Pourquoi les entreprises doivent maintenant parier sur l'IA privée

Avec la démocratisation de l'IA générative, l'IA s'est développée à un rythme sans précédent dans les entreprises depuis ces douze derniers mois.

Motivées par la promesse d’avantages sans précédents et par la pression croissante exercée par la concurrence, les organisations et gouvernements élaborent activement leurs stratégies. Preuve en est, une entreprise sur trois prévoit d’allouer plus de 25 millions de dollars à l’IA en 2025, avec une augmentation prévue de 60% des investissements dans l’IA générative d’ici 2027, selon l’AI Radar  mené par BCG en amont du Forum de Davos auprès de plus de 1800 dirigeants dans le monde. 

Le cap est désormais mis sur le développement d’une approche permettant d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA, tout en garantissant une sécurité renforcée, la souveraineté des données, et le respect des cadres réglementaires. Pour ce faire, l’IA privée  permet aux entreprises d’adopter des technologies de pointe et de réaliser des gains de productivité sans faire de compromis en matière de confidentialité, de sécurité des modèles ou de contrôle des données. Mais comment les convaincre de franchir le pas et de tirer parti de l’IA privée ? Découvrez ses principaux avantages. 

Un modèle flexible

Nombreuses sont les entreprises qui font part de leurs incertitudes quant à l’adoption de l’IA, notamment en raison d’idées reçues sur les obstacles technologiques ou financiers qu’elle génère. Le discours dominant, selon lequel la mise en œuvre de l’IA nécessiterait une infrastructure de Cloud public massive, a suscité des inquiétudes parmi les entreprises cherchant à tirer parti de cette technologie. Beaucoup s’interrogent sur la raison d’investir autant de temps et d’argent dans des technologies d’IA hébergées dans le Cloud public pour qu’un régulateur ou un fournisseur de services Cloud en dehors de leurs pays finisse par leur ordonner de changer de tactique du jour au lendemain.  

La réponse est simple : rien ne les y oblige, et c’est d’ailleurs là que l’IA privée entre en jeu. Ces modèles sont intrinsèquement adaptables, et tiennent directement compte des problématiques réglementaires mondiales dans leur architecture principale. En garantissant la haute traçabilité des données, ils permettent aux organisations de se conformer de manière proactive aux exigences émergentes en matière de souveraineté des données.

 Contrairement aux migrations précipitées vers le Cloud public d’autrefois, où les entreprises adoptaient des technologies sans vision stratégique, l’IA privée représente une approche plus réfléchie, rentable et adaptable en matière d’infrastructure technologique.

Le paysage de l’intelligence artificielle est dynamique et en pleine expansion, et assiste à l’émergence constante de nouveaux fournisseurs de technologies. Avec l’IA privée, les entreprises bénéficient d’une infrastructure flexible et modulaire qui évite l’enfermement propriétaire et garantit une compatibilité permanente avec des technologies en constante évolution. Les organisations peuvent désormais créer des plateformes d’intelligence artificielle conçues pour s’intégrer en douceur avec des API et des outils open source.

De plus, grâce à des fonctionnalités de planification avancée des ressources ou encore de gestion de la mémoire, elles ont la possibilité d’allouer des ressources GPU et matérielles entre leurs tâches de production et de recherche, afin de profiter de performances optimales, tout en maîtrisant leurs coûts. Grâce à cette flexibilité, les entreprises peuvent développer leurs capacités d’intelligence artificielle sans investir dans une grande quantité d’équipements supplémentaires. 

Des avantages tangibles

L’IA privée transforme déjà la façon dont de nombreux secteurs relèvent les défis de la confidentialité des données et de la conformité. Dans les services financiers, par exemple, les banques exploitent cette technologie pour traiter des informations sensibles en toute sécurité. Elles peuvent ainsi exploiter des capacités de détection avancée des fraudes et d’analyse des clients, tout en respectant des normes réglementaires strictes. En hébergeant les données hors des Clouds publics, ces établissements peuvent renforcer leur protection et garantir leur efficacité opérationnelle.

Autre exemple, les centres de relation client, qui optimisent la gestion des processus internes afin de faciliter le travail des conseillers et d’améliorer l’efficacité du service. Plutôt que de remplacer les interactions avec les clients, ces systèmes permettent de proposer des réponses plus rapides et plus précises. Ils améliorent ainsi les taux de résolution des tickets et la productivité globale, tout en permettant de garantir une confidentialité des données et une conformité complètes.

Ces exemples démontrent le potentiel indéniable de l’IA privée : des avantages économiques tangibles (hausse de productivité, de valeur et de rentabilité), qui ne sacrifient pas les exigences de sécurité des données et de conformité réglementaire.

À l’heure où la confidentialité des données et l’adaptabilité technologique sont primordiales, l’IA privée s’affirme comme un moteur de transformation qui redéfinit les limites de l’innovation et du progrès. L’opportunité à saisir est évidente pour les entreprises : en adoptant cette approche, elles verront comment une IA intelligente et sécurisée peut devenir un atout indéniable dans le pilotage de leur performance.