L’Intelligence artificielle a intégré le lexique IT depuis bien longtemps. L’IA générative elle, est une technologie encore en développement certes, mais extrêmement rapide et qui aura sans nul doute un impact considérable sur nos manières de travailler.
Depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI à la fin de l’année 2022, le battage médiatique n’a cessé de prendre de l’ampleur, au point de se transformer parfois, il faut bien le reconnaître, en une assourdissante cacophonie.
Prenons le temps de démystifier le sujet avec quelques experts de l’IA.
Que s’est-il passé ?
Comme l’IA traditionnelle, l’IA générative implique d’alimenter des algorithmes avec des quantités considérables de données. En revanche, les résultats sont bien différents. Au lieu d’utiliser cette donnée pour réaliser des prédictions par exemple, les modèles de « GenAI » génèrent de nouvelles données sous forme de texte, d’image ou encore de code, selon ce que vous leur demandez.
Pour Matt Barrington, responsable des technologies émergentes au sein du cabinet EY Amériques, la plupart des professionnels d’aujourd’hui ont probablement déjà essayé les capacités des grands modèles de langage et « ont vécu ce moment où ils se rendent compte de la puissance de l’outil et de ce qu’ils peuvent générer ».
Cela fait des décennies que le secteur informatique vante la valorisation de la donnée. L’IA générative propulse cette vision au premier plan.
Ce processus de génération de contenu a permis de découvrir l’IA générative et de nourrir l’intérêt pour cette technologie. Cela fait des décennies que le secteur informatique vante la valorisation de la donnée et sa capacité à générer de l’information. « Mais ces capacités récemment arrivées sur le marché ont vraiment propulsé cette vision au premier plan », souligne Mindy Cancila, vice-présidente de la stratégie d’entreprise de Dell.
ChatGPT, mais aussi d’autres IA génératives comme MidJourney ou Bard, rendent aujourd’hui ce processus plus tangible pour beaucoup et mettent un fabuleux coup de projecteur sur la manière dont les données peuvent aider à générer des informations rapidement et efficacement.
Que va-t-il se passer ?
Matt Barrington constate déjà l’émergence des premiers cas d’usage en entreprise, avec des professionnels qui utilisent l’IA pour créer du contenu marketing par exemple, fournir des réponses prêtes à l’emploi à un service client ou même faire naître de nouvelles idées de produits.
Mais il s’attend à en voir très rapidement apparaître davantage. « C’est un changement fondamental dans la manière dont les organisations vont fonctionner », affirme-t-il, rejoint par Ben Fauber, ingénieur système et chercheur en IA chez Dell, pour qui la technologie va permettre « d’automatiser les tâches ennuyeuses » pour les employés.
À mesure que l’IA générative va évoluer, les machines prendront en charge une proportion plus grande des tâches quotidiennes, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Dans le secteur de la santé par exemple, l’IA générative peut résumer rapidement les informations sur les patients, afin de laisser les infirmières et médecins passer plus de temps à prodiguer des soins et moins à lire des fiches.
L’IA générative peut permettre aux entreprises d’étendre leur activité vers de nouvelles zones géographiques à moindre coût.
Les capacités multilingues des outils GenAI ouvrent également la voie à de nouvelles opportunités commerciales. Pour Mindy Cancila, la technologie pourrait permettre aux entreprises de proposer plus facilement leurs services dans différentes langues, et ainsi étendre leur activité vers de nouvelles zones géographiques à moindre coût ou d’optimiser les processus de traduction existants. Un des spécialistes de la vente en ligne teste depuis plusieurs mois l’IA générative pour automatiser la traduction des pages produits.
Matt Barrington pense également aux services financiers, qui pourront plus facilement exploiter des jeux de données complexes et identifier des tendances auparavant cachées : « Vous pouvez prendre des états financiers d’une année complète, les soumettre à une IA générative et obtenir des analyses beaucoup plus complètes. »
Êtes-vous prêts pour la Gig Economy ?
Même les estimations les plus modestes suggèrent que l’économie basée sur l’IA représentera un marché de 10 000 milliards de dollars d’ici la fin de la décennie. Un tel niveau d’investissement va complètement remodeler la main-d’œuvre mondiale.
« Nous nous attendons à une toute nouvelle ère de superintelligence, dans laquelle les personnes combineront l’IA avec leur propre cerveau pour atteindre des niveaux d’efficacité que nous ne pourrions pas atteindre seuls », explique Matt Barrington.
Les professionnels les plus demandés seront ceux qui mettront l’IA au service de l’entreprise.
Les professionnels les plus demandés seront ceux qui comprendront comment mettre l’IA au service de l’entreprise et vendront leurs compétences spécialisées dans une nouvelle économie « des petits boulots » (gig economy).
Pour Ben Fauber, les professionnels les plus prisés seront ceux dotés d’un large éventail de compétences, alliant connaissance scientifique et sensibilité créative. Ces spécialistes transformeront les attentes business vis-à-vis de la GenAI en produits minimum viables.
Comment éviter les hallucinations ?
Si l’IA générative est pleine d’opportunités, elle comporte également quelques risques. Il incombe désormais aux dirigeants d’adopter une approche descendante pour garder le contrôle sur la mise en œuvre de cette technologie et éviter le Shadow AI.
« La principale préoccupation des clients d’EY à l’heure actuelle est le problème des fausses réponses, ou ce que les experts du secteur appellent souvent des « hallucinations » », indique Matt Barrington. EY passe donc beaucoup de temps avec ses clients pour déterminer ce que doit être une IA responsable : « Ces outils sont très précis et surtout très sûrs d’eux ! S’ils ne connaissent pas la réponse, leur entraînement leur permet de générer malgré tout une réponse qui semble fiable. Ils doivent donc être utilisés de manière encadrée et responsable. »
Les données constituent un autre défi. Les bonnes comme les mauvaises données peuvent en effet constituer le carburant d’un outil GenAI. Les bonnes le feront avancer, les mauvaises le feront rapidement dérailler.
Les entreprises qui ne se sont pas encore au point sur les techniques de gestion des données devront rattraper leur retard. Selon le Dell Technologies Innovation Index, les entreprises les plus innovantes sont 2,5 fois plus capables de collecter, préparer et intégrer des données de manière extrêmement efficace.
Comment démarrer ?
Les organisations doivent réfléchir attentivement à leur puissance de calcul et à l’infrastructure informatique qui prendra en charge leur IA, que ce soit dans le centre de données interne, sur le cloud ou en périphérie.
Les dirigeants qui souhaitent tirer le meilleur de l’IA générative devront en effet créer un écosystème de partenaires technologiques de confiance qui apporteront chacun les capacités spécialisées adaptées au besoin.
Les infrastructures conçues spécifiquement pour l’IA permettent de démarrer vite ! Mais il peut également être utile de démarrer petit, avec des premières expériences simples qui n’incluent pas de données critiques pour l’entreprise et qui amènent un ROI très rapide.
La révolution GenAI avance extrêmement rapidement et va avoir des répercussions très rapides sur la compétitivité des organisations. Celles qui n’auront pas saisi le train en marche risquent de se faire rapidement distancer par celles qui rendront leurs processus à la fois plus rapides et moins coûteux grâce à l’IA.
