Il est bien évident que les entreprises s’intéressent à l’IA. Mais lorsqu’il est question d’applications concrètes, celles-ci éprouvent souvent des difficultés à franchir le pas. Dans le même temps, le seuil d’accès à l’IA a fortement baissé ces derniers temps. En cause, la disponibilité de l’enterprise-ready AI, mais également le support d’un spécialiste de l’IA tel que Devoteam.
Ces derniers temps, l’IA figure clairement en tête de l’agenda de la grande majorité des organisations. Des expériences sont menées un peu partout dans les entreprises, même si les résultats concrets se font encore attendre. « Les entreprises éprouvent des difficultés à traduire leurs recherches sous forme d’applications véritablement fonctionnelles », précise Tristan Van Thielen, ML Tribe Lead Google Cloud chez Devoteam G Cloud. Dans ce contexte, l’importance du MLOps gagne en importance, à l’instar du modèle DevOps. « L’idée sous-jacente est de permettre aux nouveaux développements de déboucher sur des réalisations métier pratiques, même si ce domaine en est encore à ses balbutiements. »
Alors même que l’IA figure parmi les priorités à l’agenda, surgit inévitablement le danger qui guette tout effet de mode, à savoir que les entreprises confondent la fin et les moyens. Qu’elles veuillent simplement trop ‘faire de l’IA’ sans qu’existe une demande concrète. C’est précisément à ce niveau que peut intervenir un partenaire d’IA comme Devoteam – reconnu officiellement comme Google Cloud Partner. « Notre recommandation aux entreprises est toujours de d’analyser d’abord leurs KPI », insiste Tristan Van Thielen, « et d’examiner sur cette base les cas d’usage potentiels. Lorsque ces indicateurs sont bien maîtrisés, il faudra ensuite s’assurer que l’entreprise dispose des données nécessaires pour aborder effectivement le projet pratique. »
Train-train ou véritable innovation ?
Alors que l’IA générative a fortement stimulé l’intérêt pour la technologie au cours de l’année écoulée, nombre d’entreprises sont entre-temps familiarisées avec des applications que Gartner qualifie de everyday AI. « Songez aux systèmes de recommandation des boutiques en ligne », fait remarquer Tristan Van Thielen. « Désormais, la toute grande majorité des vendeurs les utilisent. » Reste que l’IA comme game changer induit une dimension différente. « Pour moi, il s’agit là d’un concept par lequel l’IA devient l’élément indispensable d’une solution. À mes yeux, les outils qui génèrent des vidéos s’inscrivent dans cette évolution. »
« Utilisez l’IA pour les bonnes raisons. Analysez d’abord vos KPI et examinez sur cette base les cas d’usage potentiels. »
Tristan Van Thielen, ML Tribe Lead Google Cloud chez Devoteam G Cloud
De leur côté, les entreprises qui privilégient une approche pragmatique donneront sans doute la préférence à une enterprise-ready AI. « C’est ce sur quoi mise surtout Google, avec un outil comme Google Gemini, mais aussi en développant des Large Language Models (LLM). » Même s’il reste pas mal de défis à relever avant de mettre en œuvre de tels modèles. « Ceux-ci ne peuvent être utilisés tels quels. L’accompagnent d’un spécialiste IA reste indispensable. »
Les sources pertinentes
Ces réflexions alimentent un thème particulièrement d’actualité, surtout dans le contexte de l’IA générative : qu’en est-il des sources utilisées par les Large Language Models – et par extension des droits d’auteur qui s’appliquent à de telles sources ? Et qu’adviendrait-il de modèles qui hallucinent ? Dans le cas d’une hallucination, le modèle engendre une réaction qui ne correspond pas aux données qui ont servi à sa formation, entendez une absurdité. « Lorsqu’il est question d’IA générative dans un cadre professionnel, il convient de veiller à ce que le LLM utilise des sources pertinentes », souligne Tristan Van Thielen. « Encadrez le modèle afin notamment de s’assurer que l’utilisateur ne pourra poser des questions que sur dans le domaine de son entreprise. »
Cela dit, il reste nécessaire de valider les réponses générées. « C’est faisable en utilisant un deuxième LLM », explique encore Tristan Van Thielen. « Dès lors, vous construisez un système dans lequel les LLM se valident mutuellement. Cela permet d’améliorer l’exactitude des réponses fournies. » C’est là que réside selon Tristan Van Thielen l’avenir de l’IA. « Les entreprises examinent de plus en plus ce qu’elles peuvent faire avec l’IA et repoussent ainsi les limites de l’innovation. On s’attend dès lors à voir apparaître dans cette optique des LLM plus maniables : sans doute avec un périmètre plus petit et mieux délimité, ce qui permet de des déployer de manière plus ciblée dans un cas d’usage spécifique. »
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