5 leviers pour accélérer l'adoption de l'IA générative et soutenir la croissance des entreprises

L'IA générative, grâce à des données hybrides, des infrastructures performantes et des partenariats experts, est un levier essentiel pour accélérer la transformation digitale et la compétitivité.

L'IA générative révolutionne déjà des secteurs entiers, de la santé à la finance. Pourtant, beaucoup d'entreprises n'ont pas encore pleinement exploité son potentiel pour stimuler leur croissance. Dans ce contexte, comment peuvent-elles accélérer l’adoption de cette technologie clé et garantir un avantage concurrentiel durable ? Voici cinq leviers essentiels à activer pour y parvenir. 

Définir l'objectif : une IA générative sur mesure, évolutive et orientée sur les résultats  

Les entreprises plébiscitent les suites de solutions personnalisées pour automatiser les processus, faciliter l'accès aux informations et favoriser l'innovation. Mais la personnalisation doit être construite sur des modèles et des technologies polyvalents, adaptés aux spécificités de chaque secteur. Quel que soit son avancement dans son parcours d'IA, une entreprise a besoin d'une combinaison de plateformes, d'infrastructures, de logiciels et parfois de services d'assistance pour monter en gamme. La plupart des entreprises ne disposent pas de cette expertise en interne ni des capacités pour gérer ces projets.  Une solution orientée résultats, intégrée de l'interface utilisateur jusqu'à l'infrastructure, est essentielle pour maximiser l'efficacité et accélérer la mise en œuvre.

Combiner les normes de l’entreprise et guidelines techniques 

Près de 90 % des projets IA échouent  en raison de mauvais choix technologiques, de problèmes de gestion du changement, d'une évaluation inexacte des risques ou d'un manque de financement. Les entreprises exigent un conseil technique concernant l’accès à leurs données pour le réglage fin, la génération augmentée de récupération (RAG - une technique permettant à l'IA d'améliorer ses performances en récupérant des informations à partir de différentes sources de données) ou le pré-entraînement adaptatif. Elles ont également besoin de conseil concernant les modèles propres à l’entreprise pour effectuer certaines tâches, d’un accès virtualisé aux données distribuées dans un écosystème de cloud hybride, et d’une visibilité de bout en bout de leur système global. 
En outre, il est impératif d'intégrer cette expertise technique aux bonnes pratiques IT et OT. La mise en place de garde-fous en matière de gouvernance et de conformité répondant aux critères de performance de manière cohérente et fiable, la réduction des coûts et de l'empreinte carbone, la garantie de la sécurité et de l'exactitude des données sont autant d'enjeux à l'ère de l'IA.

Prôner la "data anywhere" et l"AI everywhere" dans un environnement d'infrastructure hybride

La donnée est capitale pour accélérer l'adoption de la GenAI. Les entreprises ont d’abord plébiscité les data centers puis ont migré vers le cloud pour revenir à des déploiements hybrides en raison des dépenses élevées. L’enjeu est de savoir où sont enregistrées leurs données, comment les gérer et les utiliser efficacement. Du point de vue de l'infrastructure, les entreprises doivent tirer parti d'une suite d'outils et de technologies qui permettent de gérer les données dans un environnement hybride - en les trouvant, en les préparant et en les utilisant.

 La capacité à mélanger les données structurées et non structurées, à trouver les données au bon endroit et à les organiser et à les inventorier est primordiale. Par exemple, une grande banque pourrait tirer parti de ces technologies pour assurer une gestion efficace de ses données clients, favorisant ainsi une expérience client améliorée via l'IA. Les technologies utilisées doivent simplifier la mise en œuvre de l’IA. Créer une suite d'outils efficaces tirant parti d'une intelligence unifiée des données, alimentée par des données protéiformes, contribue à garantir la création, l'adoption et l'utilisation d'applications d’IA générative à valeur ajoutée.

 Pour que cette vision devienne réalité, l'accès unifié aux données pour les applications est essentiel. Cet accès est rendu possible grâce à des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) à travers des sources et des types de données disparates, notamment le texte, SQL ou les graphes. Cet environnement de « data anywhere » et de « GenAI everywhere » exige une architecture extrêmement performante et résiliente à l'échelle.

Utiliser un appliance haute performance, optimisé pour la charge, prêt pour l’IA 

Les solutions basées sur l'IA nécessitent une puissance considérable. Les plateformes les plus efficaces pour accompagner la migration des entreprises vers l’IA prennent en charge des supercalculateurs capables de traiter des modèles à trillions de paramètres pour des workloads d'entraînement et d'inférence à grande échelle. Elles nécessitent des systèmes de fichiers très puissants et ultrarapides, ainsi qu'un stockage d'objets économiquement viable. Les entreprises répondront à leurs besoins en matière de calcul et de stockage d’IA en rassemblant ces fonctionnalités dans un appliance offrant des performances élevées et une optimisation de la charge pour une meilleure efficience économique. 
Une infrastructure prête pour l'IA adopte une conception axée sur les résultats, offre une intégration accélérée basée sur une fondation préconstruite et propose une personnalisation et une livraison sur mesure. L’objectif est de relever les défis sectoriels à travers le temps. Cela peut par exemple inclure des solutions sur mesure pour les entreprises de la santé, qui ont besoin de plateformes d'IA générative pour analyser rapidement des quantités massives de données médicales.

Choisir un écosystème de partenaires-fournisseurs d'IA avec une expertise verticale et des copilotes internes

Dans la course à l'IA, les entreprises accélèrent leur transformation digitale avec des solutions d’IA générative adaptées à leur marché. Elles exigent des partenaires ayant une expertise sectorielle et des capacités en technologie opérationnelle pour résoudre les cas d'utilisation de l'IA propres à leur industrie. Les partenaires qui disposent de capacités de technologie opérationnelle (OT) pour résoudre les cas d'utilisation de l'IA, tels que les suivants, accéléreront véritablement l'adoption :

● Services financiers : systèmes de détection des fraudes, client 360, trading algorithmique.

● Médias et divertissement : plateformes de streaming, fermes de rendu, multivers

● Cas d'utilisation de l'énergie : réseau électrique intelligent, planification énergétique, cybersécurité SCADA.

● Cas d'utilisation de la fabrication : automatisation des processus, fabrication intelligente, maintenance prédictive.

● Transport et automobile : train-as-a-service, ADAS, maintenance prédictive.

● Santé : recherche sur le cancer, cartographie du génome, médecine de précision à distance.

Et ce ne sont là que quelques exemples. De plus, le partenaire doit savoir développer des solutions d’IA, comme des copilotes et des compagnons, pour améliorer leurs processus internes. Ces copilotes peuvent, par exemple, automatiser les processus RH dans une entreprise de services, libérant ainsi du temps pour des tâches plus stratégiques.

Les entreprises sont prêtes à entrer dans l'ère de l'IA. Elles exigent des solutions performantes et économiques pensées pour leurs besoins. Ces solutions doivent s’appuyer sur des équipements fiables et une équipe d'experts. Pour tirer pleinement parti de l'IA générative, il est crucial d’agir dès maintenant. Adopter ces leviers stratégiques peut non seulement accélérer la transformation digitale des entreprises, mais aussi assurer leur compétitivité à long terme dans un marché en perpétuelle évolution.