Adopter la bonne stratégie pour le déploiement de l'IA générative
Actuellement, de nombreuses entreprises se tournent vers l'IA générative. Une approche gagnante se dessine : adopter une plateforme de données ouverte, multicloud et open source.
Les investissements en intelligence artificielle générative connaissent une forte hausse parmi les acteurs économiques. Selon Gartner, l'an prochain, 30 % des messages marketing des grandes entreprises seront générés par des machines automatisées, contre seulement 2 % aujourd'hui. D'ici 2025, près d'un médicament ou matériau sur trois sera découvert grâce à l'IA générative. En 2030, toujours selon 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 impactés par cette révolution.
Cette montée en puissance de l'IA générative ne se limite pas à la création de contenus ou de produits, mais s'étend à l'optimisation des processus internes, à l'amélioration de la relation client, et à l'innovation de nouveaux modèles d'affaires. Les entreprises qui n'adopteront pas cette technologie risquent de se retrouver rapidement dépassées par leurs concurrents plus agiles et technologiquement avancés.
Défis des données et des investissements financiers
Pour se préparer à cet avenir, une effervescence est palpable : qu'ils soient privés ou publics, les acteurs augmentent leurs investissements dans l'IA générative, bien que les algorithmes soient présents dans leur quotidien depuis plus de dix ans. Un récent rapport du MIT indique que les organisations prévoient d'augmenter leurs dépenses en IA de 25 % l'année prochaine. Pour suivre ce rythme d'innovation, les entreprises doivent d'abord gérer la quantité massive de données en utilisant une plateforme de données dédiée, capable de traiter des données structurées, non structurées et semi-structurées. Cela nécessite des investissements dans une plateforme d'intelligence de données pour assurer leur gouvernance. Cette étape est cruciale, surtout que, toujours selon le MIT, 40 % des CDO, CTO et CIO déclarent que le plus grand défi est la montée en compétences du personnel.
Trois défis majeurs pour les organisations
Ainsi, la gestion exponentielle des données pose au moins trois défis majeurs : la maîtrise des données, le recrutement de talents et les investissements financiers. Pour relever ces défis, les entreprises doivent surmonter la fragmentation de leurs données, recruter des ingénieurs qualifiés dans un marché compétitif et allouer des budgets spécifiques à l'intelligence artificielle, malgré une dette technologique souvent importante et un engagement sur le "run" de leurs systèmes d'information.
La première étape cruciale est la maîtrise des données. Les entreprises doivent être capables de collecter, stocker et analyser des quantités massives de données provenant de diverses sources. Cela implique non seulement des investissements dans des infrastructures de stockage et des technologies de traitement des données, mais aussi dans des outils d'analyse avancés capables de transformer ces données en insights exploitables. Une gouvernance des données solide est essentielle pour assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données.
Le recrutement de talents est un autre défi majeur. Le marché de l'emploi pour les experts en IA est extrêmement compétitif, avec une demande dépassant largement l'offre. Les entreprises doivent non seulement attirer des talents, mais aussi investir dans la formation continue de leurs employés existants pour les doter des compétences nécessaires en IA. Les partenariats avec les universités et les instituts de recherche peuvent également être une stratégie efficace pour accéder à de nouveaux talents et aux dernières avancées en matière de recherche en IA.
Enfin, les investissements financiers sont essentiels. Les entreprises doivent allouer des budgets spécifiques pour l'acquisition de technologies d'IA, l'embauche de talents, et la formation continue. Cela peut être particulièrement difficile pour les entreprises ayant une dette technologique importante et un besoin constant de maintenir leurs systèmes d'information opérationnels. Une planification budgétaire rigoureuse et une évaluation des priorités stratégiques sont nécessaires pour équilibrer les besoins immédiats et les investissements à long terme.
La solution : 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 ChatGPT, et plus récemment de LLM d'entreprise comme DBRX, les décideurs économiques réalisent que l'IA n'est pas une solution magique. Aucun miracle ne transformera instantanément tous les processus professionnels. En réalité, la priorité doit être donnée aux données elles-mêmes. Les données spécifiques à chaque entreprise permettront de générer de nouveaux modèles. En s'appuyant sur le cloud computing et une plateforme data efficace, un socle de données sain, robuste et fiable pourra être construit.
Pour réussir cette transition inévitable, il est crucial de choisir la bonne stratégie et d'éviter les solutions propriétaires, dont l'avenir est incertain. La seule voie à suivre est celle d'une plateforme ouverte, multicloud et open source, offrant accélération, flexibilité et liberté. Cela permettra aux entreprises de rester ouvertes aux nouvelles technologies et d'accéder à un large éventail de compétences, conservant ainsi une longueur d'avance dans un contexte incertain et évolutif.
Une plateforme ouverte permet non seulement une plus grande flexibilité, mais aussi une meilleure interopérabilité entre les différents systèmes et applications. Elle favorise l'innovation collaborative et permet aux entreprises de tirer parti des contributions de la communauté open source. De plus, une approche multicloud offre une résilience accrue et une capacité à s'adapter rapidement aux évolutions du marché et aux besoins changeants.
L'adoption de l'IA générative est une étape incontournable pour les entreprises cherchant à rester compétitives dans un monde en constante évolution. Cependant, cette transition doit être soigneusement planifiée et exécutée. En investissant dans des infrastructures de données robustes, en recrutant les talents nécessaires et en adoptant des plateformes ouvertes, multicloud et open source, les entreprises peuvent surmonter les défis et exploiter pleinement le potentiel de l'IA générative. C'est ainsi qu'elles pourront non seulement survivre, mais prospérer dans l'économie numérique de demain.