L'essor de l'IA générative en entreprise

Des entreprises comme OpenAI et Google ont développé des plateformes d'intelligence artificielle générative intuitives permettant aux utilisateurs de générer instantanément des réponses significatives à des questions complexes. Cette facilité d'utilisation rapide a captivé l'imagination des individus, des gouvernements et des dirigeants d'entreprise à travers le monde.

Selon une enquête de Writer, une entreprise spécialisée dans l'IA générative pour les entreprises, près de 60 % des sociétés ont acheté ou prévoient d'acquérir au moins un outil d'IA générative cette année. Les dirigeants doivent désormais déterminer comment exploiter ces outils pour diffuser les bénéfices de l'IA dans toute leur organisation.

Pour libérer tout le potentiel de l'IA générative, les entreprises doivent cultiver un environnement de créativité et d'expérimentation. Encourager les équipes à explorer des cas d'utilisation innovants et à prendre des risques calculés favorisera l'émergence d'applications novatrices et de résultats positifs. Mais adopter l'IA générative exige une démarche proactive de transformation organisationnelle et des solutions évolutives adaptées aux besoins spécifiques de l'entreprise.

Bien que les avantages de l'IA générative soient considérables, les dirigeants doivent aborder ce domaine en pleine évolution avec prudence. Prioriser les mesures de sécurité et de protection de la vie privée, ainsi qu'aborder les enjeux juridiques et éthiques, est essentiel. Collaborer avec des experts est également crucial pour une mise en œuvre réussie de l'IA, en s'appuyant sur leur savoir-faire pour garantir l'alignement des solutions avec les valeurs humaines.

Chaque organisation doit élaborer sa propre approche de l'IA générative en mettant l'accent sur ses besoins spécifiques, en expérimentant, et en trouvant un équilibre entre les risques et les bénéfices de cette technologie transformative.

Passer des expérimentations aux applications industrielles

L'IA générative transforme déjà notre manière de travailler, et ChatGPT d'OpenAI est la plateforme web ayant la plus forte croissance de l'histoire.

Le facteur clé ? L'accessibilité.

[Cette technologie] n'était pas accessible à 99 % de la population, mais désormais elle est accessible à tous.

-  Ryan Ries, PhD, Responsable Data, Analyse et Machine Learning chez Mission Cloud, un fournisseur de services cloud spécialisé dans AWS.

 

Les progrès des technologies de plateformes cloud ont également joué un rôle important dans l'amélioration de cette accessibilité.

Il y a quelques années, il fallait quasiment construire un centre de données pour pouvoir expérimenter.

- Cameron Turner, VP, Data Science

Ce n'est plus le cas aujourd'hui, car les fournisseurs de services cloud comme Azure, Amazon Web Services et Google Cloud Platform permettent une montée en puissance transparente, de l'offre gratuite au niveau entreprise.

Selon Turner, cette capacité à explorer et expérimenter aura un impact énorme sur l'innovation.

Que ce soit dans la vision par ordinateur, l'IA générative, le machine learning ou les moteurs de recommandation, la possibilité de tester immédiatement et d’assembler ces éléments de manière unique permet de créer des applications inédites génératrices de revenus.

 

L'un des aspects les plus enthousiasmants de l'IA générative réside dans sa capacité à proposer de nouvelles solutions pour des défis de longue date, comme la création de contenu, la personnalisation et la modélisation prédictive. Par exemple, Bloomberg a lancé BloombergGPT, axé sur la finance, tandis que Salesforce propose des solutions Marketing GPT et Commerce GPT.

D’après Gartner, l'IA générative est un outil puissant pour le développement de contenu. D'ici 2025, elle devrait représenter 10 % de toutes les données produites, contre moins de 1 % en 2021.

Les chatbots et le développement de contenu ne sont qu'un début. L'IA générative peut aider les institutions financières à trier les données non structurées, à évaluer les risques de défauts de prêts ou à identifier les activités potentiellement frauduleuses. Dans le secteur de la santé et de l'assurance, elle peut accélérer le traitement des réclamations en évaluant les soumissions d'assurance selon des critères prédéfinis.

Dans de nombreux cas, les outils d'IA générative peuvent fournir de meilleures réponses que les humains. Les chatbots, par exemple, peuvent être personnalisés pour se concentrer sur des informations spécifiques à l'entreprise, comme les demandes des clients ou des RH, soutenant ainsi les rôles de réceptionnistes, agents de service client ou spécialistes RH. Les gains d'efficacité apportés par l'IA générative visent à faciliter le travail humain et à réduire la charge de travail.

Une IA générative réussie dans toute entreprise humaine amplifie et permet aux humains d'exercer de nouvelles 'super-pouvoirs' pour accomplir leur travail plus efficacement, au lieu de chercher à les remplacer.

- Cameron Turner, VP, Data Science

Expérimentation pour évaluer la valeur commerciale

Le point d’équilibre pour les entreprises réside dans l’adoption rapide, l’expérimentation et l’apprentissage des outils GenAI sans prendre de risques inconsidérés.

Les dirigeants qui abordent GenAI avec une simple formule « l’IA remplace les gens » passent à côté de l’essentiel, compte tenu de l’ampleur des changements que cette technologie va apporter, explique May Habib, cofondatrice et CEO de Writer. « La gestion du changement est incontournable ; pourtant, seulement trente pour cent des transformations organisationnelles réussissent. »

La transformation organisationnelle est un défi. Les entreprises doivent être prêtes à expérimenter et à prendre des risques pour tirer le meilleur parti de GenAI. Ce n’est pas le moment d’être frileux, insiste Habib. « Donnez-moi les cas d’usage les plus ambitieux et rentables que vous pouvez imaginer, et vous serez récompensés. »

En intégrant GenAI dans leurs processus, les entreprises rencontrent souvent de grandes quantités de données à traiter et analyser. Qu’il s’agisse de textes, d’images ou d’autres outputs générés par l’IA, l’évolutivité est essentielle pour gérer cette croissance de données sans dégradations de performance.

Bien que les outils gratuits ou open-source soient accessibles et abordables, ils manquent souvent de la robustesse et de l’évolutivité nécessaires pour des déploiements au niveau des entreprises. Les entreprises ont besoin de solutions personnalisées pouvant répondre aux exigences uniques de leurs opérations, notamment en termes de sécurité et de support.

Bien que GenAI représente un bond en avant dans la technologie de l’IA, certaines de ses fonctions, comme l’extraction d’entités et l’analyse de sentiment, sont déjà intégrées dans les environnements technologiques organisationnels. Les entreprises ayant investi dans des solutions déjà en place, comme la recherche d’entreprise et l’automatisation documentaire, peuvent accélérer leur retour sur investissement en renforçant ces solutions avec GenAI.

Malgré l’appui sur des technologies existantes, GenAI représente un nouveau terrain pour de nombreuses entreprises. Il est temps d’explorer et d’expérimenter pour trouver les usages les plus efficaces de GenAI pour votre organisation.

Risques juridiques, failles de sécurité et « hallucinations » de l’IA

La sécurité et la conformité sont des facteurs critiques dans le développement de projets GenAI pour les organisations. Quel que soit l’outil d’IA utilisé, les équipes de sécurité doivent le contrôler et auditer son utilisation. Comprendre cette technologie et ses risques permet de protéger les données sensibles et de garantir une conformité proactive, plutôt que de réagir après une violation ou une erreur.

Bien que cette technologie évolutive puisse révolutionner les entreprises, le scepticisme persiste quant aux capacités de GenAI et aux préoccupations de sécurité. Les problèmes de sécurité constituent un obstacle majeur à l’adoption par les entreprises, qui doivent évaluer les implications en matière de protection des données, de vie privée et de légalité.

Il existe également des préoccupations juridiques et éthiques, notamment les atteintes aux droits d’auteur, les considérations de propriété intellectuelle et le risque d’entraîner l’IA sur des données biaisées ou discriminatoires. De plus, il est possible que l’output soit simplement incorrect. Les « hallucinations » — lorsque les modèles d’IA produisent des affirmations fictives — ont déjà suscité des controverses, y compris une affaire juridique où un dépôt citait des affaires inexistantes fournies à un avocat par ChatGPT.

Les entreprises s’inquiètent légitimement des risques liés à la confidentialité et à la sécurité. L’accès non autorisé, les fuites de données et les attaques ciblées menacent gravement la confidentialité et l’intégrité des systèmes GenAI. De plus, les mesures de sécurité traditionnelles comme les mots de passe et les pare-feux sont inefficaces avec ces outils. Les entreprises doivent compléter ces dispositifs avec des technologies nouvelles pour rester protégées.

Comme GenAI est nouveau et en constante évolution, résoudre les défis de sécurité est un objectif mouvant. Habib de Writer recommande aux dirigeants d’entreprise de se concentrer sur deux aspects clés de tout outil d’IA en matière de confidentialité et de sécurité : les cas d’usage actuels et l’utilisation du modèle de base.

Les outils devraient permettre aux utilisateurs de contrôler leurs niveaux de risque en matière de sécurité, explique Habib. Certains outils permettent aux utilisateurs d’inspecter le code qui génère les modèles de langage, les données et les poids, et offrent l’option d’héberger les données en interne. Les données utilisées pour entraîner tout modèle doivent également être hébergées en interne ou séparées si l’entreprise choisit de les héberger.

« Le modèle de Writer est propriétaire, mais il est ouvert, inspectable et auditable », affirme Habib. « En décomposant l’architecture réelle et en rendant celle-ci aussi inspectable et auditable que possible par les équipes de sécurité d’une entreprise et ses politiques, nous avons pu bâtir une grande confiance avec les DSI et les équipes de sécurité des entreprises. »

Ce que l'IA générative apporte à l’entreprise

L'IA générative est une force transformatrice qui dépasse les capacités humaines dans des tâches telles que la détection de motifs et l’automatisation des centres d’appels.

En exploitant les possibilités de l'IA, les entreprises peuvent créer des expériences et des services personnalisés, élevant la satisfaction client à des niveaux inédits. Grâce aux algorithmes avancés et à l’apprentissage automatique, l'IA peut comprendre et s’adapter aux préférences individuelles, offrant des solutions sur mesure.

Cependant, les biais dans l'IA demeurent préoccupants. Intégrer des perspectives inclusives et diverses est essentiel pour concevoir des systèmes d'IA qui prennent en compte des points de vue et expériences variés. Les technologies d'IA inclusives répondent aux besoins d’une audience large et variée, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et intégrant des considérations éthiques. L’avenir de l’IA est inclusif et vise à rendre la technologie bénéfique pour chacun.

La mise en œuvre réussie de l'IA repose sur une collaboration entre la technologie et les équipes humaines. Faire appel à des experts en IA générative est essentiel pour éviter les erreurs et garantir des solutions technologiques efficaces. Mettre en avant l’aspect humain de l’IA permet d'exploiter une richesse de connaissances et d'expériences, pour développer des solutions alignées avec les valeurs humaines.

Par exemple, un concessionnaire automobile a mis en place un système d’IA générative qui a pu répondre à 86 % des questions des clients entrants sans intervention humaine. Les 14 % restants, nécessitant une assistance humaine, ont bénéficié d’un service personnalisé de haute qualité, explique Turner. Avant l'IA générative, le concessionnaire cherchait à fournir ce type de service à tous les clients, ce qui était difficilement réalisable. Aujourd’hui, la satisfaction client est plus élevée. « L'interaction humaine n'offre pas toujours la meilleure expérience client », souligne Turner.