Ne pas se tromper de stratégie dans le déploiement de l'IA générative
De nombreuses entreprises engagent actuellement une transition vers l'IA générative. Et une stratégie gagnante se dessine : celle d'une plateforme de données ouverte, multicloud et open source.
Une frénésie d'investissements en faveur de l'intelligence artificielle générative s'empare actuellement des acteurs économiques. Et pour cause : l’an prochain, selon le Gartner, 30 % des messages marketing des grandes entreprises seront générés par des machines automatisées, contre seulement 2 % actuellement. D'ici 2025, près d'un médicament ou matériau sur trois sera découvert grâce à l'IA générative, tandis qu'en 2030, selon les prévisions du Gartner, 90 % des succès cinématographiques seront réalisés avec l'aide de l'IA générative. Tous les secteurs, de l'industrie aux télécommunications, en passant par l'internet, la finance, l'énergie, le commerce et l'agriculture, seront touchés par cette révolution.
Data et investissements financiers : deux défis de taille
Afin de préparer cet avenir, l’effervescence est là : qu’ils soient privés ou publics, les acteurs investissent de plus en plus dans l’IA générative, alors même que la présence des algorithmes dans leur quotidien est une réalité depuis plus de 10 ans. Selon un récent rapport du MIT, les organisations déclarent qu’elles prévoient d’augmenter leurs dépenses en IA de 25% dans l’année à venir. Pour suivre le rythme de cette course à l’innovation, ces entreprises devront en premier lieu faire face à l’énorme quantité de traitement de data en déployant à cet effet une plateforme de données dédiée, seule à même de trier des données structurées, non structurées et semi-structurées. Cela nécessite des investissements dans une plateforme d’intelligence de données capable d’assurer leur gouvernance. Cette étape est cruciale, d’autant que – toujours selon le MIT – 40% des CDO (chief data officer), CTO (chief technical officer) et CIO (chief information officer) déclarent que la plus grande difficulté à laquelle ils sont confrontés est la montée en compétences du personnel.
Ainsi, la maîtrise exponentielle des données confronte les organisations à au moins trois défis majeurs : la maîtrise de la data d’une part, le recrutement de talents ensuite, et l’investissement financier enfin. Pour relever ces défis, les entreprises doivent surmonter les cloisonnements de leurs données, recruter des ingénieurs qualifiés dans un marché compétitif, et allouer des budgets spécifiques à l'intelligence artificielle, alors même que leur dette technologique peut être conséquente et qu’elles sont majoritairement engagées sur le « run », c’est-à-dire sur le fait d’avoir à faire fonctionner leur système d’information.
La seule solution possible : une plateforme ouverte, multicloud et open source
Un peu plus d'un an après l'apparition d'outils d'intelligence artificielle générative grand public tels que Chat GPT et, plus récemment, de LLM d'entreprise tels que DBRX, les décideurs économiques prennent conscience que l’IA est loin de s’apparenter à une baguette magique. Aucun miracle n’est à attendre, par lequel l’ensemble des process professionnels se trouveraient instantanément automatisés. En réalité, un ordre des priorités se dessine à partir de la data elle-même. Car ce sont bien les données propres à chaque entreprise qui permettront, demain, de générer de nouveaux modèles. C’est en s’appuyant sur le cloud computing ainsi que sur une plateforme data efficace qu’un socle de données suffisamment sain, robuste et digne de confiance pourra être édifié.
Pour réussir cette inéluctable transition, il est crucial de choisir la bonne stratégie, à commencer par éviter l’écueil de recourir à des solutions propriétaires, dont l'avenir reste incertain. En réalité, la seule voie à emprunter est celle d’une plateforme ouverte, multicloud et open source, laquelle constitue un levier d’accélération, de flexibilité et de liberté. Celle-ci permettra aux entreprises de demeurer ouvertes sur la technologie à embarquer, et ainsi d’accéder à un large éventail de compétences. Le tout pour conserver une longueur d’avance sur la concurrence, dans un contexte éminemment incertain... et tout aussi évolutif.