5 éléments à considérer pour les chefs d'entreprise avant de lancer un projet d'IA générative
L'IA générative stimule l'innovation et optimise l'efficacité dans la sphère économique. Comment les chefs d'entreprise peuvent-ils s'assurer de maximiser son retour sur investissement ?
Qu'il s'agisse de composer de la musique, de coder ou d'optimiser des opérations commerciales, l'IA générative stimule l'innovation et optimise l'efficacité dans la sphère économique. Cette technologie transformatrice peut s'accompagner d'une courbe d'apprentissage abrupte pour certaines entreprises, qui doivent d'abord comprendre où et comment elle s'intègre, décider de construire leur propre version ou de l'acheter, évaluer le montant à y consacrer et s’assurer qu’elles abordent l'IA générative en toute confiance, intégrant les garde-fous nécessaires.
L'IA générative crée des données entièrement nouvelles à partir d'ensembles existants. Elles peuvent se présenter sous différents formats, notamment du texte, des images, de la musique et même du code et peuvent produire des résultats qui ne figuraient pas dans les données d'origine. Cette polyvalence permet de produire une gamme impressionnante d'applications créatives de résolution de problèmes et d'amélioration de l'efficacité.
Pour maximiser le retour sur investissement de l’IA générative, tout chef d'entreprise doit se pencher sur 5 éléments clés :
1. L'IA générative révolutionne les entreprises et les métiers
L'IA générative stimule l'innovation et l'efficacité des entreprises. La capacité de la technologie à générer de nouvelles données à partir d'une entrée permet de produire une gamme impressionnante d'applications. L'IA générative en entreprise ne consiste pas simplement à exploiter les données ou à favoriser l'efficacité, elle remodèle fondamentalement l'approche du travail. Oui, l'IA générative peut accélérer et faciliter le travail, mais elle ouvre également de toutes nouvelles possibilités d'innovation et de créativité.
L'élément clé de cette technologie est sa capacité à s'adapter aux besoins de chaque entreprise. Chaque organisation possède ses propres ensembles de données uniques ou prioritaires. En identifiant leurs besoins spécifiques, les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour acquérir un avantage concurrentiel. Par exemple, appliquée aux soins de santé, l'IA générative peut aider à analyser les données des patients, à créer un résumé des points clés, puis à utiliser ce résumé afin d’élaborer un plan d'action visant à fournir de meilleurs soins.
2. Construire ou acheter
L'une des décisions critiques auxquelles les entreprises sont confrontées lors de la mise en œuvre de l'IA est de savoir s'il faut créer soi-même ces outils ou acheter le logiciel. Plusieurs facteurs doivent être pris en compte, notamment :
- Les données uniques et l’expertise dans le domaine : L'IA générative personnalisée prend de la valeur lorsque les entreprises possèdent des données uniques ou une expertise spécifique dans un domaine et visent à utiliser ces données de manière efficace.
- La disponibilité des talents : Les compétences requises pour créer des outils d'IA sont spécialisées et très demandées. Les entreprises doivent se demander si elles ont accès à ces talents et si elles sont plus familières avec les logiciels libres ou les offres commerciales.
- Le calendrier du projet : La création d'outils d'IA prend du temps. Si une entreprise a besoin d'une fonctionnalité d'IA disponible rapidement, l'acheter reste la meilleure solution. Si le calendrier est plus souple, la création d'outils peut être l'option la plus pratique.
- L’intégration avec les logiciels existants : Il est essentiel de déterminer si les fournisseurs avec lesquels l'entreprise travaille peuvent intégrer les outils d'IA souhaités. Comprendre le processus d'approvisionnement de l'organisation et prévoir suffisamment de temps à cet effet peut éviter retards pénalisants.
- La rentabilité : Bien qu'il puisse sembler plus abordable de développer des outils d'IA en interne, il est essentiel d’adopter une vision globale intégrant les dépenses liées à la constitution d'une équipe, à l'acquisition de logiciels et à la maintenance à long terme. Si l'outil constitue un avantage concurrentiel crucial pour l'entreprise, il peut impliquer des coûts permanents. En revanche, si des fonctionnalités similaires sont déjà disponibles via un outil dont l'entreprise dispose déjà actuellement, il n'est pas rentable de créer et de maintenir un logiciel redondant.
3. Identifier le cas d'usage du secteur
L'IA générative offre un large éventail d'applications dans divers secteurs. Parmi les applications les plus courantes, on peut citer la génération de texte pour créer des contenus marketing, le résumé pour condenser des articles de presse et des emails volumineux, ainsi que la génération d'images pour développer des visuels de marque uniques ou des personnages de jeux vidéo.
Les chatbots alimentés par l'IA améliorent le service à la clientèle grâce à des réponses intelligentes en temps réel dans presque tous les secteurs, tandis que les capacités de traduction rendent l'information accessible dans toutes les langues. Dans le monde du codage, l'IA générative améliore l'efficacité en générant dynamiquement des commentaires et des fonctions. Le secteur de la santé utilise l'IA générative pour réduire les délais de découverte des médicaments. Les développeurs de jeux l'utilisent pour créer des personnages dynamiques. Le secteur financier l'emploie pour renforcer la sécurité contre la fraude dans les transactions et pour le trading algorithmique. Le commerce de détail l'utilise pour l'optimisation automatique des prix.
Les entreprises réussissent plus rapidement lorsqu'elles ont un projet initial en phase avec leurs besoins uniques. Pour les aider à démarrer, demander aux fournisseurs de technologie de donner des exemples d'entreprises ayant des besoins similaires pour s’avérer éclairant.
4. Investir dans l'IA générative
La mise en œuvre de l'IA générative nécessite un investissement financier substantiel. Elle implique l'acquisition d'une infrastructure haut de gamme, le recrutement de talents qualifiés, l'assemblage des composants logiciels et la collecte des données requises.
Cela dit, toutes les entreprises n'ont pas besoin d'investir dans l'IA générative à partir de zéro. Nombre d'entre elles utilisent des modèles pré-entraînés, ou modèles de base, qui sont plus rentables à former parce que les entreprises n'ont qu'à augmenter le modèle avec leurs propres données et à appliquer les garde-fous associés à leur marque. Bien que le coût de la mise en œuvre de l'IA générative puisse être élevé, le retour sur investissement lié à l'augmentation de l'efficacité, de l'innovation et de l'avantage concurrentiel peut largement le justifier.
5. Garantir la confiance et la sécurité dans les modèles d'IA générative
À mesure que l'IA générative progresse et se répand, il devient de plus en plus important de garantir la sécurité et l'utilisation responsable de ces modèles d'IA. Les outils de protection LLM - des applications logicielles qui empêchent les modèles d'IA générative de dévier de leur objectif - peuvent aider les développeurs à fixer des limites et ce, dans trois domaines :
- Les garde-fous thématiques : Ces garde-fous empêchent les modèles d'IA de s'aventurer dans des domaines d'utilisation non souhaités. Par exemple, un assistant de service à la clientèle alimenté par une IA générative pourrait être empêché de répondre à des questions sur la météo si cette fonction ne fait pas partie de son champ d'application légitime.
- Les garde-fous de sûreté : Ces garde-fous garantissent que les modèles d'IA fournissent des réponses précises et appropriées. Ils peuvent filtrer le langage indésirable et s'assurer que les références ne sont faites qu'à des sources fiables.
- Les garde-fous de sécurité : Ils limitent les connexions du modèle d'IA aux seules applications tierces externes connues et sûres.
Exploiter la puissance de l'IA générative en entreprise
L'IA générative est sur le point de transformer le monde, offrant aux entreprises de vastes possibilités d'innovation, d'amélioration de l'efficacité et de résolution de problèmes complexes. En tant que dirigeants d'entreprise, il sera essentiel de comprendre et d'utiliser cette puissante technologie pour rester compétitif dans un paysage commercial en constante évolution.
Le respect de ces cinq principes aidera les entreprises à garder une longueur d'avance et à tirer pleinement parti de cette technologie.