, tels que le texte et l’audio. Ces modèles peuvent être utilisés pour une large gamme de tâches, contrairement aux générations précédentes de modèles d’IA qui étaient souvent « étroits », c’est-à-dire qu’ils ne pouvaient effectuer qu’une seule tâche. Un modèle de base peut créer un résumé exécutif pour un rapport technique, élaborer une stratégie de mise sur le marché pour une entreprise, et fournir des recettes pour les ingrédients présents dans le réfrigérateur de quelqu’un.
Cependant, l’inconvénient d’une telle polyvalence est que l’IA générative peut parfois fournir des résultats moins précis, ce qui remet l’accent sur la gestion des risques de l’IA. Avec des garde-fous appropriés en place, l’IA générative peut non seulement débloquer de nouveaux cas d’utilisation pour les entreprises, mais aussi accélérer, mettre à l’échelle ou améliorer les cas existants.
La technologie de l’IA générative progresse rapidement. Le cycle de sortie, le nombre de start-ups, et l’intégration rapide dans les applications logicielles existantes sont remarquables. L’IA générative peut être utilisée pour automatiser, augmenter et accélérer le travail. Alors que les chatbots générant du texte comme ChatGPT ont reçu une attention disproportionnée, l’IA générative peut permettre des capacités à travers une large gamme de contenus, y compris les images, la vidéo, l’audio, et le code informatique.
Intégration de l’IA générative
Au fur et à mesure que la technologie évolue et mûrit, ces types d’IA générative peuvent être de plus en plus intégrés dans les flux de travail des entreprises pour automatiser les tâches et effectuer directement des actions spécifiques. Nous voyons déjà des outils émerger dans ce domaine. Cependant, en raison de la manière dont fonctionnent les modèles de base actuels, ils ne sont pas naturellement adaptés à toutes les applications. Par exemple, les grands modèles de langage peuvent être sujets à l’ »hallucination », c’est-à-dire répondre à des questions avec des affirmations plausibles mais fausses. De plus, le raisonnement sous-jacent ou les sources d’une réponse ne sont pas toujours fournis.
Les dirigeants veulent savoir s’ils doivent agir maintenant – et, si oui, comment commencer. Certains peuvent voir une opportunité de devancer la concurrence en réimaginant comment les humains travaillent avec des applications d’IA générative à leurs côtés. D’autres peuvent vouloir faire preuve de prudence, expérimenter quelques cas d’utilisation et en apprendre davantage avant de faire de gros investissements. Les entreprises devront également évaluer si elles disposent de l’expertise technique nécessaire, de l’architecture technologique et des données, du modèle opérationnel, et des processus de gestion des risques que certaines des mises en œuvre les plus transformatrices de l’IA générative nécessiteront.
L’objectif de cet article est d’aider les dirigeants et leurs équipes à réfléchir sur le cas de création de valeur pour l’IA générative et comment commencer leur voyage. Tout d’abord, nous proposons une introduction à l’IA générative pour aider les dirigeants à mieux comprendre l’état en rapide évolution de l’IA et les options techniques disponibles. La section suivante examine comment les entreprises peuvent participer à l’IA générative à travers quatre exemples de cas visant à améliorer l’efficacité organisationnelle. Ces cas reflètent ce que nous voyons parmi les premiers adoptants et éclairent le large éventail d’options à travers les exigences technologiques, de coût, et de modèle opérationnel. Enfin, nous abordons le rôle vital du dirigeant dans le positionnement d’une organisation pour réussir avec l’IA générative.
L’excitation autour de l’IA générative est palpable, et les dirigeants veulent avancer avec une vitesse réfléchie et intentionnelle. Nous espérons que cet article offre aux dirigeants d’entreprise une introduction équilibrée dans le monde prometteur de l’IA générative.
L’automatisation avec l’IA générative
L’IA générative peut être utilisée pour automatiser, augmenter, et accélérer le travail. Pour les besoins de cet article, nous nous concentrons sur les façons dont l’IA générative peut améliorer le travail plutôt que sur la façon dont elle peut remplacer le rôle des humains. L’IA générative peut permettre des capacités à travers une large gamme de contenus, y compris les images, la vidéo, l’audio, et le code informatique. Et elle peut effectuer plusieurs fonctions dans les organisations, y compris la classification, l’édition, la synthèse, la réponse aux questions, et la rédaction de nouveaux contenus. Chacune de ces actions a le potentiel de créer de la valeur en changeant la façon dont le travail est effectué au niveau de l’activité à travers les fonctions et les flux de travail de l’entreprise.
L’IA générative pose une variété de risques. Les dirigeants voudront concevoir leurs équipes et leurs processus pour atténuer ces risques dès le départ – non seulement pour répondre aux exigences réglementaires en rapide évolution, mais aussi pour protéger leur entreprise et gagner la confiance numérique des consommateurs.L’équité, la propriété intellectuelle (PI), la confidentialité, la sécurité, l’explicabilité, la fiabilité, l’impact organisationnel, et l’impact social et environnemental sont tous des domaines de préoccupation qui doivent être abordés.
Alors que les modèles de base servent de « cerveau » à l’IA générative, une chaîne de valeur entière émerge pour soutenir la formation et l’utilisation de cette technologie. Le matériel spécialisé fournit la puissance de calcul extensive nécessaire pour former les modèles. Les plateformes cloud offrent la possibilité de puiser dans ce matériel. Les fournisseurs de MLOps et de hubs de modèles offrent les outils, les technologies, et les pratiques dont une organisation a besoin pour adapter un modèle de base et le déployer dans ses applications finales.
Perception de l’IA générative par les dirigeants
Les dirigeants devraient considérer l’exploration de l’IA générative comme une nécessité, pas une option. L’IA générative peut créer de la valeur dans une large gamme de cas d’utilisation. Les exigences économiques et techniques pour commencer ne sont pas prohibitives, tandis que l’inconvénient de l’inaction pourrait être de rapidement tomber derrière les concurrents. Chaque dirigeant devrait travailler avec l’équipe exécutive pour réfléchir à où et comment jouer. Certains dirigeants peuvent décider que l’IA générative présente une opportunité transformatrice pour leurs entreprises, offrant une chance de réimaginer tout, de la recherche et développement au marketing et aux ventes aux opérations clients. D’autres peuvent choisir de commencer petit et de monter en échelle plus tard.
En conclusion, l’avenir de l’IA générative, en se concentrant particulièrement sur ChatGPT, est brillant et offre un potentiel immense pour les entreprises. À mesure que la technologie continue d’évoluer et de mûrir, elle jouera sans aucun doute un rôle pivot dans la façon dont le travail et les opérations commerciales seront façonnés à l’avenir.
Article ouvertement inspiré d’un article de Gartner et de McKinsey :
https://www.gartner.fr/fr/articles/derriere-chatgpt-le-futur-de-l-ia-generative-pour-les-entreprises
