Il y a une constante que l’on observe depuis la crise du covid : les dirigeants naviguent à vue ! D’après les résultats de notre dernière étude Innovation Catalyst, menée par Vanson Bourne auprès de 300 décideurs IT et métier en France, un peu plus de la moitié (52 %) n’ont aucune certitude quant à l’évolution de leur secteur dans les trois à cinq prochaines années.
Le secteur automobile par exemple, vit une des transformations les plus importantes de son histoire, avec l’électrification du parc, mais peine à définir comment adapter l’outil industriel alors que le cadre réglementaire reste pour le moins mouvant. Comment investir dans l’innovation dans un contexte d’incertitude ?
D’autant que d’autres défis doivent être relevés : la pénurie de talents, pour 31 % des répondants, le manque de temps dédié à l’innovation en comparaison avec la gestion quotidienne de l’entreprise (29 %), ainsi que le manque d’adhésion des salariés et leur résistance au changement (26 %).
Est-ce que vous voyez un point commun dans tous ces défis ? Aucun n’est technologique, tous sont humains ou organisationnels.
Interdire l’IA ? Non. La contrôler ? Oui.
L’accès à la technologie s’est en effet considérablement démocratisé ces dernières années, et c’est encore plus vrai avec le phénomène de l’intelligence artificielle générative. Il est extrêmement facile aujourd’hui de poser une question à Copilot, Gemini ou ChatGPT. Mais si près de 60 % des organisations françaises affirment avoir entamé le déploiement des solutions d’IA générative, l’implémentation dans un contexte d’entreprise prend davantage de temps, notamment en raison des problématiques de sécurité et de protection de la propriété intellectuelle.
63 % des entreprises françaises craignent en effet que l’IA générative n’introduise de nouveaux problèmes de sécurité et de confidentialité, tandis que 70 % reconnaissent que leurs données et leur propriété intellectuelle sont trop précieuses pour être intégrées à un outil d’IA générative accessible à des tiers.
L’interdiction pure et simple de l’IA générative est toutefois vouée à l’échec. Comme il y a 15 ans, lorsque le cloud a commencé à s’installer dans les entreprises et le shadow IT à se développer, il est extrêmement simple pour un employé de contourner ce genre d’interdiction. Il lui suffit de prendre son téléphone pour interroger ChatGPT. 54 % des personnes interrogées estiment que certains employés contournent les directives et les pratiques de sécurité IT sous prétexte qu’elles nuisent à l’efficacité et à la productivité (on peut d’ailleurs s’interroger sur les 46 % restants).
Proposer une solution alternative, totalement maîtrisée par l’organisation, avec un ensemble de bonnes pratiques à respecter, est la seule manière de satisfaire les employés en limitant les risques. Une approche pédagogique similaire à celle déjà en place concernant les comportements sur la Sécurité/Cybersécurité permettra de faire évoluer les mentalités et de préparer l’adoption de l’IA à plus large spectre au sein de l’entreprise.
L’edge AI, la clé du temps réel…
On comprend donc pourquoi trois quarts des décideurs informatiques français disent préférer un modèle sur site ou hybride, afin de relever les défis inhérents à la mise en œuvre de l’IA et de conserver cette maîtrise des données. Le déploiement de la GenAI en interne implique alors des investissements plus importants que la simple consommation d’un modèle dans le cloud public.
Mais le ROI peut être très rapide si la solution est à la fois bien conçue et bien utilisée. Ce qui nous ramène à la question de l’humain, de la formation des professionnels à ces nouveaux outils, et de la sensibilisation au risque, mais aussi à la question des infrastructures.
L’IA grand public, c’est-à-dire les prompts que tout un chacun peut faire dans sa vie quotidienne, pour trouver la recette de la tarte aux pommes par exemple, représentera 5 à 10 % des usages de l’IA. Le vrai pouvoir de l’intelligence artificielle est dans sa capacité à réagir en fonction de stimulations, qui peuvent être humaines évidemment, mais surtout provenir de la multitude de capteurs distants qui forment l’IoT. Et cette réaction doit être de plus en plus proche du temps réel, ce qui implique des infrastructures edge déployées au plus près des sources de données afin d’éviter toute latence.
Lorsqu’on parle d’IA, on a souvent tendance à imaginer des monstres de calcul. L’edge AI est aux antipodes de cela et s’appuie sur des outils beaucoup plus légers et des modèles beaucoup plus petits, capables de fonctionner sur de petits serveurs déportés ou même directement sur des postes utilisateurs. C’est exactement pour cette raison que les nouveaux PC IA embarquent des NPU.
… et de la durabilité
Cette quête du temps réel va tirer l’adoption de l’IA vers le chemin de la raison. Car les enjeux sont également environnementaux.
Pour 41 % des répondants, il est important de favoriser les innovations durables sur le plan de l’environnement. Ils sont donc 67 % à transférer activement l’inférence IA dans l’Edge pour gagner en efficacité énergétique. Huit entreprises sur dix testent également des solutions « as-a-Service » pour gérer leur environnement IT plus efficacement.
On peut en effet légitimement penser qu’un spécialiste mondial du datacenter comme Equinix sera plus efficace pour optimiser la consommation énergétique. Preuve en est, ce dernier vient de déployer des serveurs PowerEdge à refroidissement liquide, pour répondre de la manière la plus responsable possible aux nouveaux besoins liés à l’IA.
Et la durabilité devra elle aussi être une constante en matière d’innovation !
